目录列表：2dplanes.arffabalone.arffailerons.arffAmazon_initial_50_30_10000.arffanneal.arffanneal.ORIG.arffarrhythmia.arffaudiology.arffaustralian.arffauto93.arffautoHorse.arffautoMpg.arffautoPrice.arffautos.arffauto_price.arffbalance-scale.arffbank.arffbank32nh.arffbank8FM.arffbaskball.arffbodyfat.arffbolts.arffbreast-cancer.arffbreast-w.arffbreastTumor.arffbridges_version1.arffbridges_version2.arffcal_housing.arffcar.arffcholesterol.arffcleveland.arffcloud.arffcmc.arffcolic.arffcolic.ORIG.arffcontact-lenses.arffcpu.arffcpu.with.vendor.arffcpu_act.arffcpu_small.arffcredit-a.arffcredit-g.arffcylinder-bands.arffdelta_ailerons.arffdelta_elevators.arffdermatology.arffdetroit.arffdiabetes.arffdiabetes_numeric.arffechoMonths.arffecoli.arffelevators.arffelusage.arffeucalyptus.arffeye_movements.arfffishcatch.arffflags.arfffried.arfffruitfly.arffgascons.arffglass.arffgrub-damage.arffheart-c.arffheart-h.arffheart-statlog.arffhepatitis.arffhouse_16H.arffhouse_8L.arffhousing.arffhungarian.arffhypothyroid.arffionosphere.arffiris.2D.arffiris.arffkdd_coil_test-1.arffkdd_coil_test-2.arffkdd_coil_test-3.arffkdd_coil_test-4.arffkdd_coil_test-5.arffkdd_coil_test-6.arffkdd_coil_test-7.arffkdd_coil_train-1.arffkdd_coil_train-3.arffkdd_coil_train-4.arffkdd_coil_train-5.arffkdd_coil_train-6.arffkdd_coil_train-7.arffkdd_el_nino-small.arffkdd_internet_usage.arffkdd_ipums_la_97-small.arffkdd_ipums_la_98-small.arffkdd_ipums_la_99-small.arffkdd_JapaneseVowels_test.arffkdd_JapaneseVowels_train.arffkdd_synthetic_control.arffkdd_SyskillWebert-Bands.arffkdd_SyskillWebert-BioMedical.arffkdd_SyskillWebert-Goats.arffkdd_SyskillWebert-Sheep.arffkdd_UNIX_user_data.arffkin8nm.arffkr-vs-kp.arfflabor.arfflandsat_test.arfflandsat_train.arffletter.arffliver-disorders.arfflongley.arfflowbwt.arfflu

matlabPCA的m文件。
数据集Iris是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。
CSDN上原来有一个arff格式的鸢尾花数据集，不方便matlab直接调用。
我的这个数据集是txt格式的，在matlab下可以直接一句命令“load('iris.txt')”加载。
iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。
该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。
其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。
该数据集包含了5个属性：&Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;&Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;&Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;&Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;&种类：IrisSetosa（山鸢尾）、IrisVersicolour（杂色鸢尾），以及IrisVirginica（维吉尼亚鸢尾

weka软件最全数据集，共189个，用于weka软件的数据集训练和测试，包含天气车辆肝脏肿瘤等等数据集，格式为arff

这个资源用于weka的学习，是一个测试文档，适合配合weka教程使用，希望大家喜欢，bank-data.arff

最新全套Jar:FFMPEG3.4.1+JavaCV1.4.1+OpenCV3.4.1-含windows&linux;平台链接库。
安卓和macos的链接库将另发。
请根据平台选择适当的链接库。
artoolkitplus-linux-armhf.jarartoolkitplus-linux-ppc64le.jarartoolkitplus-linux-x86.jarartoolkitplus-linux-x86_64.jarartoolkitplus-platform.jarartoolkitplus-windows-x86.jarartoolkitplus-windows-x86_64.jarartoolkitplus.jarffmpeg-linux-armhf.jarffmpeg-linux-ppc64le.jarffmpeg-linux-x86.jarffmpeg-linux-x86_64.jarffmpeg-platform.jarffmpeg-windows-x86.jarffmpeg-windows-x86_64.jarffmpeg.jarflandmark-linux-armhf.jarflandmark-linux-ppc64le.jarflandmark-linux-x86.jarflandmark-linux-x86_64.jarflandmark-platform.jarflandmark-windows-x86.jarflandmark-windows-x86_64.jarflandmark.jarflycapture-linux-armhf.jarflycapture-linux-x86.jarflycapture-linux-x86_64.jarflycapture-platform.jarflycapture-windows-x86.jarflycapture-windows-x86_64.jarflycapture.jarjavacpp.jarjavacv-platform.jarjavacv.jarlibdc1394-linux-armhf.jarlibdc1394-linux-ppc64le.jarlibdc1394-linux-x86.jarlibdc1394-linux-x86_64.jarlibdc1394-platform.jarlibdc1394-windows-x86.jarlibdc1394-windows-x86_64.jarlibdc1394.jarlibfreenect-linux-armhf.jarlibfreenect-linux-ppc64le.jarlibfreenect-linux-x86.jarlibfreenect-linux-x86_64.jarlibfreenect-platform.jarlibfreenect-windows-x86.jarlibfreenect-windows-x86_64.jarlibfreenect.jarlibfreenect2-linux-x86.jarlibfreenect2-linux-x86_64.jarlibfreenect2-platform.jarlibfreenect2-windows-x86_64.jarlibfreenect2.jarlibrealsense-linux-x86.jarlibrealsense-linux-x86_64.jarlibrealsense-platform.jarlibrealsense-windows-x86.jarlibrealsense-windows-x86_64.jarlibrealsense.jaropencv-ios-arm64.jaropencv-ios-x86_64.jaropencv-linux-armhf.jaropencv-linux-ppc64le.jaropencv-linux-x86.jaropencv-linux-x86_64.jaropencv-platform.jaropencv-windows-x86.jaropencv-windows-x86_64.jaropencv.jarvideoinput-platform.jarvideoinput-windows-x86.jarvideoinput-windows-x86_64.jarvideoinput.jar

