[||]Ruby很棒的机器学习Ruby机器学习链接和资源的精选清单是一个领域-通常嵌套在研究下-具有许多实际应用，这是由于所得算法能够在没有明确的程序员指令的情况下系统地实现特定解决方案。
显然，许多算法需要定义以供查看，或者需要很大的数据才能得出解决方案。
此精选列表包括有关使用编程语言进行库，数据源，教程和演示。
清单上的许多有用资源来自的开发，我们的以及我们自己在各种ML应用程序上的日常工作。
:sparkles:欢迎每一个！通过拉取请求添加链接或创建问题以开始讨论。
在关注我们，请使用#RubyMLhash标签来传播这个词！内容:sparkles:讲解请帮助我们填写此部分！:grinning_face_with_big_eyes:[][][][][][][]机器学习图书馆用纯Ruby或用其他编程语言编写的算法，并带有适当的Ruby绑定。
构架-Weka的JRuby绑定，通过Weka实现的不同ML算法。
-Ruby的人工智能。
通用分类器模块，允许贝叶斯分类和其他类型的分类。
[]

本系统的开发工具具体如下。
●系统开发平台：MyEclipse6.5。
●数据库管理系统软件：MySQL5.0。
●运行平台：Windows2000/WindowsXP/Windows2003/WindowsVista。
●java开发包：JDK5.0以上。
●Web服务器：Tomcat6.0。
本系统采用Struts整合Hibernate框架来开发，具体技术如下。
●显示层：使用JSP技术开发●控制层：使用Struts技术开发●数据访问层：使用Hibernate进行数据库访问和操作

