包含Keras数据集:imdb.npz/reuters.npz/boston_housing.npz

osgEarth的121个案例详解osgEarth的121个案例详解...........................................................................................................11.aeqd.earth.................................................................................................................................42.annotation.earth.......................................................................................................................53.annotation_dateline.earth........................................................................................................64.annotation_dateline_projected.earth......................................................................................85.annotation_flat.earth................................................................................................................86.arcgisonline.earth.....................................................................................................................97.bing.earth................................................................................................................................108.boston.earth............................................................................................................................119.boston_buildings.earth...........................................................................................................1210.boston_projected.earth..................................................................................................1311.boston_tfs.earth..............................................................................................................1412.boston-gpu.earth............................................................................................................1513.bumpmap.earth..............................................................................................................1614.clouds.earth.............................................................

keras自带的数据集，因网络问题不方便下载。
这个紧缩包包括了boston_housing.npz/imdb.npz/reuters.npz/mnist.npz，方便大家学keras

/*cole-AfreeCOLElibrary.cole_extract-Extractafilefromafilesystem.Copyright1998,1999RobertoArturoTenaSanchezThisprogramisfreesoftware;youcanredistributeitand/ormodifyitunderthetermsoftheGNUGeneralPublicLicenseaspublishedbytheFreeSoftwareFoundation;eitherversion2oftheLicense,or(atyouroption)anylaterversion.Thisprogramisdistributedinthehopethatitwillbeuseful,butWITHOUTANYWARRANTY;withouteventheimpliedwarrantyofMERCHANTABILITYorFITNESSFORAPARTICULARPURPOSE.SeetheGNUGeneralPublicLicenseformoredetails.YoushouldhavereceivedacopyoftheGNUGeneralPublicLicensealongwiththisprogram;ifnot,writetotheFreeSoftwareFoundation,Inc.,59TemplePlace,Suite330,Boston,MA02111-1307USA*//*ArturoTena*/#include/*Tocompilethisfileoutsidecolesourcetree,youmustincludehereinstead*/#include"cole.h"#definePRGNAME"iOLE"#defineBUFFER_SIZE128intmain(intargc,char**argv){ COLEFS*cfs; COLEFILE*cf; COLERRNOcolerrno; charbuffer[BUFFER_SIZE]; size_tchar_read; if(argc!=3){ fprintf(stderr,"cole_extract.Extractafilefroma" "filesystemtothestandardoutput.\n" "Usage:"PRGNAME"\n" "FILE-Filewiththefilesystem.\n" "INFILE-Filenameofthefiletoextract.\n"); exit(1); } printf("%s",argv[1]); cfs=cole_mount(argv[1],&colerrno); if(cfs==NULL){ cole_perror(PRGNAME,colerrno); exit(1); } cf=cole_fopen(cfs,argv[2],&colerrno); if(cf==NULL){ cole_perror(PRGNAME,colerrno); cole_umount(cfs,NULL); exit(1); } while((char_read=cole_fread(cf,buffer,BUFFER_SIZE,&colerrno))){ if(fwrite(buffer,1,char_read,stdout)!=char_read){ break; } } if(!cole_feof(cf)){ cole_perror(PRGNAME,colerrno); cole_umount(cfs,NULL); exit(1); } if(cole_fclose(

本资源是基于python实现的BostonHousing数据集房价预测回归成绩，调用了sklearn中5种回归算法对房价进行预测。

下载好的Keras的npz格局的数据集(minist,boston_housing,reuters,imdb)，解压到%UserProfile%\.keras\目录下，也就是C:\Users\\.keras\参考文章：https://blog.csdn.net/hansel/article/details/89430423

根据boston房价数据，进行训练线性回归模型，并进行标准化数据处理，L1、L2正则化损失函数

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

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。