Weka是机器学习中的一个非常好的开源工具，对于熟悉Java的同学们来说是一个非常好的选择。
Weka几乎包含了所有常见机器学习算法的Java实现，Weka中支持的数据格式主要是arff，虽然weka官网上提供了一些arff文件，但有时仅有这些还不能满足需求，为此，本人搜集各方资料，再加上自己的手工转换，整理出了一个还算比较完整的arff数据集合，在这里分享给大家,并配有教材能边看边进行案例分析

数据集目录：2dplanes.arffabalone.arffailerons.arffAmazon_initial_50_30_10000.arffanneal.arffanneal.ORIG.arffarrhythmia.arffaudiology.arffaustralian.arffauto93.arffautoHorse.arffautoMpg.arffautoPrice.arffautos.arffauto_price.arffbalance-scale.arffbank.arffbank32nh.arffbank8FM.arffbaskball.arffbodyfat.arffbolts.arffbreast-cancer.arffbreast-w.arffbreastTumor.arffbridges_version1.arffbridges_version2.arffcal_housing.arffcar.arffcholesterol.arffcleveland.arffcloud.arffcmc.arffcolic.arffcolic.ORIG.arffcontact-lenses.arffcpu.arffcpu.with.vendor.arffcpu_act.arffcpu_small.arffcredit-a.arffcredit-g.arffcylinder-bands.arffdelta_ailerons.arffdelta_elevators.arffdermatology.arffdetroit.arffdiabetes.arffdiabetes_numeric.arffechoMonths.arffecoli.arffelevators.arffelusage.arffeucalyptus.arffeye_movements.arfffishcatch.arffflags.arfffried.arfffruitfly.arffgascons.arffglass.arffgrub-damage.arffheart-c.arffheart-h.arffheart-statlog.arffhepatitis.arffhouse_16H.arffhouse_8L.arffhousing.arffhungarian.arffhypothyroid.arffionosphere.arffiris.2D.arffiris.arffkdd_coil_test-1.arffkdd_coil_test-2.arffkdd_coil_test-3.arffkdd_coil_test-4.arffkdd_coil_test-5.arffkdd_coil_test-6.arffkdd_coil_test-7.arffkdd_coil_train-1.arffkdd_coil_train-3.arffkdd_coil_train-4.arffkdd_coil_train-5.arffkdd_coil_train-6.arffkdd_coil_train-7.arffkdd_el_nino-small.arffkdd_internet_usage.arffkdd_ipums_la_97-small.arffkdd_ipums_la_98-small.arffkdd_ipums_la_99-small.arffkdd_JapaneseVowels_test.arffkdd_JapaneseVowels_train.arffkdd_synthetic_control.arffkdd_SyskillWebert-Bands.arffkdd_SyskillWebert-BioMedical.arffkdd_SyskillWebert-Goats.arffkdd_SyskillWebert-Sheep.arffkdd_UNIX_user_data.arffkin8nm.arffkr-vs-kp.arfflabor.arfflandsat_test.arfflandsat_train.arffletter.arffliver-disorders.arfflongley.arfflowbwt.arfflung-cancer.arfflymph.arffmachine_cpu.arffmbagrade.arffmeta.arffmfeat-factors.arffmfeat-fourier.arffmfea

收缩包里有TXT以及arff两莳格式数据均已经处置竣事，也能够将数据转为其余格式，用于学习入侵检测以及收集态势感知的仿真挺不错，能够直接用weka举行约莫的分类料想。

一、NASAMDP数据集是软件缺陷料想使用的数据集；
二、该数据集是向民间索取的，搜罗13个数据集文件，用于试验钻研；
三、数据集文件格式是arff格式。

使用weka.jar包，只要两个java文件，有一个是House类(定义一个样本及其属性)，还有一个就是基于House类生成每一个样本的arff文件代码

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。