prophet代码+学习

样本数据不均衡的数据的解决方案： 过采样：生成样本少的样本，和样本多的样本一样多（同样多） 下采样：两种样本一样小，从多的样本中删除一部分（同样少） 特征缩放：对Amount列进行特征缩放，使其分布范围和其他特征属性的分布范围保持一致 机器学习误区：会认为数值大的数据重要程度较大，但是我们拿到数据，其实每个属性的重要程度是一样的，所以需要进行特征缩放 所以可以进行：归一化（缩放到0~1）或者标准化(缩放到-1~1)

计算机视觉 opencv 超像素分割.ipynb

目录1.应用场景2.卷积神经网络结构  2.1 卷积（convelution）  2.2 Relu激活函数  2.3 池化（pool）  2.4 全连接（full connection）  2.5 损失函数（softmax_loss）  2.6 前向传播（forward propagation）  2.7 反向传播（backford propagation）  2.8 随机梯度下降（sgd_momentum）3.代码实现流程图以及介绍4.代码实现（python3.6）5.运行结果以及分析6.参考文献

新手入门，附有答案代码截图

dbscan聚类代码

年会抽奖 示例源码(带音效，python已打包成exe)

前台实现了基本的论坛操作（登录，注册，轮播图，各个板块下的帖子显示，用户信息查看和修改，发帖，点赞，评论等功能），后台是CMS管理系统 主要实现了管理人员的权限分配和限制，个人信息查看和修改，前台板块管理，前台帖子管理，前台轮播图的管理等功能。

自动备份本地文件至远程服务器

双曲嵌入作为一种捕获层次信息的方法被提出，可以将丰富的结构信息与现代机器学习分布式表达中所青睐的连续表示相融合。本实例将ICD编码嵌入双曲空间得到表征。下面是代码结构和结果分析： 1）数据预处理——数值向量化 将文本数据转换成数值向量，使用split函数将原本连接的文本数据分开,每个文本我们都会得到一个列表，构成词典。 2）主要程序代码 从上到下分别是建立整个网络模型的，构建网络参数的，和训练网络模型的。 3）参数的传入   训练的时候，这些参数的设置，batchsize是64，batchsize就是每轮训练的时候传入的是64个样本，dim 10表示维度是10，epoch 100表示训练了100轮，chechpoint-freq 是10 表示每过10个epoch保存一次模型。 4）训练过程 这个是训练过程中每一个epoch的loss值，MAP是评价指标

python 实现TCPSocket服务端