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netbeans-6.9.1-ml-javase-windows
netbeans-6.9.1-ml-javase-windows 第一个包,分三个包
所属分类:
Java
发布日期:2010-09-02
文件大小:18874368
提供者:
realreachard
netbeans-6.9.1-ml-javase-windows
netbeans-6.9.1-ml-javase-windows 第二个包,共三个包
所属分类:
Java
发布日期:2010-09-02
文件大小:18874368
提供者:
realreachard
netbeans-6.9.1-ml-javase-windows
netbeans-6.9.1-ml-javase-windows 第三个包,共分3个
所属分类:
Java
发布日期:2010-09-02
文件大小:17825792
提供者:
realreachard
Python2.7 ML开发各种所需软件包
Python2.7 ML开发各种所需软件包
所属分类:
Python
发布日期:2015-05-08
文件大小:12582912
提供者:
gugugujiawei
ML Manager Pro 3.0.apk
之前常遇到这样的情况:想把一款小众的 app 分享给朋友,但苦于 Google Play 在国内可怜的装机量,以及大陆 Android 应用市场的混乱局面,发送 apk 文件往往成了唯一的选择。这时候,如果手头没有现成的安装包,就得颇费一番周折了。 ML Manager 是一款提取、分享 apk 文件的小工具,你可以用它导出设备上所有已装 app 的安装文件(包括系统自带 app),而无需 root 权限。  ML Manager 依然采用了喜闻乐见的 Material Design。滚动
所属分类:
其它
发布日期:2017-03-26
文件大小:4194304
提供者:
mfkbbdx1
dom4j-1.6.1.jar包
dom4j是一个Java的XML API,是jdom的升级品,用来读写XML文件的。dom4j是一个十分优秀的JavaXML API,具有性能优异、功能强大和极其易使用的特点,它的性能超过sun公司官方的dom技术,同时它也是一个开放源代码的软件,可以在SourceForge上找到它。在IBM developerWorks上面还可以找到一篇文章,对主流的Java XML API进行的性能、功能和易用性的评测,所以可以知道dom4j无论在哪个方面都是非常出色的。如今可以看到越来越多的Java软件
所属分类:
Java
发布日期:2017-09-09
文件大小:314368
提供者:
qq_31470485
一个Python包,用于有效分析网络中的多变量信息动态
一个Python包,用于有效分析网络中的多变量信息动态,开源良心工具包
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-08-11
文件大小:64512
提供者:
pythonguy
HanLP相关jar包与配置文件
HanLP相关jar包与配置文件,包含资源jar包与hanlp.properties配置文件
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-08-15
文件大小:1048576
提供者:
heyshheyou
ML函数式程序设计包
ML语言基本的函数模块,递归生成,folder函数实现,map函数,zip,unzip,对列表进行操作
所属分类:
其它
发布日期:2018-09-14
文件大小:13312
提供者:
maxmalloc
SVM android jar包
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数可以解决很多问题;并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题,包括基于一对一算法的多类模
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-10-17
文件大小:55296
提供者:
pumpkin_love
壳聚糖包覆微生物絮凝剂絮凝特性的研究
使用壳聚糖包覆微生物絮凝剂是一种新的废水处理方法。采用正交实验法确定壳聚糖包覆微生物絮凝剂的最佳絮凝条件为:高岭土悬浊液絮凝pH值为8~12,壳聚糖包覆微生物絮凝剂投加量为90 mL/L,絮凝时间为10 min,絮凝温度为25℃。在最佳絮凝条件下,高岭土悬浊液的絮凝率可高达97.3%。壳聚糖包覆微生物絮凝剂絮凝效果好,处理成本低,在实际应用中的前景广阔。
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-23
文件大小:146432
提供者:
weixin_38703823
ml-agents-0.13.1.zip
Unity的ml_agent开源资料包
所属分类:
桌面系统
发布日期:2020-03-25
文件大小:75497472
提供者:
weixin_43405845
ml-100k.zip数据集网盘链接
从官网(https://grouplens.org/datasets/movielens/)下载的ml-100k完整数据包
所属分类:
spark
发布日期:2019-03-04
文件大小:120
提供者:
u011436316
ml-cpp-6.6.2.zip
