基于ASP.NETMVC框架的学习项目，包含MVC的框架的设计思路，通俗易懂学习MVC框架，项目中包含NPOI控件的使用方法（优点：导出几万条数据几秒即可下载下来）以及NPOI导出Excel表到数据库，Aspose.Cells的使用（导入、导出、模板导出），Aspose.Words的使用（打印数据到指定模板Word中，快速方便，Word水印打印），使用MvcPaper控件分页以及自定义分页实现两种方式的分页技术，需要VS2010及以上版本打开，初学者可以快速理解MVC的构思以及开发，效率高的导入导出打印控件的使用，方便大家快速学习C#开发技术，另附Aspose.Words和Aspose.Cells的文档说明，能够充分的学习控件在MVC框架下的使用方法。
2023/11/28 2:30:21
21.2MB
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ML项目：预测Dota2游戏结果这是我的个人机器学习项目。
该项目的目标是预测dota2游戏的结果。
介绍Dota2是世界上拥有大型电子竞技场景的著名视频游戏。
Dota2每年举办一次电子竞技世界冠军赛，最近的比赛奖池超过3400万美元。
预测特定游戏结果的能力不仅在体育比赛中而且在常规游戏酒吧中都至关重要。
了解游戏的获胜因素将有助于玩家分析游戏和策略。
数据资料总览数据集来自公开的。
这项比赛是由与合作组织的，是一家专门利用人工智能帮助球员提高技能和策略的公司。
发布者已经提供了train_features.csv和test_features.csv集作为训练和测试数据集。
但是，由于这是一场滑稽表演比赛，因此尚未发布test_features.csv设置的真实结果。
因此，我将根据train_features.csv集创建自己的测试集。
train_targes.c
该项目的目标是预测dota2游戏的结果。
介绍Dota2是世界上拥有大型电子竞技场景的著名视频游戏。
Dota2每年举办一次电子竞技世界冠军赛，最近的比赛奖池超过3400万美元。
预测特定游戏结果的能力不仅在体育比赛中而且在常规游戏酒吧中都至关重要。
了解游戏的获胜因素将有助于玩家分析游戏和策略。
数据资料总览数据集来自公开的。
这项比赛是由与合作组织的，是一家专门利用人工智能帮助球员提高技能和策略的公司。
发布者已经提供了train_features.csv和test_features.csv集作为训练和测试数据集。
但是，由于这是一场滑稽表演比赛，因此尚未发布test_features.csv设置的真实结果。
因此，我将根据train_features.csv集创建自己的测试集。
train_targes.c
2023/10/5 13:44:38
14.37MB
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这也是前期的学习项目，但是这个项目功能做的比较完善，仿qq的做的，app和后台都有，还有自己的一些创意功能。
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2023/9/3 17:39:56
10.1MB
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数据科学正在快速发展成所有行业开发人员和管理人员的关键技能，它看起来也十分有趣。
但是，它非常复杂，虽有许多工程和分析工具助力，却也难清楚掌握现在做得对不对，哪里是不是有陷阱。
在本文中，我们解释了如何发挥数据科学的作用，理解哪里需要它，哪里不需要它，以及如何令它为你产生价值，如何从先行者那里获得有用的经验。
这是“GettingAHandleOnDataScience”系统文章中的一部分，你可以通过此RSS予以订阅。
大多数类型的机器学习项目归根结底通常是使用监督式学习方式进行分类或回归。
特征工程是大多数机器学习过程中的一个关键组成部分。
像K均值（K-means）之类无人监督式的学习算法能用于你事前
但是，它非常复杂，虽有许多工程和分析工具助力，却也难清楚掌握现在做得对不对，哪里是不是有陷阱。
在本文中，我们解释了如何发挥数据科学的作用，理解哪里需要它，哪里不需要它，以及如何令它为你产生价值，如何从先行者那里获得有用的经验。
这是“GettingAHandleOnDataScience”系统文章中的一部分，你可以通过此RSS予以订阅。
大多数类型的机器学习项目归根结底通常是使用监督式学习方式进行分类或回归。
特征工程是大多数机器学习过程中的一个关键组成部分。
像K均值（K-means）之类无人监督式的学习算法能用于你事前
2023/8/22 14:53:45
372KB
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主要是本人在学习vue过程中总结的学习心得和代码示例。
包括Vue的环境搭建、常用指令、属性、组件、vue-router、axios以及项目的简单讲解。
包括Vue的环境搭建、常用指令、属性、组件、vue-router、axios以及项目的简单讲解。
2015/10/11 19:46:20
37.65MB
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一个简易的安卓开发小项目，用到了安卓开发中常用的界面跳转、数据传递功能，菜单、对话框的使用，告诉栏的使用，对于初学者而言，是个不错的学习项目。
2015/8/10 10:47:21
1022KB
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哈佛大学能耗预测项目（PredictionofBuildingsEnergyConsumption）完好的机器学习项目代码+分析过程
2017/3/1 10:14:04
12MB
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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
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