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搜索资源列表

  1. 图书管理系统

  2. 先分别利用学过的C语言和数据结构单表的知识编写各个模块，再利用函数调用等方式将这些模块一一连接起来，最后经过调试和修改成为符合题目要求的图书管理系统管理系统。 开发工具： Visual C++ Visual Studio 6.0 VC++是微软公司开发的一个IDE(集成开发环境)。Visual C++ 6.0，简称VC或者VC6.0，是微软推出的一款C++编译器，将“高级语言”翻译为“机器语言（低级语言）”的程序。Visual C++是一个功能强大的可视化软件开发工具。自1993年Micros

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-03-17
    • 文件大小：212992
    • 提供者：yunwsx520

  1. CSP-J、CSP-S学习进阶-2019-10-20.pdf

  2. CSP-J、CSP-S学习进阶-2019-10-20 CSP-J、CSP-S学习进阶-2019-10-20人工智能中小学系列课程-2019-08-26第2版 、魔抓 Scratch创意编程班 适合对象:小学或初中8-16岁小朋友 班级设置:互动教学,小班授课(3-10人)、一对一 学习时间:周六日或放学后,寒暑假,每次1课时 序号班别 主要学习内容 课时|学费 Scratch 入门班适合810岁的小朋友学习(小学三四年级) 10 1000 ratch创 意设计班适合1012岁的小朋友学习(小学五

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-20
    • 文件大小：769024
    • 提供者：dllglvzhenfeng

  1. 机器视觉-图像采集.pdf

  2. 机器视觉-图像采集pdf,本文详细介绍了基于USB摄像头的图像采集和工业相机的图像采集，大家可以根据手中硬件的不同选择不同部分作参考。从软件的视角来看，尽管硬件不同，但编程的模式和思路是基本一致的。Snap 图像处理 缓冲区 图325nap方式采集图像过程 Snap方式的图像米集程序如图33所示: 第1步:调用 IMAQ Init.ⅵ完成图像采集板卡的初始化工作。 第2步:调用Ⅳ MAQ Create.vi为图像数据创建一个数据缓冲区。 第3步:调用 MAQ Snapⅵi从图像采集板卡中读入一帧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38743481

  1. ml-workspace:机器学习工作区Docker映像-源码

  2. ML-工作区 概述 这是一个机器学习工作区，配置为作为自定义容器部署在GCP AI Notebooks上。 它包括机器学习的标准映像中未包括的许多其他软件包，包括可视化软件包（季节性，绘图），ml软件包（tslearn），访问云存储所需的软件包（boto3，google-cloud-storage等）以及实用程序包（pytest）。 列出了其他软件包的完整列表。 要添加或删除自定义软件包，只需更新Dockerfile。 此外，通过更新基础映像，您可以将容器配置为与任何GCP 容器一起运行 注

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_42097967

  1. eda_utils_py:该软件包专注于处理离群值和缺失值，缩放和关联可视化的任务-源码

  2. eda_utils_py 概述 由于很少有数据准备立即用于机器学习并进行分析，因此该软件包旨在帮助加快清理过程和进行初始探索性​​数据分析（EDA）的速度。 该软件包专注于处理离群值和缺失值，缩放和关联可视化的任务。 安装 $ pip install -i https://test.pypi.org/simple/ eda_utils_py 功能 此软件包中包含的四个功能如下： imputer ：插补缺失值的功能 outlier_identifier ：识别和处理异常值的功能 cor_map

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：101376
    • 提供者：weixin_42173205

  1. Finding_Donors_Udacity:Udacity纳米学位的监督学习项目； 使用Pytorch进入机器学习-源码

  2. 监督学习 项目：为CharityML寻找捐助者 安装 该项目需要安装Python 3.x和以下Python库： 您还需要安装软件才能运行和执行 我们建议学生安装 ，这是一个预包装的Python发行版，其中包含该项目的所有必需库和软件。 代码 在finding_donors.ipynb笔记本文件中提供了模板代码。 您还需要使用随附的visuals.py Python文件和census.csv数据集文件来完成工作。 虽然已经实施了一些代码以使您入门，但是当要求成功完成项目时，您将需要实现其他功能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：516096
    • 提供者：weixin_42099987

  1. prepropy:用于预处理机器学习工作流程的python软件包-源码

  2. 预先准备 用于数据预处理的python包 概述 数据预处理和EDA对于任何数据科学项目都是必不可少的。 EDA提供对数据集的见解，可视化和解释隐藏在数据集中的信息。 数据预处理对于获得比例尺特征以训练更好的模型并处理缺失值至关重要。 在现实世界中，数据集包含大量特征和观测值，并且期望原始数据集完美无缺且可以用于模型构建是不现实的。 该软件包旨在帮助用户执行数据插补，特征缩放和用于机器学习建模的基本探索性数据分析。 安装 $ pip install -i https://test.pypi.or

