优点——RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
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也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。
2022/10/9 15:27:37
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机器学习是计算机科学以及信号信息处理领域中重要的热点研究领域，在多个领域（数据挖掘、大数据分析、视频技术、音频技术、智能机器人技术等）成为关键核心和支撑技术。
这里提供的课件和代码包含了学生需要了解的主流的机器学习理论、方法及算法，并结合应用范例协助学生掌握监督学习、非监督学习、统计学习、计算学习、贝叶斯学习等基本学习的理论、模型算法及应用。
这里提供的课件和代码包含了学生需要了解的主流的机器学习理论、方法及算法，并结合应用范例协助学生掌握监督学习、非监督学习、统计学习、计算学习、贝叶斯学习等基本学习的理论、模型算法及应用。
2018/1/9 4:50:30
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资源描述：通过CTP接口API，从买卖所获取合约并订阅行情，将行情数据保存到本地文件中，这些数据可用于历史回测或大数据分析等。
1.从买卖所查询所有合约，2.订阅行情，3.接收行情并保存到文件中，4.实时在界面展示接收到的行情，5.可以按照合约从行情文件中分离所需的行情数据。
1.从买卖所查询所有合约，2.订阅行情，3.接收行情并保存到文件中，4.实时在界面展示接收到的行情，5.可以按照合约从行情文件中分离所需的行情数据。
2020/2/19 19:04:15
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2019年猪肉价格与猪饲料价格Python大数据分析；
爬取一年猪肉价格与饲料价格，可以判定猪肉价格在接上去几个月价格会下降，过年能买的起猪肉了。
[笑cry]
爬取一年猪肉价格与饲料价格，可以判定猪肉价格在接上去几个月价格会下降，过年能买的起猪肉了。
[笑cry]
2021/10/18 2:51:40
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统计学（第6版）贾俊平高清PDF版，大数据分析入门必读，紧缩包包含统计学(第6版)贾俊平+公式整理+课后习题答案
2019/8/21 11:20:28
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建立正确的大数据世界观，不盲目冒进，不畏惧退缩,数据就相当于粮食，经过转换会产生新的价值！数据处理的过程也是同样的道理！大数据的处理过程无非是粮食多了些！美酒香了些.工欲善其事，必先利器。
铸剑本意为何，品种繁多的大数据技术又该如何选择？
铸剑本意为何，品种繁多的大数据技术又该如何选择？
2022/9/7 12:54:09
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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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