追随者性别分类器 :house_with_garden: 了解您的追随者的性别！ 一个支持我的论文的project 。 介绍 目的是确定您的Instagram关注者中有多少是男性/女性。 由几部分组成： 使用socketio, flask, html & javascript构建的前端 和4种不同的分类器算法实现：xgboost，支持向量机，朴素贝叶斯和adaboost 快速存储库概述 使用sklearn库实现AdaBoost。 Flask应用程序的主要入口点（此项目）。 数据转储或保存的泡菜文件。 你知道...截图。 使用nltk库实现朴素贝叶斯算法。 使用sklearn库实现支持向量机算法。 支持该项目的第三方相关库。 使用xgboost库实现eXtreme梯度增强算法。 屏幕截图 入门 export IG_USERNAME= export IG_PASSWORD= # To limit the number of processed comments data: # follower_limit x media_per_follower x comme

python3.11.0版本下载，上传时间2022.11.09，内包含三个平台所有安装包

一些基于python3.7+pyqt5基本控件的使用，包括Qabel, QLineEdit, Qprogress等等

python3.5纯生代码实现单变量线性回归预测直线y=mx+b，不调用机器学习第三方库，仅调用numpy实现矩阵向量运算以及matplotlib实现画图。参数更新方法为梯度下降法。

无需安装kconfiglib库 进入配置界面： python3 tools/kconfig/menuconfig.py Kconfig 将生成的.config文件转化为autoconfig.h和auto.conf文件： python3 tools/kconfig/kconfig.py Kconfig auto.conf autoconfig.h log.txt .config

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Python3.10官方开发文档（中文版）压缩包解压后，双击打开index.html文件，就能进入文档首页，然后就可以随意访问开发文档，不用再怕python官方网站访问不了了 Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。 Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

深度学习环境搭建pytorch+CUDA+python3.8

投币式刮板机 用python 3编写的历史数据。大约需要2分钟才能下载并解析所有硬币的所有历史数据。 依存关系 bs4 麻木 大熊猫 要求 tqdm pip install bs4 numpy pandas requests tqdm 用法 收集所有硬币的所有历史数据： python scrape.py --outfile all.csv 过滤日期范围和硬币： python scrape.py --outfile small.csv --start 2018-01-01 --end 2018-01-31 --symbols BTC ETH 将数据读入pandas数据框： import pandas as pd df = pd.read_csv('all.csv', index_col=['date', 'symbol'], parse_dates=True) 笔记 市值是根

am335x的python交叉编译版本，解压后根据网上的教程配置环境变量后使用，省去了自行交叉编译的麻烦，本软件包包含了ssl等支持，请放心测试