elasticsearch编译时需要用到的MachineLearn相关包 6.6.2版本,从下面的地址下载 http://prelert-artifacts.s3.amazonaws.com/maven/org/elasticsearch/ml/ml-cpp/6.6.2/ml-cpp-6.6.2.zip
所属分类:
Java
发布日期:2020-11-21
文件大小:20971520
提供者:
JikAK1153
js实现为a标签添加事件的方法(使用闭包循环)
本文实例讲述了js实现为a标签添加事件的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 以示例说明: 实现效果:循环为带有ml-praise样式类的a标签添加事件,并且在点击a标签后,相应的数量增加1。 Html结构如下所示: 数量:100 数量:200
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-29
文件大小:34816
提供者:
weixin_38620959
intro-ml-sklearn:在“亚特兰大神经科学的开源分析”研讨会上的会议资料-Source material
Python和scikit-learn机器学习简介 研讨会“亚特兰大神经科学中的开源分析” 要设置本教程,请执行以下操作: 安装Anaconda 请使用最新版本的Python 3.6安装Anaconda Windows: : OSX(Mac): : Linux: : 为教程创建一个conda环境; 确保我的代码可以在您的计算机上使用 打开Anaconda提示符(安装后应在程序菜单中),然后在命令行中键入: $ conda create -n intro-ml-sklearn
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-24
文件大小:477184
提供者:
weixin_42144086
line-count:Atom编辑器软件包-Show source code
行数包 用法 按ctrl-alt-shift-L(line-count:open)打开编辑器页面,该页面显示项目中所有文件的按文件,目录和文件类型分类的行数。 支持的文件后缀为.. .asm 。C .cc .clj .cljs 。咖啡 .cpp .cr 。CS .css .cxx .erl 。去 .groovy .gs 。H .handlebars .hbs .hpp .hr .hs .html .htm .hx .hxx .hy 。冰镇 .i
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-24
文件大小:557056
提供者:
weixin_42156940
js-ml:入门机器学习代码,来源https-源码
建造 node-gyp是node和计算机彼此交互时常要用到的包,在windows直接安装这个包也需要一些依赖,例如安装Visual Studio,python,因此windows-build-tools4.0.0这个包就是用来解决其依赖问题的。 npm i node-gyp windows-build-tools4.0.0 -g 安装张力版本tfjs npm i tensorflow/tfjs-node npm包安装,用进口♡,用parcel / webpack建造npm i tensorf
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-23
文件大小:20971520
提供者:
weixin_42116585
wombat:基于pyarrow的数据分析工具包-源码
袋熊 Wombat是直接在pyarrow.Table类上进行数据处理操作的Python库,以numpy和Cython实现。为了方便起见,函数命名和行为尝试复制Pandas API / Postgresql语言的命名和行为。 当前功能: 引擎API(延迟执行): 直接在Pyarrow表和数据集上进行操作 过滤下拉菜单以优化速度(仅读取分区的子集) 列跟踪:仅读取数据中的列子集 许多操作(联接,聚合,过滤器,drop_duplicates等) 列引用的数字/逻辑运算 基于散列子树和引用计数的缓存 使
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-21
文件大小:144384
提供者:
weixin_42131785
imodels:可解释的ML包:magnifying_glass_tilted_left:,用于简洁,透明和准确的预测建模(与sklearn兼容)-源码
可解释的机器学习模型(imodels) :magnifying_glass_tilted_left: Python软件包,用于简洁,透明和准确的预测建模。 所有sklearn兼容且易于定制。 • • imodels概述 可以轻松使用和安装各种流行的可解释模型的实现: from imodels import BayesianRuleListClassifier , GreedyRuleListClassifier , SkopeRulesClassifier from imodels i
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42174176
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