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这是一份关于XGBoost从基础到实战的代码教程,时长为4周。

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简介:
该视频资源主要可以在B站进行获取,其中包含了A100学院提供的配套演示文稿(已转换为PDF格式),以及视频中提供的Jupyter Notebook代码源。在搭建好相应的运行环境后,您就可以直接对这些代码进行执行了。

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  • XGBoost 详解 4.zip
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    本资料包提供全面的XGBoost教程,涵盖基础理论和实战代码解析,帮助学习者在四周内系统掌握XGBoost的应用技巧。 视频主要在B站可以找到,里面包含A100学院配套的PPT(已转换为PDF格式)以及视频中的Jupyter Notebook源码。搭建好环境后可以直接运行这些代码。
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    这份文档是针对DBeaver数据库工具的官方操作指南,详细介绍了其功能和使用方法,旨在帮助用户更好地理解和利用DBeaver的各项特性。 ### DBeaver官方手册知识点概览 #### 一、安装与界面概述 - **安装**:介绍了DBeaver的安装过程。 - **应用窗口概述**:涵盖了DBeaver主界面的各项组成部分及其功能。 #### 二、视图管理 - **数据库导航器**:用于展示连接的数据库对象树状结构。 - **过滤数据库对象**: - **配置过滤器**:自定义显示或隐藏某些数据库对象。 - **简单和高级视图**:提供了不同层次的数据库对象查看方式。 - **项目视图**:展示用户创建的所有项目。 - **查询管理器**:管理查询历史记录、保存查询等操作。 - **后台任务**:监控运行中的任务状态。 #### 三、数据库对象编辑 - **数据库对象编辑器**:用于修改数据库对象的属性。 - **数据编辑器**: - **导航**:在数据表之间进行快速跳转。 - **数据视图与格式**:调整数据的显示样式。 - **数据过滤**:设置条件筛选数据。 - **数据刷新**:实时更新数据视图。 - **数据查看与编辑面板**:查看和编辑具体数据行。 - **图表管理**:支持图表形式的数据展示。 - **数据搜索**:全局搜索数据集。 - **数据传输**:支持多种格式的数据导出与导入。 - **SQL生成**:通过图形界面生成SQL语句。 #### 四、空间GIS数据处理 - **空间GIS数据处理**:支持空间数据的操作与管理。 #### 五、XML与JSON管理 - **XML和JSON管理**:提供对这两种格式数据的支持与处理能力。 #### 六、数据格式管理 - **虚拟列表达式**:为数据表添加计算字段。 - **属性编辑器**:查看和修改数据库对象的属性。 #### 七、实体关系图 - **ER图**:可视化展示数据库的实体关系。 - **数据库结构图**:展示数据库的整体架构。 - **自定义图**:根据需求定制ER图。 #### 八、编辑模式 - **SQL编辑器**:编写和执行SQL脚本的主要工具。 - **工具栏自定义**:根据个人喜好调整编辑器工具栏布局。 - **SQL模板**:预设常用的SQL语句片段。 - **SQL助手与自动补全**:提高编写效率的功能。 - **AI SQL辅助**(ChatGPT):利用人工智能技术增强SQL编写体验。 - **SQL格式化**:统一SQL代码风格。 - **SQL执行**:执行SQL语句并查看结果。 - **SQL终端**:模拟命令行界面执行SQL命令。 - **变量面板**:管理查询中的变量。 - **查询执行计划**:分析查询性能。 - **可视化查询构建器**:无需编写代码即可创建复杂查询。 - **脚本管理**:批量管理SQL脚本。 - **客户端命令**:支持通过命令行工具调用DBeaver的功能。 - **导出命令**:将数据导出到文件。 - **调试**:调试SQL语句或脚本。 - **PostgreSQL调试器**:专门针对PostgreSQL的调试工具。 #### 九、搜索 - **文件搜索**:查找项目中的文件。 - **DB全文搜索**:在数据库中进行全文检索。 - **DB元数据搜索**:搜索数据库的元数据信息。 #### 十、模式比较 - **模式比较**:对比两个数据库模式之间的差异。 #### 十一、使用Liquibase - **Liquibase在DBeaver中的使用**:利用Liquibase管理数据库变更。 #### 十二、数据比较 - **数据比较**:对比两个数据集之间的差异。 #### 十三、Mock数据生成 - **Mock数据生成**:生成模拟数据填充数据库。 #### 十四、拼写检查 - **拼写检查**:检测SQL脚本中的拼写错误。 #### 十五、仪表板与数据库监控 - **仪表板**:展示关键数据库指标。 - **数据库监控**:监控数据库的运行状态。 #### 十六、项目管理 - **项目安全性**:设置项目的访问权限。 - **团队协作**(Git):支持与版本控制系统集成。 - **安全功能**:增强PRO版本的安全特性。 #### 十七、书签与快捷键 - **书签**:标记常用位置便于快速访问。 - **快捷键**:使用键盘快捷键提高工作效率。 #### 十八、辅助功能 - **无障碍性**:为视力障碍用户提供特殊功能。 #### 十九、示例数据库 - **示例数据库**:提供预置的数据库供学习和测试使用。 #### 二十、数据库连接管理 -
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    本教程介绍如何利用Python与微信支付接口高效集成支付功能,大幅缩短项目开发周期至仅需2至4天,显著提高开发效率。 帮助学员快速掌握微信支付开发,并提供相关工具及封装类以缩短其开发周期至2-4天。培训目标如下: 1. 掌握微信支付相关账号开通、应用场景及流程。 2. 学会搭建微信支付开发环境,了解web2py框架的使用方法。 3. 熟悉微信支付API的调用方式。 4. 在老师的指导下进行需求分析和接口设计,并完成api封装类的开发,进一步简化微信支付开发过程。 5. 使用课程提供的工具及新设计的Python类,将原本需要2-4周时间完成的工作缩短至仅需2-4天。 培训内容主要包括五个部分: 1. 微信支付相关账号开通、应用场景介绍以及支付流程讲解; 2. 开发环境搭建及相关工具说明; 3. web框架web2py的应用实践指导; 4. 设计WxPay类,封装API调用过程; 5. 利用封装的类进行微信支付开发。
