训练集数据为【105*35像素的jpg图片+对应正确验证码csv文件】。共两万个测试数据，验证码为 大小写字母+数字 的组合，图片名称对应csv文件的ID栏，train文件+train_label文件。test是测试图片。

推荐系统：百万首歌曲数据集的推荐系统

Income数据集是通过Education预测Income。该数据集可用于单输出单输出的训练和测试环境。

这是包含1000只猫（Cat）的数据集，均为图片格式（命名以.jpg结尾）

非官方的Lip2Wav数据集预处理脚本 数据集是大规模的语音合成语音数据集。 该脚本允许下载和预处理数据集的各个部分，并且运行速度更快。 例如，要仅运行dl测试，只需为以下所有步骤指定--splits test --speakers dl 。 要求 该脚本需要ffmpeg ，并已在Ubuntu 20.04.1 LTS上进行了测试。 安装 pip install git+https://github.com/enhuiz/lip2wav-dataset.git 脚步 1.从YouTube下载原始视频 在一个空文件夹下，运行以下命令： lip2wav-dataset download --splits test --speakers dl 此步骤将自动下载指定的扬声器并进行分割（即，训练/验证/测试）。 如果未指定，则将下载所有扬声器/分离器。 2.将原始视频切成间隔 lip2wav-dat

汉语词典 总计收录21104个汉字和符号。 符号包括标点符号和数学符号等 full.json为完整数据，包含细分： word ， word pinyin ，带音调的拼音 pinyin2 ，无音调的拼音 strokes ， strokes数 radical ，偏旁 url ，该字所在页面 html ，原页面详情部分html detail ，详情部分文本 full.{start}-{end}.json为分片后的数据，方便git diff slim.json删除了detail ， url和html细分 words.json只保留汉字 pinyin-alias.json带音调和不带音调的单韵母的对照表 个人使用，禁止商用。

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matlab精度检验代码1.网络 审查： 很棒的项目 cosmiq Radiant MLHub开放库，用于地球观测机器学习。 [] 2.图像分类 数据集 每班图片 场景类 图片总数 空间分辨率（m） 图片大小 年 UC Merced土地使用 100 21岁 2100 0.3 256×256 2010年 WHU-RS19 〜50 19 1005 最高0.5 600×600 2010年 RSSCN7 400 7 2800 -- 400×400 2015年 RSC11 〜100 11 1232 0.2 512×512 2016年 西里湖 200 12 2400 2个 200×200 2016年 援助 200〜400 30 10000 0.5〜0.8 600×600 2017年 欧洲卫星 2000 2500 3000 10 27000 -- 64×64 2017年 NWPU-RESISC45 700 45 31500 〜30至0.2 256×256 2017年 模式网 800 38 30400 0.062〜4.693 256×256 2017年 RSI-CB RSI-CB128（〜800） R

自述文件 这些python程序用于从Bosch motor生成和预处理3D点云。 他们可以借助在自动导出电动机的CAD模型。 之后，它们可以在的帮助下用于生成和标记3D点云数据。 准备中 如果已经下载了Blensor： 将文件夹utils_haodong放入路径：''Blensor-1.0.18-Blender-2.79-Winx64 \ 2.79 \ scripts \ addons'' 开始使用 创建Motor的CAD模型 运行 。 在工作空间中打开一个文本编辑器，并加载文件 。 保存CAD模型的路径可以在第105行至第108行中定义。 def main() : Upper_Bolt_Nummber = ['1', '2', '3'] save_dir_TypeA1 = "F:\KIT\Masterarbeit\Dateset\Test\TestforScript\T

使用Python库研究数据集 在这个项目中，我分析了一个数据集，然后传达了关于它的发现。 我使用Python库NumPy，pandas和Matplotlib进行了分析。 我选择进行分析的数据集包含有关从电影数据库（TMDb）收集的10,000部电影的信息，包括用户评分和收入。 我分析了此数据集，以回答2个问题：1）哪些电影通常收入最高？ 2）每年哪种类型最受欢迎？ 在项目的“数据整理”部分，我加载了数据，检查其清洁度，然后修剪并清理数据集以进行分析。 在该项目的“探索性数据分析”部分中，我使用了内置的函数库来描述数据并对其进行可视化，最后总结了我的发现和结论。