对一段脑电信号进行预处理，包括工频干扰消除、基线漂移消除，对预处理后的脑电信号进行频谱分析，分别提取theta、delta、alpha、beta、gamma、piper节律信息，并分析各特定频带信号的时域、能量等特征，详见https://www.xxy.ink/learn/bci/1.html，数据比较大约600M。

含scikit-learn包，适用于python3.7版本64位，官网自下。
保证可用。

scikit-learn.user_guide_0.16.1.pdf

https://www.icourse163.org/learn/HIT-1002123007哈尔滨工业大学编译原理哈工大的编译原理视频，来自于中国大学mooc网，如果侵权请联系我删除。

该资源主要参考我的博客：[python]Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50545937包括输入文档txt，共1000行数据，每行都是分词完的文本。
本文主要讲述以下几点：1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档M个特征词)；
2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类；
3.使用PAC进行降维处理，每行文本表示成两维数据；
4.最后调用Matplotlib显示聚类效果图。
免费资源，希望对你有所帮助~ByEastmount

earningDataMiningwithPython-SecondEditionbyRobertLaytonEnglish|4May2017|ASIN:B01MRP7VFV|358Pages|AZW3|2.85MBKeyFeaturesUseawidevarietyofPythonlibrariesforpracticaldataminingpurposes.Learnhowtofind,manipulate,analyze,andvisualizedatausingPython.Step-by-stepinstructionsondataminingtechniqueswithPythonthathavereal-worldapplications.BookDescriptionThisbookteachesyoutodesignanddevelopdataminingapplicationsusingavarietyofdatasets,startingwithbasicclassificationandaffinityanalysis.ThisbookcoversalargenumberoflibrariesavailableinPython,includingtheJupyterNotebook,pandas,scikit-learn,andNLTK.Youwillgainhandsonexperiencewithcomplexdatatypesincludingtext,images,andgraphs.YouwillalsodiscoverobjectdetectionusingDeepNeuralNetworks,whichisoneofthebig,difficultareasofmachinelearningrightnow.WithrestructuredexamplesandcodesamplesupdatedforthelatesteditionofPython,eachchapterofthisbookintroducesyoutonewalgorithmsandtechniques.Bytheendofthebook,youwillhavegreatinsightsintousingPythonfordataminingandunderstandingofthealgorithmsaswellasimplementations.WhatyouwilllearnApplydataminingconceptstoreal-worldproblemsPredicttheoutcomeofsportsmatchesbasedonpastresultsDeterminetheauthorofadocumentbasedontheirwritingstyleUseAPIstodownloaddatasetsfromsocialmediaandotheronlineservicesFindandextractgoodfeaturesfromdifficultdatasetsCreatemodelsthatsolvereal-worldproblemsDesignanddevelopdataminingapplicationsusingavarietyofdatasetsPerformobjectdetectioninimagesusingDeepNeuralNetworksFindmeaningfulinsightsfromyourdatathroughintuitivevisualizationsComputeonbigdata,includingreal-timedatafromtheinternetAbouttheAuthorRobertLaytonisadatascientistworkingmainlyontextminingproblemsforindustriesincl

Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow关于机器学习中的重要库scikit-learn以及tensorflow的手上书

该项目是通过。
可用脚本在项目目录中，可以运行：npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看。
如果进行编辑，页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行程序。
有关更多信息，请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
最小化构建，文件名包含哈希。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见有关的部分。
npmruneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，ESLint等）直接复制到您的项目中

scikit_learn-0.20.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl适用于python2.7

确定的午餐和学习课程通过运行env_setup.sh，将“确定的”命令行软件包安装到virtualenv中。
在脚本运行完成之后，您将需要激活virtualenv（sourcell_env/bin/activate）才能使用det命令。

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。