用于学习深度学习的分类数据集，主要是分类人和马的数据集，适合初学阶段的盆友下载学习使用。

Asoundvocabularyanddataset.AudioSetconsistsofanexpandingontologyof632audioeventclassesandacollectionof2,084,320human-labeled10-secondsoundclipsdrawnfromYouTubevideos.

GENIA语料库是为GENIA项目编写并标注的最初的生物医学文献集合。
这个语料库是为了发展和评估分子生物学信息检索及文本挖掘系统而创建的。
这个语料库包含1999条Medline的摘要，这些摘要是由PubMed按照human、bloodcells以及transcriptionfactors三个医学主题词（medicalsubjectheadingterms）为搜索条件搜索到的。
这个语料库已经被按照不同级别的语言信息、语义信息进行标注。

Nature资源，无关深度强化学习论文，可免费下载，资源同享

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UnityMultiplayerARPG_UMAUMAMMORPG套件附件入门从导入UMA软件包从导入插件程序包将00Init_UMA和01Home_UMA添加到ScenesInBuildUMA头像数据库这是种族/性别/可定制衣柜插槽/可定制颜色的数据库，这些数据将用于创建角色场景您可以通过创建菜单来创建您可以设置种族名称的每个条目，从上面的图像中只有“Human”。
然后，您可以从上面的图像设置Genders，您必须设置“RaceData为“男性”和“女性”，您可以从了解有关RaceData信息，它还可以设置CustomizableSlots以允许玩家自定义一些衣柜插槽，从上方的图像中可以看到“Hair”和“Face”，因而玩家可以在创建角色场景中自定义角色的头发和脸部，可以在比赛数据您可以设置ColorTables它是SharedCo

识别结果大概是这样{'result':{'face_num':1,'face_list':[{'quality':{'occlusion':{'right_eye':0,'left_cheek':0.1459853947,'right_cheek':0.05144193396,'left_eye':0.465408802,'mouth':0.02919708006,'chin_contour':0.01420217194,'nose':0},'illumination':116,'blur':7.266304692e-06,'completeness':1},'age':22,'face_token':'dc6f8f9df5d977ea476e2d04acdf5063','race':{'type':'white','probability':0.6173604727},'glasses':{'type':'common','probability':0.9834988713},'gender':{'type':'male','probability':0.655915916},'face_probability':0.9185044169,'beauty':51.21487427,'angle':{'roll':-2.750922441,'yaw':28.97134399,'pitch':5.202290535},'location':{'height':65,'top':112.0704803,'width':76,'left':76.20765686,'rotation':-4},'face_type':{'type':'human','probability':0.9992217422},'face_shape':{'type':'oval','probability':0.4419156313},'expression':{'type':'none','probability':0.9999142885}}]},'error_msg':'SUCCESS','timestamp':1537413754,'cached':0,'error_code':0,'log_id':9465840013520}年龄：22颜值：51.21487427表情-type(none:不笑；
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)：0.655915916能否带眼镜-type(none:无眼镜，common:普通眼镜，sun:墨镜)：common能否带眼镜-probability(眼镜置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
)：0.9834988713人种-type(yellow:黄种人white:白种人black:黑种人arabs:阿拉伯人)：white人种-probability(人种置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
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文档中包含网盘的地址，数据共319MNLP方向文本摘要，文本分类，等方向可采取！TheLCSTSdatasetincludestwoparts:/DATA:1.PARTI:isthemaincontentsofLCSTSthatcontains2,400,591(shorttext,summary)pairs.Itcanbeusedtotrainsupervisedlearningmodelsforsummarygeneration.2.PARTII:contains10,666humanlabled(shorttext,summary)pairswhichcanbeusedtotrainclassifiertofilterthenoisesofthePARTI.3.PARTIII:contains1,106(shorttext,summary)pairs,thispartislabledby3personswiththesamelabels.Thesepairswithscore3,4and5canbeusedastestsetforevaluatingsummarygenerationsystems./Result:1.sumary.generated.char.context.txt:containsthesummarygeneratedbyusingRNN+contextonthecharacterbasedinput.2.sumary.generated.char.nocontext.txt:containsthesummarygeneratedbyusingRNN+nocontextonthecharacterbasedinput.3.sumary.generated.word.context.txt:containsthesummarygeneratedbyusingRNN+contextonthewordbasedinput.4.sumary.generated.word.nocontext.txt:containsthesummarygeneratedbyusingRNN+nocontextonthewordbasedinput.5.weibo.txt:containstheweiboofthetestset.6.sumary.human:containsthesumariescorrespondingto'weibo.txt'writtenbyhuman.Thispartisthetestsetofthepaper.7.rouge.char_context.txt:therougemetriconsumary.generated.char.context8.rouge.char_nocontext.txt:therougemetriconsumary.generated.char.nocontext9.rouge.word_context.txt:therougemetriconsumary.generated.word.context10.rouge.word_nocontext.txt:therougemetriconsumary.generated.word.nocontext

2017年B-Human的参赛报告和代码说明，包括零碎架构和相关说明

BSDS300包括images和human两个局部BSDS300包括images和human两个局部

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。