Pymol是最经典的蛋白质结构分析软件，可以进行氨基酸替换、修饰及各类蛋白质结构变换的图形显示

掌握项目管理的精髓，关注理念的掌握和案例的理解，项目管理启动，计划，执行，控制，收尾。
声明作为项目管理协会(PM)的标准和指南,本指南是通过相关人员的自愿参与和共同协商而开发的。
其开发过程汇集了一批志愿者,并广泛收集了对本指南内容感兴趣的人士的观点。
PM管理该开发过程并制定规则以促进协商的公平性,但并没有直接参与写作,也没有独立测试、评估或核实本指南所含任何信息的准确性、完整性或本指南所含任何判断的有效性。
因本指南或对本指南的应用或依赖而直接或间接造成的任何人身伤害、财产或其他损失,PM不承担任何责任,无论特殊、间接、因果还是补偿性的责仼。
PM不明示或暗示地保证或担保本指南所含信息的准确性与完整性,也不保证本指南所含信息能满足你的特殊目的或需要。
PM不为任何使用本标准或指南的制造商或供应商的产品或服务提供担保。
PM出版和发行本指南,既不代表向任何个人或团体提供专业或其他服务,也不为任何个人或团体履行对他人的任何义务。
在处理仼何具体情况时,本指南的使用者都应依据自身的独立判断,或在必要时向资深专业人士寻求建议。
与本指南议题相关的信息或标准亦可从其他途径获得。
读者可以从这些途径获取本指南未包含的观点或信息。
PM无权也不会监督或强迫他人遵循本指南的内容,不会为安全或健康原因对产品、设计或安装进行认证、测试或检查。
本指南中关于符合健康或安全要求的任何证明或声明,都不是PM做出的,而应由认证者或声明者承担全部责任。
目录第一部分项目管理知识体系指南(PMB0K指南)1.引论1.1指南概述和目的1.11项目管理标准…11121.12通用词汇…1.13道德与专业行为规范12基本要素121项目12.2项目管理的重要性…10123项目、项目集、项目组合以及运营管理之间的关系n124指南的组成部分1712.5裁剪1.2.6项目管理商业文件nanDam■mm■292.项目运行环境……21概述22事业环境因素2,2.1组织内部的事业环境因素38222组织外部的事业环境因素■量园题_a■Dna园B■■园a■■EEE■E题■圆目a■a题■国a■a23组织过程资产…231过程、政策和程序232组织知识库■画■日量画题■日aB■日口a量B■口aBB画a24组织系统…4442241概述24.2组织治理框架243管理要素画画画画国画温画温画国画道2345244组织结构类型3.项目经理的角色…:::5131概述32项目经理的定义…5233项目经理的影响力范围52331概述■自B■52332项目53333组织334行业…55335专业学科5633.6跨领域5634项目经理的能力5634.1概述56342技术项目管理技能aBm口aBaB日aBam…5834.3战略和商务管理技能58344领导力技能6034.5领导力与管理之比较■a昌6435执行整合画画画画温盖画画道盖道目目画画画66351在过程层面执行整合352认知层面的整合■■■■■■国■■口■■■■■■■■■■■■■■冒■■■■■■■■■■■■■■口■■■■■■■■■■■日■■■■■■日圆圆■■■■■■■■■■■353背景层面的整口■■B置■07354整合与复杂性68目录4.项目整合管理641制定项目章程…■篇B量a日m日MB口日B_D日题■M■B量日国B日日日题园■日B日DB日M■Ba日BaBm日a量75411制定项目章程:输入,77412制定项目章程:工具与技术…...79413制定项目章程:输出842制定项目管理计划■■■■■■■■■■■■■■■■■■國■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■口■■■■■■■■■■■口■■■B自■■■■■■■82421制定项目管理计划:输入83422制定项目管理计划:工具与技术画国国画目B画B8542.3制定项目管理计划:输出n8643指导与管理项目工作…m90431指导与管理项目工作:输入m.92432指导与管理项目工作:工具与技术9443指导与管理项目工作:输出n9544管理项目知识9844.1管理项目知识:输入…10044.2管理项目知识:工具与技术…10244.3管理项目知识:输出10445监控项目工作…105451监控项目工作:输入题808BndEBInUID画B日日国B日日BEB■日aBB日BEB器RuEⅡanAnD■452监控项目工作:工具与技术…......11045.3监控项目工作:输出.n1124.6实施整体变更控制……113461实施整体变更控制:输入…116462实施整体变更控制:工具与技术…..18463实施整体变更控制:输出■■BBa12047结束项目或阶段口DB■国■日BBa国a■BBaa日Baaa121471结束项目或阶段:输入…124472结束项目或阶段:工具与技术126473结束项目或阶段:输出.题m日■■■_SRED■aa自国aERD量1nn5.项目范围管理12951规划范围管理134511规划范围管理:输入…135512规划范围管理:工具与技术136513规划范围管理:输出52收集需求521收集需求:输入140522收集需求:工具与技术…142523收集需求:输出…14753定义范围150531定义范围:输入…:::::::::152532定义范围:工具与技术153533定义范围:输出n15454创建WBS…:::156541创建WBs:输入题■目■B日器a日B542创建WBS:工具与技术…1158543创建WBS:输出.n1655确认范围.1::13551确认范围:输入165552确认范围:工具与技术…1116553确认范围:输出n16656控制范围16561控制范围:输入题aaB园国日日B日B日BB国B日HndnnnnDO国日aBBB量Ba16956.2控制范圉:工具与技术170563控制范围:输出1706项目进度管理■■■■■■日■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■口■■■■■■■夏61规划进度管理179611规划进度管理:输入…180612规划进度管理:工具与技术…181613规划进度管理:输出■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■国■■■■■国■圆E园■1862定义活动183621定义活动:输入画基量…………184目录622定义活动:工具与技术…184623定义活动:输出…...........18563排列活动顺序■■B■国_ⅡaBE■国量■■187631排列活动顺序:输入….188632排列活动顺序:工具与技术…18963排列活动顺序:输出....19464估算活动持续时间…1956.41估算活动持续时间:输入198642估算活动持续时间:工具与技术……a20064.3估算活动持续时间:输出1aaBB日a量aBa日aaB量重日B国国面日篇B日量a日置日重日B日日量a国20365制定进度计划205651制定进度计划:输入207652制定进度计划:工具与技术209653制定进度计划:输出21766控制进度222661控制进度:输入…4662控制进度:工具与技术…226663控制进度:输出2287.项目成本管理…23171规划成本管理2357.11规划成本管理:输入2367.12规划成本管理:工具与技术…2377.13规划成本管理:输出■■■■■■■■■■日■■■■■■■■■■夏■■■■口■■■■■n2387.2估算成本721估算成本:输入241722估算成本:工具与技术■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■日■■■■■■■夏243723估算成本:输出…..111112467.3制定预算.248731制定预算:输入250732制定预算:工具与技术252733制定预算:输出25474控制成本7.41控制成本:输入259742控制成本:工具与技术题aBaB日m器BED■dnEEnnnTD圆nnnnD■■26074.3控制成本:输出.......2688.项目质量管理81规划质量管理811规划质量管理:输入Ba量FERD日aa自留HEEBRD■日nnn■aaaa■a279812规划质量管理:工具与技术28813规划质量管理:输出28682管理质量288821管理质量:输入290822管理质量:工具与技术292823管理质量:输出29683控制质量…98831控制质量:输入…300832控制质量:工具与技术n302833控制质量:输出.........3059项目资源管理....30791规划资源管理道312911规划资源管理:输入912规划资源管理:工具与技术315913规划资源管理:输出31892估算活动资源■■■■■■■■■■■■■■口■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■口■■■■■■口■■■■■■■■■■口■■■口320921估算活动资源:输入92.2估算活动资源:工具与技术■BB国国_B_nBB国日BBa日Ba国国■BBB国a■■324923估算活动资源:输出...12593获取资源■■國■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■口■■■■■■■■■■国■■匿■■■■■■圆■■■■a■口■■■328931获取资源:输入n330932获取资源:工具与技术……温签国画画画画332933获取资源:输出333目录

输入：输入选择的操作类型的选项进行相应的查询操作②输出：输出相应信息③程序所能达到的功能：系统能够实现校园平面图的输出，查询景点介绍，查询景点间的所有路径，查询景点间的最短路径，查询浏览校园的路线。

