饲料----用Python编写的觅食模拟器游戏。
这是ForageSim，这是一个基于文本的ASCII游戏，您可以在其中居住于森林中，进行FORAGE事情！您还可以使用找到的东西创建商品！与森林精灵成为朋友，照顾一只宠物猫，并为镇上的人做任务！多个可能的结局！关于这个版本ForageSim当前位于Alpha！可能有错误或崩溃。
可以在名为“exceptions.log”的文件中找到错误报告，该文件将以与您放置.exe相同的路径生成。
请向报告找到的所有错误以及建议，评论或疑虑。
感谢您帮助ForageSim改进！怎么玩运行.exe文件。
您无需在系统上安装Python。
不会跑吗？确保您使用的是Windows10。
尝试确保您的防病毒软件没有阻止它。
有时，使用pyinstaller编译的应用程序可能会被某些防病毒软件标记为误报。
尝试在路径中打
这是ForageSim，这是一个基于文本的ASCII游戏，您可以在其中居住于森林中，进行FORAGE事情！您还可以使用找到的东西创建商品！与森林精灵成为朋友，照顾一只宠物猫，并为镇上的人做任务！多个可能的结局！关于这个版本ForageSim当前位于Alpha！可能有错误或崩溃。
可以在名为“exceptions.log”的文件中找到错误报告，该文件将以与您放置.exe相同的路径生成。
请向报告找到的所有错误以及建议，评论或疑虑。
感谢您帮助ForageSim改进！怎么玩运行.exe文件。
您无需在系统上安装Python。
不会跑吗？确保您使用的是Windows10。
尝试确保您的防病毒软件没有阻止它。
有时，使用pyinstaller编译的应用程序可能会被某些防病毒软件标记为误报。
尝试在路径中打
2025/12/11 12:30:32
13.95MB
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根据随机森林的原理实现的matlab代码，里面有非常详细的注释，几乎每行都有，针对分类问题，可以运行，可以根据需要，修改到自己的算法中。
2025/12/2 5:37:30
4.03MB
1
IsolationForest（sklearn.ensemble.IsolationForest）：一种与随机森林类似，都是高效的集成算法，算法鲁棒性高且对数据集的分布无假设。
另外，基于树的集成算法，对数据特征的要求宽松。
另外，基于树的集成算法，对数据特征的要求宽松。
2025/10/21 3:50:49
4.34MB
1
RandomForestsandFerns决策树、随机森林、蕨类分类的介绍蕨类分类TLD算法中到的一部分TLD中用到的不是随机森林而是蕨类分类！SEMI-NAIVEBAYES半朴素贝叶斯分类方法具有快速简单的特点
2025/10/20 8:34:40
5.73MB
1
代理人替代模型是一种近似方法，它模仿计算上昂贵的模拟的行为。
用更多的数学术语：假设我们正在尝试优化函数f(p)，但是f每次计算都非常昂贵。
可能是我们需要为每个点求解PDE或使用高级数值线性代数机制的情况，这通常很昂贵。
我们的想法是再开发一个替代模型g近似于f通过对从评估收集以前的数据训练f。
代理模型的构建可以看作是一个三步过程：样品选择替代模型的构建代理优化当前所有可用的采样方法：网格制服索博尔拉丁超立方体低差异克罗内克金的随机的当前所有可用的代理模型：克里格使用Stheno进行克里金法径向基础温德兰线性的二阶多项式支持向量机（等待LIBSVM分辨率）神经网络随机森林洛巴切斯基反距离多项式展开保真度可变专家混合（等待GaussianMixtures软件包在v1.5上工作）地球梯度增强克里格当前所有可用的优
用更多的数学术语：假设我们正在尝试优化函数f(p)，但是f每次计算都非常昂贵。
可能是我们需要为每个点求解PDE或使用高级数值线性代数机制的情况，这通常很昂贵。
我们的想法是再开发一个替代模型g近似于f通过对从评估收集以前的数据训练f。
代理模型的构建可以看作是一个三步过程：样品选择替代模型的构建代理优化当前所有可用的采样方法：网格制服索博尔拉丁超立方体低差异克罗内克金的随机的当前所有可用的代理模型：克里格使用Stheno进行克里金法径向基础温德兰线性的二阶多项式支持向量机（等待LIBSVM分辨率）神经网络随机森林洛巴切斯基反距离多项式展开保真度可变专家混合（等待GaussianMixtures软件包在v1.5上工作）地球梯度增强克里格当前所有可用的优
2025/9/29 14:18:35
150KB
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相关程序代码参照：https://blog.csdn.net/chaochaopang0/article/details/81327036
2025/8/25 7:06:05
16KB
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您可能需要将某范围的值重分类为一个替代值，并将另一个范围重分类为其他替代值。
例如，在某房屋的建筑物适宜性模型的土地利用输入栅格中，所有居民区和人类活动用地的值范围为0到9，森林的值范围为10到19，而农业用地的值范围为20到29。
例如，在某房屋的建筑物适宜性模型的土地利用输入栅格中，所有居民区和人类活动用地的值范围为0到9，森林的值范围为10到19，而农业用地的值范围为20到29。
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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
15KB