从网上找了许多资料，发现都不太适宜的，而本法度圭表标原则经由更正收拾，搜罗残缺数据集文件，代码文件，导入就可运行，有甚么不正当的驱散相互谈判。
2023/4/28 9:02:01
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此代码主若是对于数据集天生图，第一部份是天生数据的相关性矩阵图，第二部份是天生数据集的缺失图，第三部份是数据经由PCA从多维降为二维后使用聚类处置在二维层面上展现的散点图，第三部份是分类算法对于数据集的处置输入为分类准确率，分类算法搜罗随机森林，侈靡贝叶斯，遴选树，KNN，反对于向量机，以及神经收集。
以上皆为代码所能处置的成果。
假如你是需要对于数据集举行阐发需要图，这份代码就比力适宜。
以上皆为代码所能处置的成果。
假如你是需要对于数据集举行阐发需要图，这份代码就比力适宜。
2023/4/27 23:37:48
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残缺版《Python以及HDF5大数据使用》本书会带你快捷知道使用HDF5对于大小从GB至TB的数字数据集举行存档以及同享的细节、实际以及骗局，体验在Python语言中用HDF5存储迷信数据。
经由其实天下的例子以及入手练习，你将按次学习迷信数据集、条理性结构的组、用户定义的元数据，以及有互操作性的文件等主题。
本书的例子对于Python2以及Python3都适用。
经由其实天下的例子以及入手练习，你将按次学习迷信数据集、条理性结构的组、用户定义的元数据，以及有互操作性的文件等主题。
本书的例子对于Python2以及Python3都适用。
2023/4/27 10:36:53
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资源搜罗部份YOLOV3模子，模子熬炼的步骤的相关阐发都在资源傍边。
框架付与的pytorch,信号灯数据集付与的是我自己标注的信号灯数据集，相关数据集的资源能够在我宣告的其余资源里找到，数据集的数目庞大，品质优异，残缺能够胜任模子的熬炼责任。
模子文件经由自己亲自调解以及测试，确凿实用。
熬炼进程中碰着的下场以及处置方式都写在了资源里的阐发中，最终熬炼实现的权重文件也一并打包上传，有任何下场能够留言。
框架付与的pytorch,信号灯数据集付与的是我自己标注的信号灯数据集，相关数据集的资源能够在我宣告的其余资源里找到，数据集的数目庞大，品质优异，残缺能够胜任模子的熬炼责任。
模子文件经由自己亲自调解以及测试，确凿实用。
熬炼进程中碰着的下场以及处置方式都写在了资源里的阐发中，最终熬炼实现的权重文件也一并打包上传，有任何下场能够留言。
2023/4/27 7:30:45
444.75MB
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自己爬的原始推特数据集，可用作感情阐发。
外面有三个名人的推特数据，能够并吞起来一起使用。
外面有三个名人的推特数据，能够并吞起来一起使用。
2023/4/26 23:33:39
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本文阐发了台湾某银行客户的守约收入情景，提出了基于数据开掘本领的料想客户守约大概性。
从迫害管理的角度来看，料想的守约概率的准确性能够用来对于可信的或者不可信的客户举行分类。
本文起首对于数据集举行了末了处置，将数据拆分为2000个熬炼集与1000个测试集。
每一个客户信息中有23个自变量，依据其各个因素的相关性举行了调解而后使用了5开掘方式，搜罗KNN,分类树，随机森林，Logistic回归，神经收集举行建模，比力这5种方式中守约概率的料想准确性。
其中神经收集的料想下场最佳，料想准确率抵达了83.3%；
其次，分类树（81.8%）以及随机森林（80.1%），而后是Logistic回归（78.3%）。
KNN的料想下场最不梦想（75.8%）。
关键词：诺言卡守约料想、数据分类、Logistic回归、分类树、KNN、神经收集、随机森林。
从迫害管理的角度来看，料想的守约概率的准确性能够用来对于可信的或者不可信的客户举行分类。
本文起首对于数据集举行了末了处置，将数据拆分为2000个熬炼集与1000个测试集。
每一个客户信息中有23个自变量，依据其各个因素的相关性举行了调解而后使用了5开掘方式，搜罗KNN,分类树，随机森林，Logistic回归，神经收集举行建模，比力这5种方式中守约概率的料想准确性。
其中神经收集的料想下场最佳，料想准确率抵达了83.3%；
其次，分类树（81.8%）以及随机森林（80.1%），而后是Logistic回归（78.3%）。
KNN的料想下场最不梦想（75.8%）。
关键词：诺言卡守约料想、数据分类、Logistic回归、分类树、KNN、神经收集、随机森林。
2023/4/26 23:56:21
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交通标志数据集，共有62类交通标志。
其中熬炼集数占有4572张照片（每一个种别大概七十个），测试数据集有2520张照片（每一个种别大概40个）。
数据搜罗两个子目录分别train与test实战地址：https://blog.csdn.net/xiaosongshine
其中熬炼集数占有4572张照片（每一个种别大概七十个），测试数据集有2520张照片（每一个种别大概40个）。
数据搜罗两个子目录分别train与test实战地址：https://blog.csdn.net/xiaosongshine
2023/4/26 23:43:37
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名目电视剧本天生（Udacity课程作业）在此名目中，我将使用RNN天生Seinfeld电视剧本。
我使用了来自9个季节的Seinfeld剧本数据集。
神经收集将天生一个新的“伪”电视剧本。
我使用了来自9个季节的Seinfeld剧本数据集。
神经收集将天生一个新的“伪”电视剧本。
2023/4/26 18:02:02
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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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