糖尿病临床数据集（10万行）用于预测建模和健康分析的100000糖尿病数据集关于数据集详细的数据集，包括100000人的健康和人口统计数据，旨在促进糖尿病相关研究和预测建模。
该数据集包括性别、年龄、地点、种族、高血压、心脏病、吸烟史、BMI、HbA1c水平、血糖水平和糖尿病状态等信息。
数据集用例该数据集可用于各种分析和机器学习目的，例如：预测建模：根据人口统计和健康相关特征构建模型来预测糖尿病的可能性。
健康分析：分析不同健康指标（如BMI、HbA1c水平）与糖尿病之间的相关性。
人口统计学研究：检查糖尿病在不同人口群体和地点的分布。
公共卫生研究：识别糖尿病的风险因素，并针对高危人群进行干预。
临床研究：研究高血压等合并症与糖尿病合并心脏病之间的关系。
潜力分析描述性统计：总结数据集，了解特征的中心趋势和分散性。
相关性分析：识别特征之间的关系。
分类模型：使用机器学习算法将个体分类为糖尿病患者或非糖尿病患者。
趋势分析：分析多年来的趋势，看看糖尿

初始条件：理论：学完UML及软件体系结构课程，掌握一种计算机高级语言的使用。
实践：计算机实验中心提供计算机及软件开发环境。
要求完成的主要任务:（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）（1）系统分析（包括系统描述（问题域描述）、用例模型、分析类图）。
（2）系统设计（包括系统的逻辑模型如设计类图、顺序图、状态图及组件图等）。
（3）系统实施（包括信息代码设计、数据库设计、输入设计、输出设计、用户界面设计和处理过程的设计以及最终的程序设计）。
（4）编制好程序后，设计若干测试用例，上机测试并通过所设计的程序系统。
（5）设计报告格式按附件要求书写。
课程设计报告书正文的内容应包括：1．问题描述；
2．用例模型及分析类图的描述；
3．设计类图、核心用例的顺序图与状态图、组件图等的描述；
4．信息代码设计、数据库设计、输入设计、输出设计的描述；
5．用户界面设计和处理过程的设计的描述；
6．给出软件的测试方法和测试结果。
7．设计的特点、不足、收获与体会。
时间安排：设计安排两周（14—15周）：第一周周1至周2：完成系统分析。
第一周周3：完成系统设计。
第一周周4至周5：完成系统实施中的信息代码设计、数据库设计、输入设计、输出设计、用户界面设计和处理过程的设计。
第二周周1至周3：完成系统实施中的程序设计。
第二周周4：撰写课程设计报告。
设计验收安排：第二设计周的星期五第1-8节课到实验中心进行上机验收。
设计报告书收取时间：第二设计周后的次周星期一下午16：00。

包含了simulationwitharena教材的所有课后习题的模型及相关数据文件

VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.h5文件，用于ssdkeras模型，考虑到国内没有搜到该资源，我来当当搬运工

本系统是基于B/S模型的学生作业管理系统，包含的教师及学生不同德登陆界面

OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块。
以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在小巧的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。
使用者们（包括发明家、爱好者以及智能设备开发商）可以用Python语言使用OpenMV提供的机器视觉功能，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。

有助于初学者了解模型的搭建以及分析处理的学习，数据齐全

人脸表情识别模型（keras的模型加载，先将json类型重构为model结构）

一个基于人体姿态研究的手语图像识别系统。
根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv3自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。

CMADS数据集运用,大气驱动场的质量一直是影响水文模型模拟结果的重要因素之一，较差的大气驱动场数据通过误差传递，使得水文模型输出结果的不确定性增加。
我国幅员辽阔且地形复杂，而气象观测站点却相对稀缺，现有观测站点已不能满足大尺度水量、能量平衡过程的模拟研究工作。
引入中国陆面同化系统强迫场CLDAS，建立CMADS数据集，以祁连山黑河流域为典型研究区，利用CMADSV1．0版本数据集驱动SWAT模型，并对CFSＲ及传统气象站驱动SWAT的结果进行对比分析。
通过对黑河流域3个水文控制站(莺落峡，祁连山及扎马什克)径流量进行率定与验证后发现:CMADS+SWAT模式径流输出结果总体优于CFSＲ+SWAT模式及TWS+SWAT模式的模拟结果，利用CMADS+SWAT模式亦可很好地反映黑河流域各类地表分量(如土壤湿度、融雪等)时空分布特征，表明CMADS数据集较传统气象站驱动大中尺度水文模型拥有更明显的优势，该数据集将为我国地面气象站缺乏区及无站区(如中国西部及我国大部分高寒山区等)的大气－水文耦合研究提供重要的气象数据保障

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。