关于R语言的实践，描述了大型数据的处理趋势与方法，下载吧

构建CNNLayerBuilderbuilder=newLayerBuilder();builder.addLayer(Layer.buildInputLayer(newSize(28,28)));builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(6,newSize(5,5)));builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(newSize(2,2)));builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(12,newSize(5,5)));builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(newSize(2,2)));builder.addLayer(Layer.buildOutputLayer(10));CNNcnn=newCNN(builder,50);运行MNIST数据集StringfileName="data/train.format";Datasetdataset=Dataset.load(fileName,",",784);cnn.train(dataset,100);Datasettestset=Dataset.load("data/test.format",",",-1);cnn.predict(testset,"data/test.predict");计算精度可以达到97.8%。

freebase的实体id到真实实体的映射数据集

20newsgroup数据集是机器学习中的一个标准数据集。
它包含18828个文档，来自于20个不同的新闻组。
该资源包含一个原信息文件和3个目录：test、train和raw。
测试和训练目录将整个数据集切分为60%的训练和40%的测试文档。

ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境,尽管创建Spark是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对Hadoop的补充，可以在Hadoop文件系统中并行运行

论文AUnifiedMRCFrameworkforNamedEntityRecognition的预处理构建的英文的三个数据集数据（conll03_ace2004_ace2005）。

用python编写的决策树ID3算法，运用了Car-Evaluation的例子。
BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。
代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。
内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！该算法所测试的数据集如下（已经打包在内，并已经生成xls格式，方便直接使用）：已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4个类别；
求：用ID3算法建立Car-Evaluation的属性描述决策树Car-Evaluation训练数据集文件：1.car_databases.pdf2.car_evalution-databases.pdf

决策树代码实现，参考机器学习实战，数据集采用的是adult数据集，增加了数据清洗，该决策树是随机实现的，增加了过拟合的剪枝。

这是从KAGGLE竞赛官方网站上下载下来的数据集，本人之前也一直在寻找类似的数据，却一直需要大量积分，所以我就上传上来供大家使用。

前言第一章系统需求分享1.1功能需求分析1.2用户特点1.3对性能的眼球与约束1.4网站硬件环境1.5软件环境1.6网站开发语言1.7系统开发工具的选择第二章系统分析与概要设计2.1系统开发的理由2.2设计的思路第三章系统模块及功能说明3.1苹果投票系统的组成模块3.2客户模块3.3新闻模块3.4留言簿模块3.5管理员模块3.6登陆注册模块3.7投票模块第四章数据库设计4.1数据集表4.2数据库功能及约束4.3E-R图第五章系统详细设计5.1登陆注册模块详细设计5.2投票模块详细设计5.3新闻模块详细设计5.4留言簿模块详细设计5.5管理员模块详细设计5.6客户模块设计第六章测试报告第七章网站不足之处总结参考文献谢辞

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。