pyhton的虚拟环境管理.pdf

虚拟环境管理

深度学习龙老师代码.rar

针对初学者的实践代码以及讲义

RS实践源代码.rar

推荐系统的任务就是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。. 《推荐系统实践》适合对推荐技术感兴趣的读者学习参考

选修课期末复习英国简史.docx

英国简史， 选修课个人整理材料， 期末复习使用

Twitter-基于社交网络的推荐章节数据集.zip

【数据说明】本数据是Twitter用户的信息，包含了用户的属性、社交圈（circles）和egonetwork，数据已被做了脱敏处理。数据共有81306个用户和1768149条连边。 nodeId.edges：用户nodeId的egonetwork中的所有连边，nodeID是此egonetwork的中心节点。Twitter中的朋友关系是有方向的，比如文件中的一行元素为“a b”，就表示a关注了（follow）b，这不意味着b一定关注了a。注：nodeId并不出现在这些连边列表中，但是中心节点nodeId关注了此文件中的所有id。 nodeId.circles：用户nodeId所在的社交圈（circle），以及社交圈内的所有其他成员。每一行数据对应一个社交圈；第一列元素表示社交圈的编号。 nodeId.feat：该文件描述了在对应的nodeId.edges文件中所有出现用户的属性特征。第一列元素是用户id；从第二列开始，对应到不同维度的属性，1表示用户拥有这个属性，0则表示没有。 nodeId.egofeat：用户nodeId的属性特征。 nodeId.featnames：属性特征的名称。提供了属性特征的类别，比如教育信息、生日信息等，但是更详细的信息就被隐藏掉了。 【使用说明】需要引用J. McAuley, J. Leskovec. Learning to Discover Social Circles in Ego Networks. NIPS 2012, pp. 539-547. 【源数据出处】斯坦福大学网络分析平台

jdk-15.0.2_windows-x64_bin.rar

解压即可使用（windows_64版本），1-31日官网下载。

Sybase.PowerDesigner.v15.0(1).rar

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SQLserver2008.rar

在Windows Server 2003服务器上安装所需的SQLserver2008简化版全套资源

datasets_736_1367_appendix.csv

2012年edX平台上线后4年间290个哈佛和MIT在线课程和450万参与者的数据。

Learning_Notes_Machine_Learning-master.zip

菜菜的课堂笔记 决策树调用 Titanic数据集的分析