适用机型：DS-7808H-SNH程序版本：3.0.1build140524升级后亲测能支持萤石，验证码的地方在机器上自己设置成6个大写字母。
APP加入时验证码输入的就是前面在机器上设置的那个验证码。
APP加入时验证码输入的就是前面在机器上设置的那个验证码。
2024/4/11 9:13:31
10.63MB
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官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(kerasinceptionv4finetune)
2024/4/3 4:20:06
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使用迁移学习做动物脸部识别：人工智能通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体状况的照片，进而通过深度学习对牛的情绪和健康状况进行分析，然后帮助农场主判断出那些牛生病了，生了什么病，那些牛没有吃饱，甚至那些牛到了发情期。
除了摄像装置对牛进行“牛脸”识别，还可以配合上可穿戴的智能设备，这会让农场主更好的管理农场。
这些数据上传到云服务器上，用自己开发的算法通过机器学习让这些海量的原始数据变成直观的图表和信息发送到客户那里。
这些信息包括奶牛的健康分析、发情期探测和预测、喂养状况、位置服务等。
除了摄像装置对牛进行“牛脸”识别，还可以配合上可穿戴的智能设备，这会让农场主更好的管理农场。
这些数据上传到云服务器上，用自己开发的算法通过机器学习让这些海量的原始数据变成直观的图表和信息发送到客户那里。
这些信息包括奶牛的健康分析、发情期探测和预测、喂养状况、位置服务等。
2024/3/30 9:04:09
93KB
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结合哈工大停用词表、四川大学机器智能实验室停用词库、百度停用词表、以及网络上较大的一份无名称停用词表，整理的停用词表,2018-01-02整理
2024/3/29 14:23:41
33KB
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SuccessfulAlgorithmicTrading的中英文版本，以及相关的代码。
主要介绍可以回测，实盘的量化开发的流程，主要语言是python。
也介绍了量化平台开发中的涉及到的各种坑。
比如如何避免未来函数的回测等。
也涉及到现在流行的机器学习算法在量化交易的应用等。
主要介绍可以回测，实盘的量化开发的流程，主要语言是python。
也介绍了量化平台开发中的涉及到的各种坑。
比如如何避免未来函数的回测等。
也涉及到现在流行的机器学习算法在量化交易的应用等。
2024/3/25 22:26:20
8.56MB
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数据科学入门，第二版，介绍数据科学基本知识的重量级读本，Google数据科学家作品。
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。
本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。
书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
通过阅读本书，你可以： 学到一堂Python速成课；
学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；
掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；
深入理解机器学习的基础；
运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。
本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。
书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
通过阅读本书，你可以： 学到一堂Python速成课；
学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；
掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；
深入理解机器学习的基础；
运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。
2024/3/25 19:37:40
4.65MB
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《计算机科学丛书·多语自然语言处理：从原理到实践》是一本全面阐述如何构建健壮和准确多语种自然语言处理系统的图书，由两位资深专家编辑，集合了该领域众多尖端进展以及从广泛的研究和产业实践中总结的实用解决方案。
第一部分介绍现代自然语言处理的核心概念和理论基础，展示了现今理解单词和文件结构、分析语法、建模语言、识别蕴含和检测冗余。
第二部分彻底阐述与构建真实应用有关的实际考量，包括信息抽取、机器翻译、信息检索/搜索，总结、问答、提炼、处理流水线等。
第一部分介绍现代自然语言处理的核心概念和理论基础，展示了现今理解单词和文件结构、分析语法、建模语言、识别蕴含和检测冗余。
第二部分彻底阐述与构建真实应用有关的实际考量，包括信息抽取、机器翻译、信息检索/搜索，总结、问答、提炼、处理流水线等。
2024/3/25 5:43:45
155.18MB
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使用机器学习端到端图片验证码识别，通杀所有图片类型验证码类型（包括复杂的连在一起、重叠的验证码），支持java，python，c#等语言，识别精度达95%以上。
机器学习识别验证码，提供了一个完整的图片验证码识别教程不懂的可以联系我：xxguo81527@foxmail.com
机器学习识别验证码，提供了一个完整的图片验证码识别教程不懂的可以联系我：xxguo81527@foxmail.com
2024/3/25 0:53:52
1.52MB
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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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