自己整理的车辆类型数据集一共1500张图片，共分7个类分别为Bus、Car,SportsCar，MicroBus,Truck,SUV,Jeep，是VOC格式的数据集，用LabelImg工具进行标注，可以转成TFRecord格式的数据集

txt转成voc数据集标准xml（matlab的）

火焰图集合和训练好的yolo_tiny火焰检测weights，经过处理成voc数据集，而且经过训练，可以实现yolo-tiny的图像检测。

txt标注的数据集转化为voc数据集标准格式xml的系列程序，基于python的小剧本。

将voc数据集转换为txt格局

这是HaGRID手势识别数据集使用说明和下载，原文连接：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126725796，HaGRID数据集数量特别大，有716GB的大小，包含552,992个FullHD(1920×1080)RGB图像。
此外，如果帧中有第二只手，则某些图像具有no_gesture类。
这个额外的类包含123,589个样本。
数据分为92%的训练集和8%的测试集，其中509,323幅图像用于训练，43,669幅图像用于测试。
提供手势动作识别数据集，共18个手势类别，每个类别约含有7000张图片，总共123731张图片(12W+)提供所有图片的json标注格式文件，即原始HaGRID数据集的标注格式提供所有图片的XML标注格式文件，即转换为VOC数据集的格式提供所有手势区域的图片，每个标注框的手部区域都裁剪上去，并保存在Classification文件夹下可用于手势目标检测模型训练可用于手势分类识别模型训练

VOC数据集，用于目的检测（Objectdetection）

渣土车目的检测VOC数据集

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。