下载的文件是一个.msi装置法度圭表标准（装置教程的例子源文件）及教程PDF文档。
经由双击来运行它。
这将装置一个培训PDF文件中的教程例子源文件，这些文件将被装置到我的文档\SIMetrix\Training
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这将装置一个培训PDF文件中的教程例子源文件，这些文件将被装置到我的文档\SIMetrix\Training
2023/4/26 19:57:15
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由于food-11的原数据过于庞大（1.08G）没法上传，所以将分成两部份举行上传：training+validation以及testing此链接搜罗熬炼集training以及验证集validation
2023/4/22 18:32:11
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总体置办的金蝶社区的视频，价钱139元，民间网站：https://club.kingdee.com/club/newclub/school/eas/training?type=training&product_id=1，适宜于EAS体系管理员使用，此下载地址为baidu云链接以及提取码
2023/4/18 2:55:25
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思科新兴本领钻研会宣告前概述新兴本领钻研会收集可编程性与思科APICEM教官熬炼濒临物联网底子新兴本领钻研会思科新兴本领钻研会宣告前概述新兴本领钻研会收集可编程性与思科APICEM教官熬炼濒临物联网底子新兴本领钻研会
2023/4/15 9:29:06
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线性回归餐厅情感分析目录表描述线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还能否定的。
它以86％的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目：python版本：3.9.1NumPy库版本：1.20.0熊猫库版本：1.2.2数据集制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。
常见词（例如“the”，“a”等）未分类。
每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中能否使用单词）。
除了评论是肯定的（1）还能否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。
将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中：x=logistic_regression("train_d
它以86％的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目：python版本：3.9.1NumPy库版本：1.20.0熊猫库版本：1.2.2数据集制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。
常见词（例如“the”，“a”等）未分类。
每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中能否使用单词）。
除了评论是肯定的（1）还能否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。
将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中：x=logistic_regression("train_d
2021/7/1 3:16:04
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要完成一个评分卡，通过预测某人在未来两年内将会经历财务危机的可能性来提高信誉评分的效果，帮助贷款人做出最好的决策。
2015/4/19 11:38:06
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ThisguideprovidesaquickoverviewofTensorFlowbasics.Eachsectionofthisdocisanoverviewofalargertopic—youcanfindlinkstofullguidesattheendofeachsection.TensorFlowisanend-to-endplatformformachinelearning.Itsupportsthefollowing:Multidimensional-arraybasednumericcomputation(similartoNumPy.)GPUanddistributedprocessingAutomaticdifferentiationModelconstruction,training,andexportAndmore
2020/1/14 7:26:53
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我在GitHub上找的开源的，跟唐宇di机器学习算法课程外面差不多，包含自定义的features，如prepare_fortraining,generate_polynomial,generate_sinusoids,normalize;fromutils.featuresimportprepare_for_training
2015/5/4 5:41:28
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jdemetra-helloJDemetra+入门教程该项目包含有关JDemetra+（算法内核）次要概念的大量示例。
在文档“JD+_training.docx”中给出了更详细的解释。
本教程包括以下示例：HelloDemetra1：创建时间序列HelloDemetra2：使用TsDataCollectorHelloDemetra3：使用数据块HelloDemetra4：关于数据块和时间序列的描述性统计HelloDemetra5：时间序列上的迭代器（按年份，按时期）HelloDemetra6：时间序列的基本操作；
表格的使用HelloDemetra7：链接（高级）HelloDemetra8：通过Denton/Cholette进行基准测试HelloDemetra9：离群值检测（类似恐怖）HelloDemetra10：使用Tramo-Sea
在文档“JD+_training.docx”中给出了更详细的解释。
本教程包括以下示例：HelloDemetra1：创建时间序列HelloDemetra2：使用TsDataCollectorHelloDemetra3：使用数据块HelloDemetra4：关于数据块和时间序列的描述性统计HelloDemetra5：时间序列上的迭代器（按年份，按时期）HelloDemetra6：时间序列的基本操作；
表格的使用HelloDemetra7：链接（高级）HelloDemetra8：通过Denton/Cholette进行基准测试HelloDemetra9：离群值检测（类似恐怖）HelloDemetra10：使用Tramo-Sea
2020/1/10 16:04:48
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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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