伦敦租赁市场最初使用Pandas创建包含伦敦自治市镇统计数据的数据集，其中包括：平均租金居民平均工资犯罪/1000人平均GCSEScore住宅/公顷房屋价格％公益住房使用sklearn，使用其他变量来建模和预测自治市镇的租金价格。
使用Plotly可视化该过程。
可以在JupyterNotebook文件MLRentalMarket-code中查看。
在Dash应用程序中以可视方式显示。
这是通过Heroku使用以下方法部署的：app.py中的python代码，proc文件requirements.txt中型文章记录过程：：
使用Plotly可视化该过程。
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这是通过Heroku使用以下方法部署的：app.py中的python代码，proc文件requirements.txt中型文章记录过程：：
2023/6/2 4:10:15
1.05MB
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压缩文件中包含一下列表：1，movielens公开实验数据集(推荐系统研究经常用到~)2，模拟预测评分的python代码（python3.x）希望对大家学习有所帮助。
有问题可以邮箱联系。
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2023/5/30 3:13:07
4.53MB
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基于语音的性别识别基于语音的性别识别，使用：免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45）梅尔频率倒谱系数（MFCC）高斯混合模型（GMM）数据集可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45）。
它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。
每个说话者大约有350种话语。
理论语音特征提取此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。
MFCC通常如下得出：进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。
使用三角形重叠窗口，将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。
记录每个梅尔频率下的功率对数。
它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。
每个说话者大约有350种话语。
理论语音特征提取此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。
MFCC通常如下得出：进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。
使用三角形重叠窗口，将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。
记录每个梅尔频率下的功率对数。
2023/5/29 20:06:48
18.1MB
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数据集本身保存在matlab环境下所以以.mat命名自己是在python环境下用的在SVM和BPNN下都取得良好结果，原始数据集本身比较整齐，服从正态分布。
2023/5/29 5:41:33
2.79MB
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分文标签和数据两类，其中标签为1的是垃圾短信，标签为0的是正常短信例子：0乌兰察布丰镇市法院成立爱心救助基金1(长期诚信在本市作各类资格职称（以及印/章、牌、……等。
祥：xxxxxxxxxxx李伟%
祥：xxxxxxxxxxx李伟%
2023/5/29 4:18:29
30.17MB
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针对训练集中出现未知网络应用样本的识别问题，提出一种基于改进的直推式支持向量机的未知网络应用识别算法，引入增类损失函数刻画在训练过程中新增的未知应用样本的损失代价，建立TSVM的优化问题并推导其求解过程，使得构造的分类模型能够实现对未知类别样本的识别。
通过实际网络数据集进行仿真分析，结果表明所提出的算法在识别未知网络应用的可行性和有效性方面均有良好表现。
通过实际网络数据集进行仿真分析，结果表明所提出的算法在识别未知网络应用的可行性和有效性方面均有良好表现。
2023/5/17 17:27:02
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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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