本文介绍了redis单节点、主从及哨兵模式的原理、配置文件、日志等，并在搭建好环境后，进行多场景验证测试

本资源中包含超市管理系统的实验报告，可以直接上交版。
以及myeclipse下的项目文件。
可以直接添加进行运行验证。
超市管理系统有一下模块：一.基本档案管理设计与开发；
二，采购订货设计与开发；
三，出入库设计与开发；
四，人员部门的设计与开发；
五，管理员的设计与开发。
以及相应信息的增、删、改、查等功能。
    数据库设计（或数据结构设计）：数据库中包含以下表：1管理员信息表：用于登陆系统时进行信息的比对。
2职员表：存储企业职员的身份信息。
3采购表：存储采购的商品信息。
4入库表：存储进入仓库的商品信息。
5出库表：存储交易的商品信息。
6基本档案信息表：存储各种企业的基本信息。

糖尿病数据集"diabetes.csv"是一个广泛用于统计分析和机器学习任务的数据集，特别是针对深度学习的应用。
这个数据集包含了大量关于糖尿病患者的医疗记录，旨在帮助研究者们预测糖尿病的发展趋势或者评估疾病管理策略的效果。
下面我们将深入探讨该数据集中的关键知识点。
1.数据集结构：通常，CSV（CommaSeparatedValues）文件是一种存储表格数据的格式，每一行代表一个观测值，列则对应不同的特征或变量。
在这个糖尿病数据集中，每一行可能代表一个患者在特定时间点的健康状况。
2.特征详解：-年龄（Age）：患者年龄，对于疾病发展有显著影响。
-性别（Sex）：患者性别，男性和女性可能面临不同的糖尿病风险。
-BMI（BodyMassIndex）：身体质量指数，是衡量体重与身高比例的一个指标，与糖尿病风险相关。
-血压（BloodPressure）：血压水平，高血压是糖尿病并发症的重要因素。
-葡萄糖（Glucose）：血液中的葡萄糖浓度，直接影响糖尿病的诊断。
-胆固醇（Cholesterol）：血液中的胆固醇含量，高胆固醇可能加剧糖尿病并发症。
-心电图（ECG）：心电图结果，可以反映心脏健康状况，可能影响糖尿病的整体管理。
-尿蛋白（UrineProtein）：尿液中的蛋白质含量，异常可能表明肾脏受损，常见于糖尿病并发症。
-甲状腺刺激激素（TSH）：甲状腺功能的指标，甲状腺问题可能与糖尿病有关联。
-以及其他可能的医疗指标和历史数据。
3.目标变量：数据集可能包含一个目标变量，例如“糖尿病进展”或“并发症发生”，用于预测模型的训练和验证。
这个变量可能是二元的（如无/有并发症）或连续的（如疾病严重程度评分）。
4.数据预处理：在使用数据集之前，通常需要进行数据清洗，处理缺失值、异常值，以及可能的分类变量编码。
此外，为了适应深度学习模型，可能需要对数值特征进行标准化或归一化。
5.模型构建：在深度学习中，可以使用各种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）用于特征提取，循环神经网络（RNN）处理时间序列数据，或者全连接网络（FCN）处理一般的数据。
更先进的模型如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）也能用于捕捉患者健康状况随时间变化的模式。
6.训练与评估：模型的训练通常涉及反向传播和优化算法（如梯度下降或Adam）。
评估指标可能包括准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等，具体取决于任务的性质。
7.隐私与伦理：在处理这类个人健康数据时，必须遵守严格的隐私保护规定，确保数据脱敏且匿名化，以保护患者隐私。
8.预测与解释：模型预测的结果需要解释，以便医生和患者理解并采取相应行动。
可解释性机器学习方法如局部可解释性模型（LIME）和SHAP值可以提供洞察模型决策背后的特征重要性。
"diabetes.csv"数据集为糖尿病研究提供了一个宝贵的资源，通过深度学习方法，我们可以挖掘其中的潜在规律，提高疾病预测的准确性，并为患者提供更好的健康管理建议。
在实际应用中，要充分利用数据集，同时确保数据安全和合规性。

这个软件老结棍了，可以实现在792班的系统内对外进行一个调用

糖尿病临床数据集（10万行）用于预测建模和健康分析的100000糖尿病数据集关于数据集详细的数据集，包括100000人的健康和人口统计数据，旨在促进糖尿病相关研究和预测建模。
该数据集包括性别、年龄、地点、种族、高血压、心脏病、吸烟史、BMI、HbA1c水平、血糖水平和糖尿病状态等信息。
数据集用例该数据集可用于各种分析和机器学习目的，例如：预测建模：根据人口统计和健康相关特征构建模型来预测糖尿病的可能性。
健康分析：分析不同健康指标（如BMI、HbA1c水平）与糖尿病之间的相关性。
人口统计学研究：检查糖尿病在不同人口群体和地点的分布。
公共卫生研究：识别糖尿病的风险因素，并针对高危人群进行干预。
临床研究：研究高血压等合并症与糖尿病合并心脏病之间的关系。
潜力分析描述性统计：总结数据集，了解特征的中心趋势和分散性。
相关性分析：识别特征之间的关系。
分类模型：使用机器学习算法将个体分类为糖尿病患者或非糖尿病患者。
趋势分析：分析多年来的趋势，看看糖尿

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。