salary_data.csv薪水数据报表,用于sklearn机器学习使用,模型选择,数据划分,str数据转换,线形回归等课题学习的素材使用
2023/12/12 0:18:23
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教程很棒，但是构建项目是最好的学习方法。
做基于项目的学习，以正确的方式学习代码！ProjectLearn提供了精选的项目教程列表，学习者可以在其中从头开始构建应用程序。
这些分为不同的类别，即Web开发，移动开发，游戏开发，机器学习，深度学习和人工智能。
该列表包含有关许多需求语言和技术的项目教程，包括ReactJS，NodeJS，VueJS，Flutter，ReactNative，.NETCore，Unity，TensorFlow，OpenCV，Keras等。
要贡献此列表，请访问以获取更多详细信息：）项目教程列表：网络开发：项目技术领域链接构建自己的Uber-for-X应用程序HTML5，JavaScript，Node，Express，MongoDB构建一个社区驱动的交付应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox生成本地商店搜索和发现应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox使用React.js和Node.js的中等克隆React，Node，
做基于项目的学习，以正确的方式学习代码！ProjectLearn提供了精选的项目教程列表，学习者可以在其中从头开始构建应用程序。
这些分为不同的类别，即Web开发，移动开发，游戏开发，机器学习，深度学习和人工智能。
该列表包含有关许多需求语言和技术的项目教程，包括ReactJS，NodeJS，VueJS，Flutter，ReactNative，.NETCore，Unity，TensorFlow，OpenCV，Keras等。
要贡献此列表，请访问以获取更多详细信息：）项目教程列表：网络开发：项目技术领域链接构建自己的Uber-for-X应用程序HTML5，JavaScript，Node，Express，MongoDB构建一个社区驱动的交付应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox生成本地商店搜索和发现应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox使用React.js和Node.js的中等克隆React，Node，
2023/12/9 23:33:44
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LatentDirichletAllocation(LDA)是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。
LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（documentcollection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。
此文档是LDA论文的翻译。
LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（documentcollection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。
此文档是LDA论文的翻译。
2023/12/8 20:43:03
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一种基于AdaBoost的SVM分类器，有具体的算法步骤，可以编程实现，对于初步研究机器学习的人很有帮助哦
2023/12/6 7:07:10
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我不是根正苗红的计算机出身的学生，我是做硬件单片机出身的，研究期间跟着导师做机器学习方向，因为自己不是计算机出身所以很多基础的东西以前也是涉及过但是没有仔细深究。
所以暑假准备好好的了解了解计算机的四大件，打打基础。
工作的师兄每次回学校基本都是跟我们强调基础以及理论功底的重要性，会操作只能决定你能否进入公司，理论基础决定你能走多远。
所以暑假准备好好的了解了解计算机的四大件，打打基础。
工作的师兄每次回学校基本都是跟我们强调基础以及理论功底的重要性，会操作只能决定你能否进入公司，理论基础决定你能走多远。
2023/12/5 5:09:39
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智能实时应用为所有行业带来了革命性变化。
机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展，因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。
这种能力正是多种领域所需要的，如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策，这完全不同于传统的编程方式（如Java、.NET或Python）。
机器学习并非新生事物，大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力。
各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上，用以增长利润、降低成本，或者改善用户体验。
这篇文章将介绍机器学习在任务关键型实时系统中的应用，将ApacheKafka作为中心化的、可伸缩的任务关键型系统，同时还将介绍使用Kafk
机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展，因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。
这种能力正是多种领域所需要的，如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策，这完全不同于传统的编程方式（如Java、.NET或Python）。
机器学习并非新生事物，大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力。
各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上，用以增长利润、降低成本，或者改善用户体验。
这篇文章将介绍机器学习在任务关键型实时系统中的应用，将ApacheKafka作为中心化的、可伸缩的任务关键型系统，同时还将介绍使用Kafk
2023/12/1 2:52:56
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机器学习实战支持向量机代码，分为简易SMO，完整SMO，引入核函数SMO，以及实战利用其做手写字体的识别。
完整的代码需要数学理论作为依托，请关注我的学习文档，有完整的理论证明，供大家参考。
完整的代码需要数学理论作为依托，请关注我的学习文档，有完整的理论证明，供大家参考。
2023/11/30 11:12:44
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许信顺老师的机器学习考试是开卷的，你可以选择把所有PPT打印一份，也可以下载我这份文档，这里面是PPT的一份汉化总结以及部分推导的截图，有些课本上很容易翻到的里面没有。
共九页，相比打印所有的PPT少了不是一点半点。
共九页，相比打印所有的PPT少了不是一点半点。
2023/11/28 2:39:31
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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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