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Tutorials Archive.7z

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简介：
Tutorials Archive.7z 是一个包含多种教程文件的压缩包集合，涵盖编程、设计、语言学习等多个领域，适合自学和参考。 相信你已经运行了MNIST（手写数字识别）。你可以直接下载tutorials文件夹并解压，然后将其复制到Python路径中。

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  • Tutorials Archive.7z
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    Tutorials Archive.7z 是一个包含多种教程文件的压缩包集合，涵盖编程、设计、语言学习等多个领域，适合自学和参考。 相信你已经运行了MNIST（手写数字识别）。你可以直接下载tutorials文件夹并解压，然后将其复制到Python路径中。
     
  • express-archive.7z
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    Express-Archive.7z 是一个压缩文件，内含使用Express框架构建的web应用所需的所有资源和文件。适合快速部署和测试项目环境。 关于使用Node.js、Express和MySQL构建的后台实例资源和项目的文章适用于博客分享。
     
  • settings archive.7z
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    settings archive.7z 是一个压缩文件，通常包含用户界面设置、偏好设定或系统配置等数据。此类档案便于存储和传输个性化设置。 Pentaho Kettle 8.3 源码编译打包及 Debug 调试运行的图文教程详细介绍了如何进行相关操作。文中提到需要使用 settings.xml 文件来配置 Maven 环境以顺利完成编译和调试过程。
     
  • CFD-Post Tutorials with ANSYS.pdf
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    本PDF文件包含一系列ANSYS CFD-Post教程，旨在帮助用户掌握流体动力学后处理技术，提升工程分析能力。 ANSYS CFD-Post官方例子讲义详细讲解了CFD-Post的操作步骤和方法，是学习该软件的必备资料。
     
  • infinity.zipCompression Archive
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    _INFINITY.ZIP_是一款独特的压缩档案，它不仅仅包含文件与数据，更是一种探索无限概念的艺术品。打开它，体验无尽的数据迷宫和创意挑战。 专为谷歌Chrome浏览器设计的强大美化插件，可以自定义浏览器的桌面、壁纸以及快捷方式的数量。插件大小仅为2M，安全放心下载。
     
  • Machine Learning Tutorials (2nd Edition).pdf
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    《Machine Learning Tutorials (2nd Edition)》是一本全面介绍机器学习概念和实践的教程，第二版更新了最新算法和技术。 本书涵盖了CoreML、Vision框架以及图像与序列分类器、自然语言处理等内容，帮助你在Apple和iOS设备上开始机器学习之旅。 想要知道一个秘密吗？其实学好机器学习并不难。事实证明，你不需要来自著名大学的博士学位或数学背景就能进行机器学习。如果你已经掌握了编程技巧，那么你可以轻松地掌握机器学习——保证！ 本书将带你了解在iOS和Apple设备上的机器学习入门知识以及其提供的优势与限制。接下来的内容中，我们将深入探讨每个主题，直到你能熟练运用这些工具来提升你的软件开发能力。 目前苹果提供了一系列高级框架（包括自然语言处理、语音识别及视觉识别等），通过简单的API提供了先进的机器学习功能作为iOS工具的一部分。无论你想要将语音转换为文本、识别语言或语法结构、在照片中检测人脸或是追踪视频中的移动物体，这些框架都能满足你的需求。 在这本书里，你会学到如何使用这些工具和框架来让应用程序变得更智能，并且还会了解背后的工作原理——为什么这项技术如此令人惊叹。无论是对Apple还是iOS开发者来说，如果你有兴趣学习训练模型、编码图像识别系统、理解自然语言处理工作方式以及构建序列分类器等知识，这本书都非常适合你。
     
