1.C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。
2.K-means算法：是一种聚类算法。
3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google算法的重要内容。
7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。
8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
9.NaiveBayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（NaiveBayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝
2.K-means算法：是一种聚类算法。
3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google算法的重要内容。
7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。
8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
9.NaiveBayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（NaiveBayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝
2024/1/25 9:25:40
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mlx90614非接触式红外传感器温度采集python版代码，主要完成在树莓派上对于该模块的使用
2024/1/25 9:12:58
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一、出示图片，导入新课。
1.出示图片：法国梧桐树（课件出示2） 同学们，见过这种植物吗？对，它就是法国梧桐树。
2.交流收集到的资料。
（课件出示3） 法国梧桐树，大乔木，高可达20-30m,树冠阔钟形；
干皮灰褐色至灰白色，呈薄片状剥落。
幼枝、幼叶密生褐色星状毛。
叶掌状，花黄绿色。
多数坚果聚全叶球形，3-6球成一串，呈刺毛状，果柄长而下垂。
花期4-5月；
果9-10月成熟。
它适应性强，又耐修剪整形，对多种有毒气体抗性较强，并能吸收有害气体，广泛应用于城市绿化，是世界著名的优良庭荫树和行道树。
3.谈话导题。
这节课我们要学习的课文就与法国梧桐树有着密切的联系，板书课题：铺满金色巴掌的水泥道。
（1）质疑：读了课题，你有什么疑问？ 疏疑：巴掌为什么是金色的？水泥道上怎么会铺满金色巴掌？（2）联系对梧桐树的介绍，请你把梧桐树和
1.出示图片：法国梧桐树（课件出示2） 同学们，见过这种植物吗？对，它就是法国梧桐树。
2.交流收集到的资料。
（课件出示3） 法国梧桐树，大乔木，高可达20-30m,树冠阔钟形；
干皮灰褐色至灰白色，呈薄片状剥落。
幼枝、幼叶密生褐色星状毛。
叶掌状，花黄绿色。
多数坚果聚全叶球形，3-6球成一串，呈刺毛状，果柄长而下垂。
花期4-5月；
果9-10月成熟。
它适应性强，又耐修剪整形，对多种有毒气体抗性较强，并能吸收有害气体，广泛应用于城市绿化，是世界著名的优良庭荫树和行道树。
3.谈话导题。
这节课我们要学习的课文就与法国梧桐树有着密切的联系，板书课题：铺满金色巴掌的水泥道。
（1）质疑：读了课题，你有什么疑问？ 疏疑：巴掌为什么是金色的？水泥道上怎么会铺满金色巴掌？（2）联系对梧桐树的介绍，请你把梧桐树和
2024/1/25 2:42:19
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该资源包含视觉工作中常用到的一些技巧和算法，包含有回归、决策树、贝叶斯、EM算法、SVM、增强、流行、RBF、稀疏、字典、BP、CNN、RBM、深度学习、遗传算法、蚂蚁算法等等
2024/1/23 7:34:14
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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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