Iris数据集是罕用的分类试验数据集，由Fisher,1936凑集收拾。
Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量阐发的数据集。
数据集搜罗150个数据集，分为3类，每一类50个数据，每一个数据搜罗4个属性。
可经由花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性料想鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个品种中的哪一类。
iris以鸢尾花的特色作为数据来源，罕用在分类操作中。
该数据集由3种不合尺度的鸢尾花的50个样本数据组成。
其中的一个品种与另外两个品种是线性可离散的，后两个品种玄色线性可离散的。
该数据集搜罗了5个属性：&Sepal.Length（花萼长度），单元是cm;&Sepal.Width（花萼宽度），单元是cm;&Petal.Length（花瓣长度），单元是cm;&Petal.Width（花瓣宽度），单元是cm;&品种：IrisSetosa（山鸢尾）、IrisVersicolour（正色鸢尾），以及IrisVirginica（维吉尼亚鸢尾）。
Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量阐发的数据集。
数据集搜罗150个数据集，分为3类，每一类50个数据，每一个数据搜罗4个属性。
可经由花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性料想鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个品种中的哪一类。
iris以鸢尾花的特色作为数据来源，罕用在分类操作中。
该数据集由3种不合尺度的鸢尾花的50个样本数据组成。
其中的一个品种与另外两个品种是线性可离散的，后两个品种玄色线性可离散的。
该数据集搜罗了5个属性：&Sepal.Length（花萼长度），单元是cm;&Sepal.Width（花萼宽度），单元是cm;&Petal.Length（花瓣长度），单元是cm;&Petal.Width（花瓣宽度），单元是cm;&品种：IrisSetosa（山鸢尾）、IrisVersicolour（正色鸢尾），以及IrisVirginica（维吉尼亚鸢尾）。
2023/4/29 21:57:09
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官网下载地址http://www.votchallenge.net很省事要一个一个下载，15年之后还患上配置配备枚举货物包otb也是官网下载下来自己用benchmark下载下来的，原本想直接跑代码，不找到数据集普通传一份给巨匠，免患上也患上搞那个货物包。
文件在网盘上面有vot2013-2016的全套数据集+OTB100数据集。
2019.4.9更新！！！留意：VOT2015由于是用货物下载的，图片位于color文件夹外面，有的代码需要把外面图片挪动到上一级目录才气使用CSDN别乱调下载所需的积分了，你如许做只会越来越没人在这下载文件
文件在网盘上面有vot2013-2016的全套数据集+OTB100数据集。
2019.4.9更新！！！留意：VOT2015由于是用货物下载的，图片位于color文件夹外面，有的代码需要把外面图片挪动到上一级目录才气使用CSDN别乱调下载所需的积分了，你如许做只会越来越没人在这下载文件
2023/4/29 12:34:44
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BP神经收集实现气温学习以及料想代码及代码阐发(python+tensflow)，用python+tensflow实现气温的料想，本代码搜罗数据集，不用重新下载，能够自行配置测试学习次数，倾向规模，点疏导包，运行就可使用，并且附上了因版本不合，大概涌现导包差迟的处置方式。
我其实是即稳又贴心。
我其实是即稳又贴心。
2023/4/29 7:33:57
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2020年Spotify上游式传输至多的50首曲目。
此数据集有对于这些歌曲的种种变量。
spotifytoptracks.csv
此数据集有对于这些歌曲的种种变量。
spotifytoptracks.csv
2023/4/29 5:42:06
4KB
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用卷积神经收集识别手写数字图像，使用部份MINST数据集，MATLAB编程，搜罗一个卷积层，一个池化层，一个全毗邻层，一个藏匿层。
2023/4/29 4:57:10
10.43MB
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人脸识别是现今比力火的倾向，本实例使用神经收集本领，选取其中一个特色点(眼睛的位置不合)对于人脸举行识别，自己自己入手实际，残缺是可行的法度圭表标准，并且对于入门神经收集有些帮手，作为钻研生新手的我，搞懂了这个，对于我后续的学习极其有鼓舞，现同享进去，不懂的，能够私信我，愿与有志者共普及。
2023/4/29 2:09:26
23.32MB
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Spark是一个漫衍式的内存盘算框架，其特色是能处置大规模数据，盘算速率快。
Spark络续了Hadoop的MapReduce盘算模子，相比之下Spark的盘算进程相持在内存中，削减了硬盘读写，能够将多个操作举行并吞后盘算，于是提升了盘算速率。
同时Spark也提供了更丰厚的盘算API。
MapReduce是Hadoop以及Spark的盘算模子，其特色是Map以及Reduce进程高度可并行化；
进程间耦合度低，单个进程的失败后能够重新盘算，而不会导致部份失败；
最弥留的是数据处置中的盘算逻辑能够很好的转换为Map以及Reduce操作。
对于一个数据集来说，Map对于每一条数据做相同的转换操作，Reduce能够按前提
Spark络续了Hadoop的MapReduce盘算模子，相比之下Spark的盘算进程相持在内存中，削减了硬盘读写，能够将多个操作举行并吞后盘算，于是提升了盘算速率。
同时Spark也提供了更丰厚的盘算API。
MapReduce是Hadoop以及Spark的盘算模子，其特色是Map以及Reduce进程高度可并行化；
进程间耦合度低，单个进程的失败后能够重新盘算，而不会导致部份失败；
最弥留的是数据处置中的盘算逻辑能够很好的转换为Map以及Reduce操作。
对于一个数据集来说，Map对于每一条数据做相同的转换操作，Reduce能够按前提
2023/4/28 13:58:18
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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
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