AT&T Facedatabase，也称为ORL人脸数据库，包含40个不同对象，每个对象有10张不同图像，每张图像通道数、高、宽为[1, 112, 92]。受试者图像是在不同时间、光线、面部表情（睁眼/闭眼、微笑/不微笑）和面部细节（戴眼镜/不戴眼镜）下拍摄的。所有的图像都是在黑暗的均匀背景下拍摄的，受试者处于直立的正面位置（允许存在一定的侧移）。

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使用要求; 1、拥有python环境，建议使用anaconda 2、数据增强方式有以下7种，可设置随机选几种来增强 # 1. 裁剪(需改变bbox) # 2. 平移(需改变bbox) # 3. 改变亮度 # 4. 加噪声 # 5. 旋转角度(需要改变bbox) # 6. 镜像(需要改变bbox) # 7. cutout 3、会根据原始xml文件及增强方式自动生成标注好的xml标签文件及增强后图像

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文章【模式识别1】中打印并制作ORL标签文件的脚本，能够输出ORL数据集中图像的路径，并根据类别创建每个图像的标签。制作标签结果将打印输出在终端，直接复制终端输出结果并粘贴到txt文件即可创建后续所需的ORL标签文件。

项目3：多分类 作者：Khyatee Desai和David Shin 概述 Spotify一直在寻求创建其他功能和播放列表，以使用户发现来自不同流派和时代的新歌手。 新增内容可能会导致现有用户续订该应用程序的每月订阅，并希望扩展其音乐种类。 以下分析旨在证明音乐可以根据其音乐属性所源自的时间段进行分类。 通过类型分类发现新歌手不仅使用户受益，而且使歌手和Spotify受益。 未知的艺术家将从更多的发现方法中受益，Spotify可能获得更多的收入和更多的数据。 业务问题 要开发最佳功能和播放列表，我们需要了解在按时间段对音乐进行分类时哪些功能最重要。 创建新功能可能会推动客户续订并吸引新用户的兴趣。 数据 我们使用的主要数据集包含1921-2020年间歌曲属性。 Spotify数据包含每个轨道的音频功能，如下所示： 钥匙 值类型 值说明 duration_ms 整型 轨道的持续时间（以

SVGclean 通过以下方式清理导出的svg文件： 删除无用的标签和属性。 根据填充属性创建CSS类名称。 安装 从NPM用作命令行应用程序： npm install svgclean -g 从NPM中以编程方式使用： npm install --save svgclean 用法 从终端 svgclean image.svg 或者 svgclean image.svg image-clean.svg 作为Node.js模块 var svgclean = require('svgclean'); // Modify existing file svgclean('image-1.svg'); // Create new file svgclean('image-2.svg', 'image-2-clean.svg'); // Passing a callback svg

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