杂文 never say goodbye to learn

学习深度神经网络的Keras：利用Python进行现代深度学习的快速方法 Jojo John Moolayil

数据科学 机器学习系列5 利用Scikit-learn构建回归模型：准备和可视化数据.ipynb

机器学习系列4 使用Python和Scikit-Learn回归模型.ipynb

matlab集成c代码 SAM-Learn Why SAMDATA Terminal? Note: Understand what SAMDATA Terminal is,why it matters,and how you can harness it for your projects what it is SAMDATA Terminal 是专业的数币回测引擎，提供高质量的数据服务，运用零知识证明，汇集全球量化策略。我们赋能交易员高效稳定的数币量化回测引擎，服务投资人透明安全的投顾解决方案服务，从模型研究、策略回测到模拟交易验证，从交易信号产生到一键跟单，从个人探索到策略英雄榜——在这里，一切水到渠成！ why it matters SAMDATA Terminal 使用离线开发及在线评测的模式保护开发者的策略隐私，为用户提供安全保密的策略开发工具和环境，致力于提供专业、易用的策略回测框架，给投资人带来顶级回测体验，此外，我们支持 C#、Java、Python 和 Matlab 等多种编程语言，实现标准化策略接口。 how you can harness it for your

XGBRegressor：使用Python 2.7，scikit-learn和XGBoost进行回归问题的简单实现

面部吸引力预测 这是使用地标特征和gabor过滤器预测面部吸引力的存储库。 从以下获得的功能： 面部距离 面部比例 伽柏滤波器 如何运行： 首先必须通过运行generate_features.py生成所有功能 然后，您可以通过运行train.py来训练自己的模型 您可以通过运行demo.py对单个图像进行测试（在开头给出路径） 所需的库：Dlib，OpenCV，numpy，scipy，sklearn，imutils 验证结果： 演示： 请参阅下载整个数据集。

matlab基本运算程序代码了解CUDA编程 这是Packt发布的的代码存储库。 使用CUDA 10.x和C / C ++进行GPU编程和并行计算的初学者指南 这本书是关于什么的？ 计算统一设备架构（CUDA）是NVIDIA的GPU计算平台和应用程序编程接口。 它旨在与C，C ++和Python等编程语言一起使用。 借助CUDA，您可以在科学，医疗保健和深度学习领域中将GPU的并行计算能力用于一系列高性能计算应用程序。 本书涵盖以下激动人心的功能： 了解CUDA中的常规GPU操作和编程模式 揭示GPU编程和CPU编程之间的差异 分析GPU应用程序性能并实施优化策略 探索GPU编程，性能分析和调试工具 掌握并行编程算法以及如何实现它们，通过多GPU和多节点扩展GPU加速的应用程序深入到具有加速库，Python和OpenACC的GPU编程平台，从而深入了解使用GPU的CNN和RNN中的深度学习加速器 如果您觉得这本书适合您，那就赶快行动吧！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： #include #include<stdl

learn-python-3-hard-way，官网29.99美金，完整版本。

matlab源码求一元函数 OR_Learn 运筹学知识总结，以及经典模型代码的编写（python） 线性回归 在用代码实现线性回归模型之前，最重要的是模型的确定与建立，之后直接调用linprog()函数即可，需要注意的是：matlab中线性模型的标准形式为 因此在使用linprog()时，要注意把非标准化的数学形式转化成标准形式。 灵敏度分析研究的是模型参数的取值变化对最优解或者最优基的影响，模型参数的变化包括三个部分： (1)目标函数系数的变化 (2)约束条件右端值的变化 (3)目标函数中价值系数的变化 每种不同的变化都对应不同的解题方法。 运输问题通常有m个产地，n个销地，其中还存在产销平衡，产销不平衡两种形式，运输问题显然是一个线性规划问题，但是其约束条件的系数矩阵相当特殊， 可以使用更为简单的计算方法，通常称为表上作业法，通过最小元素法（或者最大差额法，或者西北角法）求得初始基本解，通过位势法（或者闭回路）检验是否为 最优基。 整数规划是在基本线性回归模型的基础上，添加决策变量均为整数的约束条件，求解方法有分支定界法和割平面法，两种方法最开始都是先不考虑整数条件，求出最优解，