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二级分类:
简单的梯度下降C++实现
梯度下降C++的简单实现,没有做优化,包含源码,可执行程序以及测试集、训练集和结果。
2023/9/20 22:53:27
1.14MB
梯度下降
机器学习
算法
1
人脸识别正负样本集
包含大量正负人脸样本图片(正18588个负:10927个),业内权威的人脸测试集,中科院项目训练测试用的!
2023/9/14 21:36:28
45.7MB
人脸样本
1
石头-剪刀-布-数据集.rar
石头-剪刀-布-数据集,包含训练集、测试集
2023/9/10 21:20:31
28.15MB
石头剪刀布
数据集
1
验证码识别(训练集,测试集)
验证码识别的训练集和测试集,已打好标签,可以直接用于训练
2023/8/27 2:37:31
9MB
验证码识别
1
中文文本分类语料(复旦)-训练集
这个链接是训练集,测试集请见我的资源本语料库由复旦大学李荣陆提供。
test_corpus.rar为测试语料,共9833篇文档;
train_corpus.rar为训练语料,共9804篇文档,两个预料各分为20个相同类别。
训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。
使用时尽量注明来源(复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组)。
文件较大(训练测试各50多兆),下载时请耐心等待。
2023/8/25 4:36:57
50.38MB
中文文本分类
文本分类语料
1
机器学习金融数据集分类
机器学习金融数据分类(-1负面,1中性,2正面)数据已整理好,有测试集,验证集,训练集。
数据拿到可用,预处理已做好
2023/8/16 7:12:06
12.41MB
机器学习
金融数据
分类
1
随机森林对数据分类的Python实现
决策树对于数据分类的Python实现,测试集和训练集分别给出,而且数据已经处理好的,
2023/8/4 18:19:21
14.8MB
随机森林
1
yelp_review_full_csv
yelp_review_full_csv数据集,是Yelp为了学习目的而发布的一个开源数据集。
它包含了由数百万用户评论,商业属性这是一个非常常用的全球NLP挑战数据集。
训练集总共650,000,测试集50,000,一共5个分类,每一种各有130,000训练样本,10,000个测试样例。
2023/7/29 7:34:58
187.06MB
yelp数据集
1
Kaggle交易预测.rar
基于Kaggle竞赛数据,原始数据文件较大,故本数据集只选用了train.csv中的5万条样本作为模型训练集(train.csv.gzip),1万条样本作为模型测试集(test.csv.gzip)
2023/7/27 14:19:52
37.29MB
boost
kaggle
1
sentiment140情感分类数据集
该数据集包含了1,600,000条从推特爬取的推文,可用于情感分析相关的训练。
该数据集包含两个数据文件:测试集(test)和训练集(training)数据文件没有包含heading,从左到右分别是:(1)推文标注(polarity):0=负面,2=中立,4=正面(2)推文的id(3)时间:SatMay1623:58:44UTC2009(4)Query(lyx),如果没有query,数值为NO_QUERY.(5)发推的用户:robotickilldozr(6)推文内容
2023/7/27 4:48:01
86.3MB
文本分类
自然语言处理
NLP
情感分类
1
共 163 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
钉钉打卡
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