机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

带你学习Python如何实现回归树模型

所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题，树模型当中最经典的自然还是决策树模型，它也是几乎所有树模型的基础。虽然基本结构都是使用决策树，但是根据预测方法的不同也可以分为两种。第一种，树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应，这一种方法称为回归树。第二种，树上的叶子节点对应一个线性模型，最后的结果由线性模型给出。这一种方法称为模型树。 今天我们先来看看其中的回归树。 回归树模型 CART算法的核心精髓就是我们每次选择特征对数据进行拆分的时候，永远对数据集进行二分。无论是离散特征还是连续性特征，一视同仁。CART还有一个特点是使用GINI指数而不是信息增益或者是信息增益比来选择拆分的特征

python 实现决策回归树及其数据集

决策回归树主要用CART算法来实现。本资料包括有决策回归树的python实现以及相应的数据集，可以自动生成相应的决策树图。

yolov11源码+yolov11n、s、m.pt文件整合8.3.20版本

ultralytics yolov11 8.3.20版本，源码+yolov11n、s、m.pt文件整合，适合外网访问不了的使用

《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码

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python3.12对应的dlib-19.24.99-cp312-cp312-win-amd64

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yolov8源码+yolov8n、s、m.pt文件整合8.2.0版本

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Google Chrome浏览器ChromeDriver驱动下载(Chrome版本：130.0.6723.117)win64

获取新版本的chromedriver请到这里查看：https://blog.csdn.net/qq_42771102/article/details/142853514 对应chrome版本：130.0.6723.117【理论上大版本匹配即可，即是129.0.xxxx.xx的浏览器，只需下载129版的chromedriver】 系统环境：win64 内容概述：chromedriver.exe是一款实用的Chrome浏览器驱动工具，能够用于自动化测试、网络爬虫和操作浏览器，其主要作用是模拟浏览器操作，在使用时需要与对应的Chrome浏览器版本匹配，否则无法驱动。 应用场景：网络爬虫、自动化测试、web自动化，例如与Selenium等自动化测试框架一起使用，提供更高级的浏览器自动化，实现自动访问、自动输入、自动点击、自动发送等操作。 需要注意，这个驱动只适用于谷歌浏览器Chrome。 如果不知道浏览器的版本号，可以在浏览器的地址栏，输入chrome://version/，回车后即可查看到对应版本，如128.0.6613.138，即可下载对应的128的版本进行使用。

Python入门基础教程全套.ppt

Python入门基础

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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

Google Chrome浏览器ChromeDriver驱动下载(Chrome版本：131.0.6778.69)win64

获取新版本的chromedriver请到这里查看：https://blog.csdn.net/qq_42771102/article/details/142853514 对应chrome版本：131.0.6778.69【理论上大版本匹配即可，即是129.0.xxxx.xx的浏览器，只需下载129版的chromedriver】 系统环境：win64 内容概述：chromedriver.exe是一款实用的Chrome浏览器驱动工具，能够用于自动化测试、网络爬虫和操作浏览器，其主要作用是模拟浏览器操作，在使用时需要与对应的Chrome浏览器版本匹配，否则无法驱动。 应用场景：网络爬虫、自动化测试、web自动化，例如与Selenium等自动化测试框架一起使用，提供更高级的浏览器自动化，实现自动访问、自动输入、自动点击、自动发送等操作。 需要注意，这个驱动只适用于谷歌浏览器Chrome。 如果不知道浏览器的版本号，可以在浏览器的地址栏，输入chrome://version/，回车后即可查看到对应版本，如128.0.6613.138，即可下载对应的128的版本进行使用。

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国家中小学智慧教育平台（课件、课本、视频 ）下载器

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微信小程序+反编译工具

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122版本Chrome最新驱动-122.0.6261.58

适用于最新的谷歌浏览器版本 122.0.6261.58, 主要用于selenium自动化操作,Python调试脚本,经测试可正常使用。

Microsoft C++ Build Tools

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Google Chrome浏览器ChromeDriver驱动下载(Chrome版本：129.0.6668.101)win64

获取新版本的chromedriver请到这里查看：https://blog.csdn.net/qq_42771102/article/details/142853514 对应chrome版本：129.0.6668.101【理论上大版本匹配即可，即是129.0.xxxx.xx的浏览器，只需下载129版的chromedriver】 系统环境：win64 内容概述：chromedriver.exe是一款实用的Chrome浏览器驱动工具，能够用于自动化测试、网络爬虫和操作浏览器，其主要作用是模拟浏览器操作，在使用时需要与对应的Chrome浏览器版本匹配，否则无法驱动。 应用场景：网络爬虫、自动化测试、web自动化，例如与Selenium等自动化测试框架一起使用，提供更高级的浏览器自动化，实现自动访问、自动输入、自动点击、自动发送等操作。 需要注意，这个驱动只适用于谷歌浏览器Chrome。 如果不知道浏览器的版本号，可以在浏览器的地址栏，输入chrome://version/，回车后即可查看到对应版本，如128.0.6613.138，即可下载对应的128的版本进行使用。

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Google Chrome浏览器ChromeDriver驱动下载(Chrome版本：130.0.6723.92)win64

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Google Chrome浏览器ChromeDriver驱动下载(Chrome版本：130.0.6723.59)win64

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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~

Python基础-字符串学习.pdf

内容概要：本文详细介绍了 Python 中字符串的基础知识，包括字符串的创建、常用操作以及内建的方法，旨在帮助读者掌握字符串处理技能。具体涉及如何用单引号、双引号和三引号定义字符串，常用的字符串操作如连接、切片、格式化等，以及多个内置字符串方法的介绍和应用实例，如 lower()、upper()、strip()、split()、join()、replace() 和 find() 等。文章还给出了相应的示例代码，帮助初学者加深理解并能实际动手操作。 适合人群：面向具有一定编程经验的初学者，尤其适合那些想进一步提升 Python 编程技能的人士。 使用场景及目标：适用于想要深入了解 Python 字符串及其应用的学生和技术工作者。目的是通过学习字符串的基本概念和高级操作，提高代码质量和处理文本数据的能力，从而写出更为高效和优雅的 Python 程序。 阅读建议：读者可以通过边读边做的方式跟随文档中的例子练习，以便更好地掌握知识点，并逐渐培养起利用所学知识解决实际问题的习惯。此外，在实践中多加尝试不同情况下的字符串方法调用，将有助于加深记忆和理解。

基于无人机航拍数据实现的三维场景重建python源代码+文档说明+数据集（高分项目）

基于无人机航拍数据实现的三维场景重建python源代码+文档说明+数据集（高分项目），该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到98分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 基于无人机航拍数据实现的三维场景重建python源代码+文档说明+数据集（高分项目）基于无人机航拍数据实现的三维场景重建python源代码+文档说明+数据集（高分项目）基于无人机航拍数据实现的三维场景重建python源代码+文档说明+数据集（高分项目）基于无人机航拍数据实现的三维场景重建python源代码+文档说明+数据集（高分项目）基于无人机航拍数据实现的三维场景重建python源代码+文档说明+数据集（高分项目）基于无人机航拍数据实现的三维场景重建python源代码+文档说明+数据集（高分项目）基于无人机航拍数据实现的三维场景重建python源代码+文档说明+数据集（高

windows操作系统下安装ipmitool工具

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