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_42133415

  1. ml-algorithms-from-scratch：在Python中从头开始进行机器学习算法的实现-源码

  2. 从零开始的机器学习算法 该存储库包含我在python中不同ml算法的实现。 包含该算法的脚本通常还将包含对采样或下载的数据测试该算法的实验。 我通常使用numpy软件包进行矢量化和高效的数学运算符。 有时，我会使用matplotlib软件包对实验进行可视化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_42170790

  1. 机器学习可视化软件机器学习可视化软件

  2. 机器学习可视化软件WEKA RapidMiner KNIME

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：990904320
    • 提供者：a15242316443

  1. p2rank：P2Rank：基于机器学习的蛋白质-配体结合位点预测工具。 独立的命令行程序Java库，用于根据蛋白质结构预测配体结合口袋-源码

  2. P2排名 基于机器学习的配体结合位点预测。 描述 P2Rank是一个独立的命令行程序，可以从蛋白质结构预测配体结合口袋。 它无需依赖外部软件来计算复杂特征或依靠已知蛋白质-配体模板的数据库即可获得较高的预测成功率。 要求 Java 8至15 PyMOL 1.7（或更高版本）用于查看可视化效果（可选） P2Rank已在Linux，macOS和Windows上进行了测试。 在Windows上，建议使用bash控制台而不是cmd或PowerShell来执行程序。 设置 P2Rank不需要安装。 二

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：114294784
    • 提供者：weixin_42165018

  1. atari-model-zoo：以Atari机器学习基准进行训练的经过训练的深度强化学习模型的二进制版本，以及使模型的可视化和分析易于进行以及跨训练算法进行比较的软件版本-源码

  2. 雅达利动物园 该项目的目的是传播由各种算法训练的深度强化学习代理，并使其易于分析，比较和可视化。 希望减少摩擦，以便进一步研究了解强化学习主体。 该项目利用了出色的神经网络可视化库，并与集成。 在IJCAI 2019上发表了一篇介绍这项工作的论文：。 关于 该软件包附带二进制发行版，其中包括（1）通过各种深度强化学习方法在Atari游戏上训练的冻结模型，以及（2）在网络上托管的那些特工在其训练环境中的缓存游戏体验。 安装与设定 依存关系： （版本> 0.8 <2.0;我们目前不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：weixin_42107374

  1. kufuor-portfolio：这是一个存储库，其中包含数据可视化领域中的内容-源码

  2. 欧内斯特的Dataviz产品组合 这是一个存储库，其中包含数据可视化领域中的内容。 谁是欧内斯特？ 你好！ 我叫Ernest Kufuor。 我是加纳人，在卡内基梅隆大学信息技术专业攻读硕士学位，专门研究应用机器学习和软件工程。 我的代名词是他和他。 我从事软件工程和数据科学已有一段时间了，但是我的热情实际上是抽象的：颜色，图形，线条...从美学角度讲给我看的任何东西。 我猜我的爱情语言.. :smirking_face: 旅程 我尽量忙 :grinning_face_with_sweat:

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42134338

  1. 示例-ml-管道：用于任何表格数据问题的示例，带注释的机器学习管道-源码

  2. 示例性机器学习管道 介绍 该存储库旨在充当任何表格数据问题的示例性数据科学和机器学习管道。 此外，笔记本旨在探索两个用于机器学习自动化的Python软件包： featuretools和h2o 。 featuretools专门从事特征工程，而h2o专门从事建模。 按照指示的顺序操作笔记本。 从广义上讲，这是我们涵盖的内容： 数据洞察和可视化 数据清理 数据插补 手动特征工程 通过featuretools自动特征工程 功能缩放 功能选择 功能编码 通过h2o建模（模型选择和分析） 我们可以提出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：90112
    • 提供者：weixin_42116705

  1. Stock_Market_Data_Analysis：使用Python刮擦，分析和可视化S＆P500的股市数据。 使用机器学习来建立基本的交易策略，以评估公司绩效并确定购买，出售，持有。 请阅读我和西班牙语的说明。 这是一个工作仓库，计划将

  2. 股票市场数据分析 使用Python抓取数据并与Yahoo Finance（或其他财务）API的财务数据结合。 使用数据处理和可视化进行财务和投资分析（即比较回报率，计算风险，建立交易算法并做出投资决策）。 怎么跑 使用Stock_Market_Data_Analysis.ipynb文件在Jupyter Notebook中运行该程序。 使用“ .py”文件（ Stock_Market_DataAnalysis_DataVisualization.py ）仅在Python中运行该程序。 有关该项目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：173015040
    • 提供者：weixin_42169245

