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CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。
有50000个训练图像和10000个测试图像。
数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。
测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。
训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。
在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。
CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。
有50000个训练图像和10000个测试图像。
数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。
测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。
训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。
在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。
2025/3/10 16:42:18
162.18MB
1
Access数据库，其中包含：1、5万条具有条形码的药品详细信息表；
2、具有药品批准文号、产地、品名、规格等信息的17万条药品详细表。
共计23万条数据。
2、具有药品批准文号、产地、品名、规格等信息的17万条药品详细表。
共计23万条数据。
2025/1/21 5:31:08
6MB
1
车辆仿真代码;MATLAB[constGz=457000000;nd=2;g=9.81;pi=3.1415926;th=1000;mc=38500;mb=3250;mw=1500;Ic=2500000;Ib=3650;lc=9.5;ks=2500000;kp=2100000;cs=200000;cp=50000;lt=1.25;kr1=100000000;F1KC=1;FKC=0.5;FI1=1.5;FI=0.5;其中一部分】
2024/11/10 8:21:19
75KB
1
数据以mdb数据库形成呈现，坐标系WGS1984，位置正确可直接使用，包含100万，50万，25万，20万，10万，5万，2.5万，1万接图表，属性包含图幅编号和部分图幅名称（名称由搜集到的各种数据属性链接上去，可能存在部分缺失甚至是错误之处，若遇到请多多包涵。
）
）
2024/9/5 6:12:22
12.84MB
1
豆瓣5万条影评原始数据集，机器学习，nlp，深度学习的宝宝赶快看过来，看过来哈。
数据集格式：title，star，comment，label是对应电影名称，评论星级（1-5星），评论内容，差评好评（星级大于3为好评）
数据集格式：title，star，comment，label是对应电影名称，评论星级（1-5星），评论内容，差评好评（星级大于3为好评）
2024/7/14 5:11:47
9.76MB
1
Google保持其一贯的严谨精神,5万汉字的指南涉及广泛,论证严密.我们翻译该系列指南的主因也正是其严谨性.严谨意味着指南的价值不仅仅局限于它罗列出的规范,更具参考意义的是它为了列出规范而做的谨慎权衡过程.
2024/6/12 20:06:56
1.86MB
1
利用python爬取飞猪网站获取全国景点的数据。
包含字段：序号（id），景点标题（title），封面图（picUrl）,销量（sold）,价格（price），对应飞猪网站的地址（url），景点城市（city）
包含字段：序号（id），景点标题（title），封面图（picUrl）,销量（sold）,价格（price），对应飞猪网站的地址（url），景点城市（city）
2024/4/27 18:18:19
12.92MB
1
在—个遥远的国家，SarkMevo所领导的政党最终击败了ReguelTekris王子领导的联合党派。
Mevo希望巩固他在首都地区的席位。
首都由14个街区组成，这些街区将分组为多个选区。
下图是首都地区的示意图。
在图中用数字1到14对这些街区进行了编号。
每个街区中的另外两个数字是预计该街区会投票给Mevo的选民数和该街区的选民总数。
所有选民都必须投票，且选举胜出方必须得到绝对多数选票。
一个选区可以由多个相邻的街区组成，且选区内总选民数应在30,000到100,000之间。
如果两个街区不相邻，例如12和13，则它们不能组成一个选区。
如果某个街区选民人数不少于50,000，则允许此街区单独作为一个选区。
但是由于Mevo本人就居住在街区10内，因此迫于舆论压力，他不能将这个街区单独作为一个选区。
请设计出一个将首都划分为5个选区的方案，以使Mevo得到的席位数最多。
如果这样做有困难，可以尝试划分为6个选区。
Mevo希望巩固他在首都地区的席位。
首都由14个街区组成，这些街区将分组为多个选区。
下图是首都地区的示意图。
在图中用数字1到14对这些街区进行了编号。
每个街区中的另外两个数字是预计该街区会投票给Mevo的选民数和该街区的选民总数。
所有选民都必须投票，且选举胜出方必须得到绝对多数选票。
一个选区可以由多个相邻的街区组成，且选区内总选民数应在30,000到100,000之间。
如果两个街区不相邻，例如12和13，则它们不能组成一个选区。
如果某个街区选民人数不少于50,000，则允许此街区单独作为一个选区。
但是由于Mevo本人就居住在街区10内，因此迫于舆论压力，他不能将这个街区单独作为一个选区。
请设计出一个将首都划分为5个选区的方案，以使Mevo得到的席位数最多。
如果这样做有困难，可以尝试划分为6个选区。
2023/11/23 0:41:49
597KB
1
霸王龙游戏机器人为您玩GoogleChromeT-Rex游戏的机器人。
它可以稳定地达到约50,000点。
我得到的最高是100,000，但是我敢肯定它会更高。
当我开始这个项目时，我以为这将是至少200行代码，但是在这里我达到了6个数字的分数，而机器人本身只是10行代码。
显然，我必须模拟键输入，这就是占用其他50行的原因。
通过找到一个公式来计算我需要越过障碍物的距离，我能够使它变得如此之短。
我是通过玩游戏并记录T-rex的确切速度以及游戏使用的其他各种变量来发现这一点的。
将其放到任何绘图软件中，您都可以看到霸王龙的速度与到下一个弓形物的距离（在跳跃时）之间有明显的相关性。
距离始终约为20*速度。
从那里剩下的就是打字！如何使用打开chrome并转到：chrome：//dino/（或断开互联网连接）按“F12”并转到“控制台”复制并插入以下文本，然后按Enter。
functionkeyDown(e){Podium={};varn=document.createEvent("KeyboardEvent")
它可以稳定地达到约50,000点。
我得到的最高是100,000，但是我敢肯定它会更高。
当我开始这个项目时，我以为这将是至少200行代码，但是在这里我达到了6个数字的分数，而机器人本身只是10行代码。
显然，我必须模拟键输入，这就是占用其他50行的原因。
通过找到一个公式来计算我需要越过障碍物的距离，我能够使它变得如此之短。
我是通过玩游戏并记录T-rex的确切速度以及游戏使用的其他各种变量来发现这一点的。
将其放到任何绘图软件中，您都可以看到霸王龙的速度与到下一个弓形物的距离（在跳跃时）之间有明显的相关性。
距离始终约为20*速度。
从那里剩下的就是打字！如何使用打开chrome并转到：chrome：//dino/（或断开互联网连接）按“F12”并转到“控制台”复制并插入以下文本，然后按Enter。
functionkeyDown(e){Podium={};varn=document.createEvent("KeyboardEvent")
2023/11/1 20:06:08
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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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