附件包含了原始的csv文件，和用于测试的python代码，适合统计学习入门。
鸢尾花(Iris)数据集是一个著名的统计学资料，被机器学习研究人员大量使用。
它包含了150组实例，4种生物特征和每组实例对应的鸢尾花种类（setosa,versicolor,virginica）。
鸢尾花(Iris)数据集是一个著名的统计学资料，被机器学习研究人员大量使用。
它包含了150组实例，4种生物特征和每组实例对应的鸢尾花种类（setosa,versicolor,virginica）。
2025/9/19 21:28:02
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《HistogramsofOrientedGradientsforHumanDetection》论文原文，作者：NavneetDalalandBillTriggs，HOG特征的论文出处
2025/9/17 13:53:13
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一、关于版图与电路提取二、芯片物理层图形三、目前流行的IC结构及其版图特征四、版图分析技术五、电路整理与分析六、版图举例
2025/9/16 17:24:42
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中国人民大学分布式系统课件，包含分布式系统特征、趋势、体系结构、进程间的通信、操作系统支持及google、京东、微博等具体案例
2025/9/4 12:23:54
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这项研究使用模型依赖和模型独立方法评估大鼠肝脏中肝纤维化的等级。
使用四氯化碳（CCl4）诱导37只大鼠肝纤维化;6只大鼠作为对照。
剪切波速度作为频率的函数，称为速度分散，是通过称为剪切波分散超声振动法（SDUV）的超声弹性成像方法在体外测量的。
对于依赖模型的方法，将速度色散数据拟合到Voigt模型以求解粘弹性模量。
对于与模型无关的方法，通过线性回归分析速度色散数据的模式，以提取斜率和截距特征。
通过两种方法获得的参数分别使用接收器工作特性（ROC）曲线分析进行评估。
结果表明，在区分F0–F1级和F2–F4级纤维化的所有参数中，ROC曲线下面积的截距值最大。
这一发现表明，模型非依赖性方法可以为肝纤维化分期提供模型替代方法的替代方法。
使用四氯化碳（CCl4）诱导37只大鼠肝纤维化;6只大鼠作为对照。
剪切波速度作为频率的函数，称为速度分散，是通过称为剪切波分散超声振动法（SDUV）的超声弹性成像方法在体外测量的。
对于依赖模型的方法，将速度色散数据拟合到Voigt模型以求解粘弹性模量。
对于与模型无关的方法，通过线性回归分析速度色散数据的模式，以提取斜率和截距特征。
通过两种方法获得的参数分别使用接收器工作特性（ROC）曲线分析进行评估。
结果表明，在区分F0–F1级和F2–F4级纤维化的所有参数中，ROC曲线下面积的截距值最大。
这一发现表明，模型非依赖性方法可以为肝纤维化分期提供模型替代方法的替代方法。
2025/9/3 16:53:27
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SlashGamingDiabloIIFreeMinMax按钮1.13最小化按钮的向后移植到所有先前版本的DiabloII，以及选定版本的最大化按钮。
特征启用工具栏菜单，可以在其中按下最小化和关闭按钮。
对于选定版本，启用最大化按钮，其作用类似于1.13中引入的按钮。
此功能还复制“-nofixaspect”命令行参数和“修复纵横比”注册表项。
如何使用使用程序将DLL文件注入Game.exe。
多人使用该补丁可以在任何多人游戏设置中使用，但是在Battle.net中使用此补丁很可能会被禁止。
执照此SlashGamingDiabloIIFreeMinMaxButtons已获得Affero通用公共许可证（版本3或更高版本）的许可，但有例外。
如果您想申请许可例外，请通过SlashDiabloDiscord与MirDrualga联系。
谢谢：让
特征启用工具栏菜单，可以在其中按下最小化和关闭按钮。
对于选定版本，启用最大化按钮，其作用类似于1.13中引入的按钮。
此功能还复制“-nofixaspect”命令行参数和“修复纵横比”注册表项。
如何使用使用程序将DLL文件注入Game.exe。
多人使用该补丁可以在任何多人游戏设置中使用，但是在Battle.net中使用此补丁很可能会被禁止。
执照此SlashGamingDiabloIIFreeMinMaxButtons已获得Affero通用公共许可证（版本3或更高版本）的许可，但有例外。
如果您想申请许可例外，请通过SlashDiabloDiscord与MirDrualga联系。
谢谢：让
2025/9/3 3:07:24
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提出了基于深度学习的聚类算法模型,将深度学习和聚类技术结合起来。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
2025/9/2 17:17:55
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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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