机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

机器学习实战高清PDF1

前言大学毕业后，我先后在加利福尼亚和中国大陆的Intel公司工作。最初，我打算工作两年之后回学校读研究生，但是幸福时光飞逝而过，转眼就过去了六年。那时，我意识到

机器学习实战源码.zip

《机器学习实战源码》是一份专为初学者设计的资源包，旨在通过实践帮助学习者深入理解机器学习的原理和应用。这份压缩包包含了四个精心设计的实战项目，每个项目都提供了清晰、简洁的代码，并附有详尽的注释，确保...

机器学习实战数据集

"机器学习实战数据集"是一个非常有价值的资源，它包含了一些用于实际操作的数据，可以帮助我们理解和应用书本中的理论知识。这个数据集可能来自于《机器学习》（Machine Learning）这本书，由Andrew Ng教授撰写，是...

《机器学习实战》源代码_机器学习实战源码_

利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据...通过各种实例，可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

机器学习实战（Peter Harrington）练习.zip

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的...

机器学习实战_机器学习_

《机器学习实战》是一本深度剖析机器学习理论与实践的书籍，旨在帮助程序员掌握这一现代技术的核心，并将之应用于实际项目中。机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机从数据中学习规律，实现自动化的预测...

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《机器学习实战》是一本非常受欢迎的机器学习入门书籍，主要针对那些希望了解并实践机器学习的初学者和开发者。这本书以Python编程语言为工具，深入浅出地讲解了多种机器学习算法及其在实际问题中的应用。PDF版本的...

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机器学习源码，供机器学习初学者下载，主要用的语言是python.

Spark机器学习实战介绍

Spark 机器学习实战介绍 Spark 机器学习实战介绍是 Apache Spark 的机器学习库，提供了一个统一的高级 API，用来构建机器学习模型。Spark MLlib 库提供了大量的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、推荐...

机器学习实战-波士顿房价预测

在本项目"机器学习实战-波士顿房价预测"中，我们将探讨如何运用机器学习算法来预测波士顿地区的房价。这个经典的机器学习任务源于UCI Machine Learning Repository，是初学者和专业人士研究监督学习算法的理想数据集...

机器学习实战.zip

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的...

python大作业 含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码（2016-2021全国各地区粮食产量）.rar

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。运行本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运行。文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码

python做的《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码，最还原的

Python金融量化的高级库：TA-Lib-0.4.24（包含python3.7、3.8、3.9、3.10的32位和64位版本）

TA-Lib（Technical Analysis Library, 即技术分析库）是Python金融量化的高级库，涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标，如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等。但很多人安装指标计算ta-lib库就总报错，就可以在这里找到包下载后安装。 文件举例：TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 命名解释：包名-版本号-cp37代表适用于python3.7版本-win代表windows平台-amd64表示64位版本（与python版本要一致） 假定文件下载到d盘根目录，使用如下命令进行安装： pip install d:\TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 原文链接：https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/126140862 建议使用360压缩进行解压。

大麦网抢票脚本【Python脚本】

Python脚本，使用Selenium 模拟浏览器操作。 在使用 Chrome 浏览器，用户可以使用鼠标滑动、按键点击以及键盘输入，作为信号输入设备向浏览器传达指令，浏览器收到指令后执行渲染。 这里提到的 Selenium WebDriver 是对浏览器提供的原生 API 进行封装，使用这套 API 可以操控浏览器的开启、关闭，打开网页，操作界面元素，控制 Cookie。简单说就是，可以通过写代码的方式来自动实现用户鼠标和键盘信号的输入。 由此实现模拟人为操作进行登录、验证、刷新网页以及点击购票等操作。

人脸识别系统OpenCV+dlib+python（含数据库）Pyqt5界面设计 项目源码 毕业设计

一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV

YOLOv8-火焰识别（火焰数据集+代码+GUI界面+内置训练好的模型文件）

教程请参考：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/131387425 欢迎浏览我的最新资源，这个全面的资源是为了帮助研究人员和开发者在火灾预防和安全监控领域取得突破而设计的。本资源包含以下几个关键部分： 1、火焰数据集：精心策划和注释的高质量火焰图像集，覆盖了不同类型和大小的火焰场景。这个数据集对于训练和测试火焰检测算法至关重要。 2、代码：完整的YOLOv8算法实现代码，针对火焰检测进行了优化。代码清晰、注释详细，易于理解和定制。 3、GUI界面：为了更方便地使用和展示火焰识别模型，我复现了一个直观的图形用户界面（GUI）。这个界面不仅易于操作，还可以实时展示检测结果。 4、内置训练好的模型文件：为了让用户能够即刻使用该工具，我提供了一个已经在火焰数据集上训练好的YOLOv8模型。这个模型经过精心训练，具有高精度和良好的泛化能力。 此外，我还提供了详细的安装和使用指南，帮助您轻松地部署和运行这个系统。无论您是在进行学术研究，还是在开发商业应用，这个资源都将是您不可或缺的工具。期待您的下载和反馈！