  1. rpi-tensorflow：已弃用-Tensorflow的Docker映像，使用数据流图进行数值计算的开源软件库，可让您通过JupyterLab玩和学习不同的机器学习技术，该技术是开放源Web应用程序，可让您创建和共享包含实时代码，方程式

  2. 已淘汰-请注意 请注意，此存储库已被弃用，不会被长期开发，已被新的存储库所代替： 适用于ARM的增压机器学习工具箱 带有的ARM设备的图像，使用数据流图进行数值计算的开放源代码软件库，通过它您可以通过玩和学习独特的机器学习技术，而是允许您创建和共享文档的开源Web应用程序包含实时代码，方程式，可视化效果和说明文字。 计算叙事是协作数据科学的引擎。 所有这些都使用Python 2.7语言。 基于Python 3.4而不是2.7 图像非常相似。 意识到！ 您应该仔细阅读每种工具的使用说明文件！ 最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：188416
    • 提供者：weixin_42144201

  1. 自然语言处理基础知识电子学习：构建可以解释人类语言以提供有效结果的智能应用程序-源码

  2. 自然语言处理基础知识[在线学习] 《自然语言处理基础知识》从基础开始，然后继续说明各种NLP工具和技术，这些工具和技术为您提供了解决处理文本的常见业务问题所需的一切。 您将学到什么 在将数据转换为正确的格式以供使用之前，请先获取，验证和清除数据 使用Python执行数据分析和机器学习任务 了解计算语言学的基础 建立一般自然语言处理任务的模型 使用正确的指标评估模型的性能 对任何文本数据进行可视化，量化和探索性分析 硬件要求 为了获得最佳的学习体验，我们建议使用以下硬件配置： 处理器：i5四核

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：395313152
    • 提供者：weixin_42117340

  1. yellowbrick：可视化分析和诊断工具，有助于机器学习模型的选择-源码

  2. 黄砖 可视化分析和诊断工具，有助于机器学习模型的选择。 什么是黄砖？ Yellowbrick是一套称为“ Visualizers”的视觉诊断工具，可扩展scikit-learn API以允许人工操纵模型选择过程。 简而言之，Yellowbrick按照scikit-learn文档的最佳传统将scikit-learn与matplotlib结合在一起，但可以为您的机器学习工作流程提供可视化效果！ 有关Yellowbrick API的完整文档，可用可视化工具的库，提供者的指南，教程和教学资源，常见

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：weixin_42102634

  1. tensorwatch：Python机器学习和数据科学的调试，监视和可视化-源码

  2. 欢迎来到TensorWatch TensorWatch是一种调试和可视化工具，旨在用于Microsoft Research的数据科学，深度学习和强化学习。 它可以在Jupyter Notebook中工作，以显示您的机器学习培训的实时可视化，并为您的模型和数据执行其他几个关键分析任务。 TensorWatch的设计具有灵活性和可扩展性，因此您还可以构建自己的自定义可视化效果，UI和仪表板。 除了传统的“随便看看”方法外，它还具有独特的功能，可以针对实时ML训练过程执行任意查询，作为查询结果返回

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42162171

  1. COVID-19-可视化：使用数据科学和机器学习技术可视化新型冠状病毒-源码

  2. COVID-19可视化 使用数据科学和机器学习技术可视化新型冠状病毒。 请随时通过发送问题或请求请求做出贡献。 我将尽最大努力每天对此进行更新。 涉及大量的数据读取和写入，因此笔记本往往需要大约30分钟才能完全运行笔记本的新副本。 如果这会导致您的浏览器由于内存使用率过高而崩溃（请在具有8GB RAM的计算机上以及在Chrome中运行正常），请执行高级策略。 在进行此项目时，我还没有正式学习数据科学或机器学习，因此非常感谢您提供反馈。 通过阅读数据科学和机器学习软件包的大量文档，我能够构建这个项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：2147483648
    • 提供者：weixin_42116921

  1. 机器学习和交易中的AI：将机器学习和AI算法应用于交易以提高性能和降低标准差-源码

  2. 机器学习和交易中的AI 这是一些使用机器学习和AI在Python中生成的代码，用于生成股票价格预测。 使用的软件包： 塔里布 Scikit学习 TensorFlow 凯拉斯 大熊猫 Numpy和numexpr（更快的Numpy，以获得更好的性能） 诸如Seaborn和Matplotlib的可视化工具 仍在工作...将继续更新... LSTM给了我令人鼓舞的结果，现在我在探索先进的LSTM（例如MD-LSTM和MiD-LSTM），以获得更好的预测和更多的功能。 这是我使用RNN对Ne

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：220160
    • 提供者：weixin_42131728
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