完满版满足三角不等式的TSP问题的近似算法，内部含有课程设计报告和源程序，适合大学数据与算法分析课程学习。
满足三角不等式的TSP问题的近似算法：(1)描述及输入原始数据模块(2)求解最小生成树模块(3)构造欧拉图模块(4)搜索欧拉回路模块(5)抄近路计算模块(6)存储及输出结果模块
满足三角不等式的TSP问题的近似算法：(1)描述及输入原始数据模块(2)求解最小生成树模块(3)构造欧拉图模块(4)搜索欧拉回路模块(5)抄近路计算模块(6)存储及输出结果模块
2022/10/22 11:07:50
5.37MB
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本宝宝采集的豆瓣5万条影评原始数据集，希望大家积极下载，尊重宝宝的劳动成果，后期有工夫我还为大家提供数据集哈。
机器学习，nlp，深度学习的宝宝赶快看过来，看过来哈。
数据集格式：title##star##comment电影名称##评论星级（1-5星）##评论内容
机器学习，nlp，深度学习的宝宝赶快看过来，看过来哈。
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2017/11/3 3:04:10
6.41MB
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已知测点高程，测站数全自动随机生成水准观测数据晋级版可以生成电子水准仪原始数据，GSI——16格式和dat格式支持一等至四等水准，以及自定义设置
2018/11/26 11:07:26
618KB
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首先，读取利用数据绘制了31个省份的直方图和曲线图并进行分析；
其次，利用手肘法确定K均值聚类的K值并对数据31个样品进行K均值聚类；
再次；
利用K均值聚类的效果，采用同样分类个数的模糊C均值聚类方法对31个样品再次聚类，并得到了每个样品聚类的结果和概率；
最初，根据原始数据求得其协方差矩阵并进行主成分分析，基于生活经验与查阅资料对主成分进行解释和验证。
其次，利用手肘法确定K均值聚类的K值并对数据31个样品进行K均值聚类；
再次；
利用K均值聚类的效果，采用同样分类个数的模糊C均值聚类方法对31个样品再次聚类，并得到了每个样品聚类的结果和概率；
最初，根据原始数据求得其协方差矩阵并进行主成分分析，基于生活经验与查阅资料对主成分进行解释和验证。
2022/10/3 19:18:12
10KB
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Kaggle平台上下载2个原始数据集：tmdb_5000_movies.csv和tmdb_5000_credits.csv，前者存放电影的基础信息，后者存放电影的演职员名单
2016/6/5 4:53:37
6.03MB
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非常简单，只需修改下面相关文件名、变量就能运行:①w2.dta是空间权重矩阵，data16a.dta是原始数据，使用时请根据需要修改文件名；
②因变量为ec，自变量是gdp,pop,ep,stru。
运行可得到的结果：①可求出MoranI指数②画出MoranI散点图③利用SLM、SEM两个模型进行系数估计的结果。
空间计量相关命令解释：spatwat：生成空间矩阵spatgsa：计算MoranIspatlsa：作MoranI散点图spatreg：计算空间相关系数
②因变量为ec，自变量是gdp,pop,ep,stru。
运行可得到的结果：①可求出MoranI指数②画出MoranI散点图③利用SLM、SEM两个模型进行系数估计的结果。
空间计量相关命令解释：spatwat：生成空间矩阵spatgsa：计算MoranIspatlsa：作MoranI散点图spatreg：计算空间相关系数
2017/8/20 18:36:05
518B
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该数据集已提前清洗完成，仅提取了原始数据集中某一天的部分数据，并且去除了时间段在0点至6点之间的较少数据。
数据记录了成都市部分出租车在载客时的GPS地位和时间等信息，数据记录的格式为CSV格式。
上海出租车数据集这里：https://download.csdn.net/download/weixin_38747087/11873261
数据记录了成都市部分出租车在载客时的GPS地位和时间等信息，数据记录的格式为CSV格式。
上海出租车数据集这里：https://download.csdn.net/download/weixin_38747087/11873261
2017/8/17 10:01:11
24.47MB
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深度发送项目描述该项目将基于唤醒价情感模型（又称为）分析用户上传的音乐文件。
唤醒代表音乐对人耳的强烈或“刺激性”，从平淡而放松的感觉到强烈而令人振奋的感觉。
此处的价表示音乐听起来多么令人愉悦或多么悲伤。
这个定义比定义要窄，但是对于机器学习模型来说更容易分类。
此外，该项目还实现了节拍检测和音乐流派检测的功能。
Web框架：，涉及技能：HTML，CSS，javascript，python放大细节节拍，唤醒和化合价检测：音乐原始数据的中间50％被分为5秒帧，步长为0.5秒。
然后将每个帧分成较小的25ms子帧，然后将其转换为MFCC（梅尔频率倒谱系数）阵列。
最后，将最初为矩
唤醒代表音乐对人耳的强烈或“刺激性”，从平淡而放松的感觉到强烈而令人振奋的感觉。
此处的价表示音乐听起来多么令人愉悦或多么悲伤。
这个定义比定义要窄，但是对于机器学习模型来说更容易分类。
此外，该项目还实现了节拍检测和音乐流派检测的功能。
Web框架：，涉及技能：HTML，CSS，javascript，python放大细节节拍，唤醒和化合价检测：音乐原始数据的中间50％被分为5秒帧，步长为0.5秒。
然后将每个帧分成较小的25ms子帧，然后将其转换为MFCC（梅尔频率倒谱系数）阵列。
最后，将最初为矩
2017/7/15 20:55:58
24.69MB
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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