Python教程2020版 完全入门 达到Python工程师水平 笔记+代码+课件+资料

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Python学习笔记(干货) 中文PDF完整版.pdf

1、Python环境搭建 1.1 Python简介 1.2 Python语言的发展历程 1.3 Python语言的主要特点 1.4 Python应用场景 1.5 Python环境搭建 1.6 第一个Python程序 1.7 集成开发工具 2、Python语法基础 2.1 Python中的输入输出函数 2.2 Python中的注释 2.3 Python中的变量 3、Python中的基本数据类型 3.1 整型-int 3.2 浮点型-float 3.3 布尔类型-bool 3.4 字符串类型-str 4、Python中的常见运算符 4.1 算术运算符 4.2 关系运算符 4.3 逻辑运算符 4.4 位运算符 4.5 成员运算符 4.6 身份运算符 5、Python中的分支结构 5.1 单向分支-if语句 5.2 双向分支-if 5.3 多分支-if 5.4 分支结构的嵌套 5.5 条件表达式 6、Python中的循环结构 6.1 while循环 6.2 for循环 6.3 循环结构嵌套

人体姿态检测

Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）代码说明参见：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/89416514

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2021抢购华为mate40, python版，亲测可用

Python 八股文.pdf

python八股文

Python基于机器学习实现的股票价格预测、股票预测源码+数据集，机器学习大作业

python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

计算机毕业设计源码：基于python旅游推荐系统+爬虫+分析可视化 +django框架

计算机毕业设计源码：基于python旅游推荐系统+爬虫+分析可视化 +django框架 Django旅游数据采集分析推荐系统 去哪儿网站、基于用户协同过滤推荐算法、requests爬虫、MySQL数据库 摘 要 本系统主要针对解决获取旅游信息滞后、参加线下旅行社和人工检索时间成本高等问题，运用网络爬虫信息技术设计思想，实现了一个基于Python的旅游信息推荐系统。本系统以Python计算机设计语言为基础，使用 requests对去哪儿旅游信息源进行抓取,针对网页信息编写抽取规则，对旅游信息进行必要的过滤和提取，使用MySql对旅游信息进行数据存储。然后使用 Python 开源web框架 Django进行系统搭建，基于旅游信息采用协同过滤推荐算法完成对用户的旅游信息推荐，完成整个爬取以及数据检索到成功进行旅游推荐的网页端操作展示。 项目截图 1、价格与销量分析 2、城市与景点等级分析 3、首页—数据概况 4、评分情况分析

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免费下载 人脸识别的68个特征点检测库dat文件 如果收费请移步：https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/113748025?spm=1001.2014.3001.5501

计算机二级python真题题库（题目+答案）电子版笔记2

本资源包含历年来计算机二级python真题题库（题目+答案）电子版笔记1，共15套真题，80道习题及2套练习题。计算机二级python考试的大部分内容都十分基础，可以帮助初学者用来入门Python。考试有40分的单选题、60分的操作题。其中单选题是公共基础题（10分，包括计算机基础、数据结构与算法等相关知识）及Python基础相关的题目（30分，包括python基本语法规则、安装方法、第三方库等相关知识）。 最重要的其实就是操作题，操作题就是给定一定的情景环境，让考生编写相应代码。操作题一共有六大题，包括3道基本操作题（各5分）、2道简单应用题（分别10、15分）和一道综合应用题（20分）。其中基本操作提多以填空形式出现较为简单，应用题多考察一些常用函数，综合应用题难度较大，需要重点练习一下！ 如果有小伙伴刚好想要入门这门语言的话，顺带考个证书会是个不错的选择~

这是一款用于破解wifi密码的软件

这是一款破解wifi密码的软件，非常轻巧，大小不到10MB，使用Python完成，博主根据其需求的环境和库文件，将其整理并打包成exe文件。在windows上可以直接运行，使用时只需要自己提供一个字典，导入字典之后就能破解wifi密码。

爱心代码 李峋同款爱心等免费下载 exe、py、html格式

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Tensorflow-gpu版本缺少的dll文件

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1. 外部库依赖 代码依赖于以下外部库： Selenium: 用于浏览器自动化操作，主要负责浏览器的控制和交互。 Numpy: 未根据需求可以引入。 Pandas: 根据需求可以引入。 datetime: 用于日期和时间的操作。 time: 提供时间相关的功能，如睡眠（暂停）一段时间。 2. 浏览器驱动 代码使用了 Selenium 的 Chromedriver 来驱动 Chrome 浏览器，完成自动化任务。因此，你需要在系统中下载并配置好 Chromedriver 可执行文件。确保 Chromedriver 与 Chrome 浏览器版本匹配。 3. 网络资源 该代码需要访问互联网资源包括： 目标网站（华为官网商品详情页）：用于显示并进行抢购操作。 登录验证服务：模拟进行用户登录操作。 4. 系统资源 该代码主要消耗以下系统资源： CPU：循环等待时间非常紧密，尤其是在接近目标时间时，点击频率非常高。 内存：加载网页内容和处理 DOM 操作需要一定的内存。 磁盘 I/O：浏览器缓存和 ChromeDriver 日志等临时文件的读取和写入。