https://download.csdn.net/download/qq_41739364/86339152
2024/10/1 23:17:35 2.08MB python
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题目提供的训练数据集包含11个特征,分别是:Survived:0代表死亡,1代表存活Pclass:乘客所持票类,有三种值(1,2,3)Name:乘客姓名Sex:乘客性别Age:乘客年龄(有缺失)SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)Ticket:票号(字符串)Fare:乘客所持票的价格(浮点数,0-500不等)Cabin:乘客所在船舱(有缺失)Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)
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CVPR2015_CNN_AgeandGenderClassificationusingConvolutionalNeuralNetworks,res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel,opencv_face_detector_uint8.pb,opencv_face_detector.pbtxt,gender_net.caffemodel,age_net.caffemodel
2024/1/22 16:33:55 97.84MB caffem 深度学习
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Thisneweditiontotheclassicbookbyggplot2creatorHadleyWickhamhighlightscompatibilitywithknitrandRStudio.ggplot2isadatavisualizationpackageforRthathelpsuserscreatedatagraphics,includingthosethataremulti-layered,withease.Withggplot2,it'seasyto:producehandsome,publication-qualityplotswithautomaticlegendscreatedfromtheplotspecificationsuperimposemultiplelayers(points,lines,maps,tiles,boxplots)fromdifferentdatasourceswithautomaticallyadjustedcommonscalesaddcustomizablesmoothersthatusepowerfulmodelingcapabilitiesofR,suchasloess,linearmodels,generalizedadditivemodels,androbustregressionsaveanyggplot2plot(orpartthereof)forlatermodificationorreusecreatecustomthemesthatcapturein-houseorjournalstylerequirementsandthatcaneasilybeappliedtomultipleplotsapproachagraphfromavisualperspective,thinkingabouthoweachcomponentofthedataisrepresentedonthefinalplotThisbookwillbeusefultoeveryonewhohasstruggledwithdisplayingdatainaninformativeandattractiveway.SomebasicknowledgeofRisnecessary(e.g.,importingdataintoR).ggplot2isamini-languagespecificallytailoredforproducinggraphics,andyou'lllearneverythingyouneedinthebook.Afterreadingthisbookyou'llbeabletoproducegraphicscustomizedpreciselyforyourproblems,andyou'llfinditeasytogetgraphicsoutofyourheadandontothescreenorpage.TableofContentsPartIGettingStartedChapter1IntroductionChapter2GettingStartedwithggplot2Chapter3ToolboxPartIITheGrammarChapter4MasteringtheGrammarChapter5BuildaPlotLayerbyLayerChapter6Scales,AxesandLegendsChapter7PositioningChapter8ThemesPartIIIDataAnalysisChapter9DataAnalysisChapter10DataTransformationChapter11ModellingforVisualisationChapter12Programmingwithggplot2
2023/12/24 22:43:17 9.05MB ggplot2 Data Analysis
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3182257条数据,可做推选体系,数据阐发它搜罗字段(id,uid,age,gender,item_id,behavior_type,item_category,date,province)//1.浏览、2.收藏、3.加购物车4.置办7.统计各省的前十热门存眷产物(浏览+收藏+削减购物车+置办总量至多前10的产物)8.统计各省的前十热门置办产物(销售至多前10的产物)9.统计各省销售最佳的产物种别前10(销售至多前10的产物种别)10.统计各省男女用户数目(gender0:男1:女2:未知)
2023/5/10 1:11:32 177.7MB 推荐系统
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KunalSumbly的总体博客假如您在这里发现自己,则大若是雄心勃勃,并再次更新了博客。
请找到您到目前为止大概已经淡忘的构建以及枚举步骤:brewupdate&&brewupgrade以患上到最新版本的Hugo运行hugo来修筑使用hugoserver在当地测试事物切换到专用文件夹cdpublic经由CacheControl举行S3上传awss3sync.s3://kunalsumbly.com--force--delete--cache-controlmax-age=172800awss3sync.s3://kunalsumbly.com--force--delete--cache-controlmax-age=172800(可选)在Cloudfront上建树缓存实用awsclisync将仅更正需要变更的名目
2023/4/7 8:01:58 2.81MB HTML
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编写能够满足如下条件的程序:1 a声明一个Person类,有name(String类型)、age(int类型)、sex(char类型)属性。
通过构造方法进行赋值。
一个show方法,前往String类型,内容如下:某某男(女)年龄b声明一个Student类,继承Person类,增加id(int,学号)属性,通过构造方法,利用super调用父类构造方法来进行变量赋值。
Override父类的show方法,前往String类型,内容如下:某某男(女)年龄学号提示:利用super调用父类的show方法得到除学号部分的String,然后加上学号的信息。
c声明一个Teacher类,继承Person,增加course(String,所教课程)属性,通过构造方法,利用super调用父类构造方法来进行变量赋值。
Override父类的show方法,前往String类型,内容如下:某某男(女)年龄所教课程提示:利用super调用父类的show方法得到除所教课程部分的String,然后加上所教课程的信息。
d声明PersonApp类,在其中的main方法中分别声明Person、Student、Teacher类型的变量,并通过构造方法初始化,然后显示各自的信息。
2 声明一个Shape接口,其中有计算面积(area)、周长(perimeter)的方法,有以下几个实现:Circle(圆),Rectangle(矩形),Triangle(三角形),都有计算面积、周长的方法。
2023/3/17 0:07:01 63KB java 代码
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AbstractThetitanicdatasetgivesthevaluesoffourcategoricalattributesforeachofthe2201peopleonboardtheTitanicwhenitstruckanicebergandsank.Theattributesaresocialclass(firstclass,secondclass,thirdclass,crewmember),age(adultorchild),sex,andwhetherornotthepersonsurvived.DataDescriptionOrigin:naturalUsage:assessmentNumberofattributes:4Numberofcases:2,201Numberofprototasks:1Numberofmethodsrunonthisdataset:3Contributedby:RadfordNeal
2023/1/25 0:42:40 24KB titanic dataset Machine Learning
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影印机我是复印机,我将一切内容都复制到另一个产品特点从字段复制到同名字段从方法复制到同名字段从字段复制到同名方法从切片复制到切片从结构复制到切片从地图复制到地图强制复制带有标签的字段忽略带有标签的字段深拷贝用法packagemainimport( "fmt" "github.com/jinzhu/copier")typeUserstruct{ Namestring Rolestring Ageint32 //Explicitlyignoredinthedestinationstruct. Salaryint}func(user*User)DoubleAge()int32{ return2*user.Age}//TagsinthedestinationStructprovideinstructionstocopier.Copytoignore//orenforcecopyingandtopanicorreturnanerror
2023/1/19 14:01:05 13KB go golang copy golang-package
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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;
smile:微笑;
laugh:大笑):none表情-probability(表情置信度,范围【0~1】,0最小、1最大):0.9999142885脸型-type(square:正方形triangle:三角形oval:椭圆heart:心形round:圆形):oval脸型-probability(置信度,范围【0~1】,代表这是人脸形状判断正确的概率,0最小、1最大):0.4419156313性别-type(male:男性female:女性):male性别-probability(性别置信度,范围【0~1】,0代表概率最小、1代表最大。
):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。
):0.6173604727真实人脸/卡通人脸-type(human:真实人脸cartoon:卡通人脸):human真实人脸/卡通人脸-probability(人脸类型判断正确的置信度,范围【0~1】,0代表概率最小、1代表最大。
):0.9992217422
2015/7/3 8:12:32 3KB python3.5 百度ai 人脸识别
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