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    《WebGIS:从基础知识到实战开发》一书带领读者全面掌握Web GIS技术,涵盖理论与实践,适合GIS初学者及开发者深入学习。 WebGIS(Web地理信息系统)结合了地理信息与互联网技术的应用系统,允许用户通过网络访问、浏览、分析及管理地理位置数据,从而拓展了地理信息服务的范围。“从基础到开发实践”的资源包提供了一本全面介绍WebGIS学习和应用的电子书以及配套源代码。此资料旨在帮助初学者掌握WebGIS的基础知识,并逐步引导他们进行实际项目开发。 该电子书可能涵盖以下关键知识点: 1. **基本概念**:讲解WebGIS的基本原理,包括地理信息系统(GIS)基础、互联网服务的概念及其结合方式。 2. **系统架构**:介绍典型的客户端-服务器模型以及流行的WebGIS框架如OpenLayers和Leaflet等。 3. **数据处理**:讨论不同类型的地理信息格式例如Shapefile、GeoJSON及KML,并讲解如何转换、管理和编辑这些数据。 4. **地图投影与坐标系**:深入解析不同的地图投影方法及其在WebGIS中的应用,以及各种坐标系统的相互转化技巧。 5. **开发工具**:介绍如ArcGIS API for JavaScript等常用的开发平台和工具的使用方式,以创建交互式地图体验。 6. **服务端技术**:讲解诸如ArcGIS Server、GeoServer的服务发布及调用WMS(Web Map Service)、WFS(Web Feature Service)的方法和技术细节。 7. **客户端编程**:通过JavaScript深入学习如何利用API实现地图操作和空间分析功能等高级特性。 8. **移动应用开发**:探讨在手机和平板电脑上使用PhoneGap或Ionic框架进行跨平台GIS应用程序的开发方法。 9. **案例研究**:展示从设计到实施的实际项目示例,帮助理解理论知识的应用场景。 10. **源代码解析**:通过书中的实例和相关源码深入剖析实现细节,并提高实际操作能力。 该资源包适合WebGIS初学者及开发者作为学习资料使用。系统地掌握这些技术和流程有助于提升个人在地理信息科学领域的技能水平,无论是学术研究还是职业发展都将受益匪浅。
  • Recurrent_BERT:递归BERT
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    Recurrent_BERT 是一个专注于递归BERT模型的代码库,提供了实现和应用递归机制改进预训练语言模型效果的相关资源。 在深入探讨“recurrent_bert”这个代码库之前,我们首先需要理解BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的基本概念。BERT是由Google于2018年提出的一种预训练语言模型,它采用Transformer架构实现了双向上下文的理解能力,在自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。 传统的RNN(Recurrent Neural Network)虽然也能应对序列数据,但在解决长距离依赖问题时效率较低。而通过自注意力机制,BERT解决了这一挑战。recurrent_bert项目将BERT模型与循环神经网络相结合,形成了一种新的架构结构。这种结合方式旨在利用BERT强大的语义理解能力,并融合RNN的序列建模优势,在处理动态信息方面可能比单纯的BERT模型更为有效。 在Python编程环境中,实现这样的混合模型通常需要深度学习框架的支持,比如TensorFlow或PyTorch。“recurrent_bert”代码库很可能提供了使用这些框架接口和实现方式,以方便开发者构建并训练此类融合模型。利用这个库可以解决诸如机器翻译、情感分析、对话系统及文本生成等自然语言处理任务,并在处理具有时间序列特征的数据时可能取得更好的效果。 “recurrent_bert-master”压缩包文件通常包含以下内容: 1. **源代码**:包括定义混合模型架构的脚本,训练和评估函数。 2. **配置文件**:提供有关参数设置、预训练模型路径及数据集信息等,用于自定义训练流程。 3. **数据集**:供训练和测试使用的基本输入序列及其标签对。 4. **README文档**:介绍项目背景以及如何使用代码库,并可能包含示例说明。 5. **requirements.txt文件**:列出项目所需的Python库及版本信息以确保顺利安装依赖项。 6. **预训练模型权重**:可以直接加载进行微调或预测的预先训练好的模型。 要开始使用这个代码库,首先需要根据README文档中的指导来设置环境、准备数据集并运行训练脚本。如果你对BERT和RNN已有一定的了解,那么理解与应用“recurrent_bert”将不会太难。此项目创新之处在于结合了两种强大的技术框架,在自然语言处理领域带来了新的可能性和发展空间,值得进一步研究探索。
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    这是一份专为MotionMaker(D)软件设计的模型、姿势和动画资源包,旨在帮助用户创建高质量的3D角色演示。 这段文字表达的是作者对自己当前状态的一种不满情绪,并且提到还有二十多天才能结束这种状态。
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    本示例代码为Visual Studio用户提供了一种简便的方法来连接SQL Server数据库,适合初学者学习和实践。通过简单的步骤展示如何建立数据库链接。 这是一份使用VS连接SQL_SERVER的简单示例代码,包含详细注释,易于理解,能够帮助快速掌握如何在应用程序中与数据库进行交互并修改数据。此示例适合初学者学习参考。