  • ml-pro-archive
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    ML-Pro-Archive 是一个机器学习项目的资源库集合，包含各种算法、模型和工具，旨在为科研人员与开发者提供便捷的项目启动方案及问题解决策略。 ### ml-pro-repo 项目解析 #### 一、项目背景及目标 该项目“ml-pro-repo”主要聚焦于机器学习领域中的一个经典案例——利用葡萄酒数据集进行分类任务。其核心目的是通过对UCI数据库中提供的`wine.data`文件进行深入分析，采用支持向量机(SVM)与随机森林(Random Forest)两种机器学习算法来实现对葡萄酒类型的自动识别。 #### 二、数据集介绍 **数据来源与结构**： - 数据集来源于UCI Machine Learning Repository。 - 文件包含178条记录，每条记录由14个属性组成。 - 第一列表示葡萄酒的类别（1、2或3），其余13列分别为葡萄酒的各种化学成分指标：酒精含量(Alcohol)、苹果酸(Malic acid)、灰分(Ash)、灰分碱性(Alcalinity of ash)、镁(Magnesium)、总酚(Total phenols)、黄烷醇(Flavanoids)、非黄烷醇酚(Nonflavanoid phenols)、原花青素(Proanthocyanins)、颜色强度(Color intensity)、色调(Hue)、稀释葡萄酒的OD280/OD315比值(OD280/OD315 of diluted wines)和脯氨酸(Proline)。 #### 三、数据预处理与特征工程 **数据清洗与特征选择**： - 使用相关性分析去除高度相关的特征，避免多重共线性问题。 - 计算每两个特征之间的相似性，并绘制热力图展示特征间的相关性。 - 根据特征重要性排序，决定保留哪些特征用于后续建模。在本例中，剔除了`Total phenols`、`Flavanoids`和`OD280/OD315 of diluted wines`中的两个特征，并最终保留了得分最高的`Flavanoids`. **数据划分**： - 数据集按照5:3:2的比例划分为训练集、验证集和测试集。 - 进行标准化或归一化处理，确保不同量纲的特征在同一尺度上比较。 #### 四、算法应用 **SVM算法**： - **原理简介**: SVM是一种监督学习模型，主要用于分类与回归分析。其核心在于寻找一个最优超平面以最大化两类数据之间的间隔。 - **核函数选择**: 项目中采用了多种核函数（线性核、多项式核、RBF核和Sigmoid核）进行比较，并根据准确率确定最佳的核函数。 - **参数调整**: 使用交叉验证方法，通过调节惩罚系数C和gamma值来优化模型性能。 **随机森林算法**： - **原理简介**: 随机森林是一种基于决策树的集成学习方法。它能有效减少过拟合现象并提高模型泛化能力。 - **模型构建**: 利用预处理过的数据集训练随机森林模型。 - **特征重要性分析**: 使用`feature_importances_`属性获取各个特征的重要性评分，进一步优化性能。 #### 五、性能评估 **评估指标**： - 精确率(Precision): 正类预测正确的比例 - 召回率(Recall): 实际正例中被正确识别的比例 - F1-Score: 精确率和召回率的加权平均值，综合衡量模型性能。 - 准确率(Accuracy): 总体上分类准确性的度量。 - 宏平均(Macro-Average): 对各类别指标取均值，适用于多类别问题。 #### 六、总结 通过上述步骤，项目实现了对葡萄酒数据集的有效分析与分类。不仅展示了如何使用SVM和支持向量机解决非线性分类问题，还利用随机森林的方法进一步提高了模型的准确性和鲁棒性。此外，对比不同的核函数和参数设置确保了在保持较低复杂度的同时实现良好的泛化能力。这对于理解和应用机器学习技术解决实际问题是至关重要的。
     
  • Advanced Archive Password Recovery v4.74 - 用于7z, ZIP, RAR的密码破解工具
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    Advanced Archive Password Recovery v4.74 是一款专业的档案密码恢复软件，专门针对7z、ZIP和RAR格式文件，能有效帮助用户快速破解加密压缩包。 可以破解7z、ZIP、RAR格式的文件，使用Advanced Archive Password Recovery v4.74 build 45这款软件的最新压缩版本进行破解。
     
  • [PDF] Metal by Tutorials (Swift 5.1版)
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    《Metal by Tutorials》是一本基于Swift 5.1的互动式教程书，专注于Apple的高性能Metal API，适合希望深入学习iOS和Mac图形编程的开发者。 这本书由浅入深地介绍了如何使用苹果的 Metal 框架从零开始开发一个游戏引擎，并详细讲解了 GPU 的工作原理以及 3D 渲染技术。强烈推荐给希望深入了解这些内容的读者。此外，我更倾向于阅读英文原版书籍，因为翻译版本可能会出现表达不准确的问题。