目前LS-SVMlab工具箱用户指南包含了大量MATALAB中LS-SVM算法的实现，其中涉及分类，回归，时间序列预测和无监督学习。
所有的功能都已经用Matlab从R2008a，R2008b，R2009a测试，工具箱中参考命令都以打印字体书写。

使用逻辑回归进行MNIST手写字符识别的代码，PYTHON语言。

系统功能：　　1、当日固顶游戏到时间自动提升，自动排序，采用轮换功能，每个游戏都可能排在第一位；
　2、后台批量发布、固顶、审核、删除，等信息灵活管理；
　3、任意在线发布各类游戏、家族信息，管理员可在后台审核显示；
　4、首页定时自动刷新，后台设置时间，通宵推荐，精品推荐功能；
　5、游戏可按照天数置顶精品，到时间自动消失；
　6、强大的html自动生成功能，优化技术，使浏览速度更快；
　7、强大的广告管理功能，分二种样式显示，支持天数，到期广告自动关闭；
　8、管理员分权限管理，普通管理和超级管理，累了可以找个管理；
　9、游戏类型自由设置，随您选择做哪款游戏的发布网；
　10、友情连接分首页连接与分页连接，添加时自由控制；
　11、广告联系页面设置，后台自由设置，自动生成html；
　12、导航管理功能，分顶部导航和底部，自由添加编辑；
　13、强大的文章，下载模块，后台管理操作，添加，编辑，删除，前台SEO优化上、下篇调用；
　14、文章及下载模块支持无限分类功能，每个软件单独一个页面，自动生成html；
　15、游戏搜索查找功能，彻底解决内存益处的问题；
　16、所有游戏单一页面功能，无限分类，每个游戏一个页面，自动生成html；
　17、家族采用排名式，点击最高的会排在首位，引导人气；
　18、优化所有代码！使其运行更快；
　19、批量而自动化的游戏采集系统，如：时间选择、条数控制、游戏类型、线路选择、字符过滤、版本选择；
　20、更多功能请在使用过程中体验，全后台设置管理，安全，稳定，方便!

介绍kNN算法，用python实现三个案例，包括简单分类器搭建、约会网站改进、手写字体识别，适合工科生用来介绍算法用

粒子群（PSO）优化的极限学学习机（ELM），用粒子群优化算法优化的极限学习机，可用于数据的回归和分类，实测比单纯的极限学习机精度高的多。

利用卷积神经网络对轴承故障数据进行分类，通过构造简单的卷积神经网络，达到良好的识别分类效果

深层学习专业吴安（AndrewNg），deeplearning.ia，库拉教学大纲+Course1:NeuralNetworksandDeepLearning第一周第1课：深度学习简介第二周第2课：逻辑回归作为神经网络第3课：Python和向量化实验1：Numpy的Python基础作业1：具有神经网络心态的Logistic回归第三周第4课：浅层神经网络作业2：具有一个隐藏层的平面数据分类第四周讲座5：深度神经网络作业3：逐步建立您的深度神经网络作业4：深度神经网络应用+Course2:ImprovingDeepNeuralNetworks:HyperparameterTuning,RegularizationandOptimization第五周第6课：设置机器学习应用程序第7课：规范化您的神经网络第8

分类数据分析的统计方法_谢宇分类数据分析的统计方法_谢宇分类数据分析的统计方法_谢宇分类数据分析的统计方法_谢宇

战神云大众点评发私信工具是一款方便易用的大众点评私信群发软件。
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将此cpp替换掉vs2015编译好的caffe里的classification.cpp，输入不同的模型参数，最终效果很好

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。