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wcd_Science
The 1053 problem of online system ACM of Hangzhou University of Electronic Science and Technology, solved by greedy method
- 2018-11-21 02:24:10下载
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and_jnd
北京大学acm,关于交通路灯,以及交通运行车辆路线(Peking University acm, on traffic lights and traffic routes)
- 2018-11-19 07:07:03下载
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PCA
一个用python实现的PCA算法，并且给了简易素材(A PCA algorithm implemented in python, and gave a simple material)
- 2020-08-23 14:38:17下载
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微博数据挖掘
利用python调用新浪api接口实现的新浪微博数据的挖掘，能够获取指定的经纬度地点的微博动态信息，还能够将其写入MySQL数据库中。
- 2022-07-12 15:52:46下载
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图书管理系统编写，初学django，增删改查
图书的增删改查，python2.7环境 【调试说明】 0. 安装缺失的包 pip2 install django pip2 instatll pymysql 1. 手动创建mysql数据库 day59_3，并修改settings.py中的 DATABASES 节点 为你本机数据库信息 2. 初始化数据库表结构，执行 D:idePython27>python "D:StudyProjectsPythonProjectday59 图书管理系统manage.py" migrate 3. 运行程序如下： D:idePython27>python "D:StudyProjectsPythonProjectday59manage.py" runserver 4. 访问网址 http://localhost:8000 即可看到如下截图
- 2019-07-31下载
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深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战
说明： 该压缩文件是《深度学习之Tensorflow的入门、原理及进阶实战》，里面讲述了如何搭建TensorFlow环境，并讲述了深度学习的一些理论基础知识，而且通过例子进行辅助，能更好的理解掌握。(The compressed file is "Introduction, Principle and Advanced Combat of Tensorflow for Deep Learning", which describes how to set up the TensorFlow environment, and describes some theoretical basic knowledge of deep learning, and assists with examples to better understand .)
- 2019-04-20 20:40:46下载
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Archive
PCA 数据降维 PTYTHON 数据分析/挖掘(PCA dimensionality reduction data mining/analysis)
- 2020-06-21 15:40:02下载
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GeoQ_Spider
说明： 通过PYTHON编写的爬虫程序，爬取Geoq的人口密度数据(The population density data of Geoq is crawled by a crawler program written in PYTHON)
- 2020-06-21 12:20:02下载
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收集hadoop 1.0.0
大数据源码研究必备
The project includes these modules:
Hadoop Common: The common utilities that support the other Hadoop modules.
Hadoop Distributed File System (HDFS™): A distributed file system that provides high-throughput access to application data.
Hadoop YARN: A framework for job scheduling and cluster resource management.
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- 2022-03-30 20:53:23下载
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knn.py
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。(Basic source application)
- 2018-10-30 16:50:13下载
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