UCI机器学习数据集，包括cancer等经典数据集

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ORL人脸数据集，包括40个人，每个人10张照片，每张图片的格式为bmp灰色图，人脸识别的经典数据集。
格式和分类非常一目了然，方便训练。

100篇经典数据挖掘论文

经典的深度学习练习数据集，batch的方式，共六个，五个training，一个testing

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股票经典数据集，可以用于各种模型，需求的下载，由于最低必须一分所以设置了一分

欧拉计划（欧拉计划）算法练习部分，目录分类一塌糊涂，我也不打算好好整理了，就这么乱吧解的题有欧拉计划，ZOJ（这破网站最近登不上了）目录树.├──classical_clangc言语算法练习│  ├──array动态数组│  ├──avlavlu树│  ├──balance_check平衡检察│  ├──bigint大数实现│  ├──binary_heap二插堆│  ├──bloom_filter布隆过滤器│  ├──bst二叉查找树│  ├──bucket_sort.c筒排序│  ├──chinese_num│  ├──d_heapd堆│  ├──disjoinset并查集│  ├──double_queue双端链│  ├──factor因数分解│  ├──farey_series法力序列│  ├──fft.c傅里叶变换│  ├──gcd.c欧几里得算法│  ├──genetic_algorithm遗传算法│  ├──goog

里面包含了模式识别使用的常用的UCI经典数据，能够按照索引寻觅对应的数据，如winData、IrisData等。

用Python写了一个Apriori算法模块，测试数据用的是R里面的经典数据集Groceries.csv食品杂货店。
对该数据集进行关联分析，并对结果进行打印，分别输出了各项集情况，关联规则和最受欢迎的前五个商品。
大家可以根据本身的需求修改代码。

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。