电子商务销售数据。 ecommerce.csv

本实验采用的数据集使用了 Jester 数据集作为所有算法的训练和测试数据集。Jester是一个为研究而开发的笑话推荐系统，使用的数据集中的数据则是次系统获取的真实用户数据。 数据集包含 3 个文件，共包含 73421 个用户对于 100 个笑话的评分数据。数据为 xls 格式，每一行有 101 个数据，第一个为用户评价过的笑话个数，剩下的 100 个为用户对于 100 个笑话的评分，评分为 -10～10 之间的实数，99 表示 “null”，即未打分。数据集的 5, 7, 8, 13, 15, 16, 17, 18, 19, 20 是密集的，几乎所用的用户都给这些笑话打分过。

一本免费的统计教科书，重点介绍核和粒子物理学中的现代应用。 主题包括现代实验中的数据分析和可能性。

Data.Structures.and.Algorithm.Analysis.in.C++.pdf

前言 本文主要给大家介绍的是关于Android读写CSV文件的相关内容，CSV也就是Comma-Separated Values逗号分隔的文本文件， 读写csv文件和读写普通文件类似；写的时候给数据之间添加上逗号。 设定存储路径和文件名： private static final String FILE_FOLDER = Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath() + File.separator + AboutView + File.separator + data; private static

非线性降维，流形学习的经典Laplacian Eigenmaps（LE）算法文章

表情符号情绪 表情符号情绪数据 带有简约API的轻量级，易于使用的JSON数据 根据佩特拉（Petra）克拉里·诺瓦克（Kralj Novak）的工作； 茉莉花Smailović； Sluban，Borut和Mozetič，Igor，2015年，表情符号情感排名1.0 ，斯洛文尼亚语言资源库CLARIN.SI， //hdl.handle.net/11356/1048。 他们邀请83位人类注释者按照情感极性（消极，中性或正面）在13种欧洲语言中标记超过160万条推文，而其中大约4％的推文中包含表情符号 此模块基于和根据 计算出的派生数据提供 查看该库提供的数据。 API 要求/导入emoj

% 用均值、标准差和数据绘制数据% 点。 % % 'faceColor' -> 框的颜色。 标准：[0.4 0.4 0.4] ％'meanColor'->中线的颜色。 标准：[0 0 0] % 'icrColor' -> 标准偏差线的颜色。 标准：[0 0 0] % 'dataPointsColor' -> 数据点的颜色。 标准：[0.5 0.5 0.5] % 'showBox' -> 确定是否绘制了框。 标准：'真实' % 'label' -> x 轴的标签。 标准：'1'、'2'、... % ％ 例子% 数据 = rand(10,4); % meanPlot(data, 'faceColor', [0.2 0.8 0.4], 'icrColor', [1 0 0], 'showBox', true, 'label', {'tea', 'beer', 'wine', 'coke' '}）

GKT 本文。 GKT的体系结构如下： 设置 要运行此代码，您需要以下内容： 配备GPU的机器 python3 numpy，pandas，scipy，scikit-learn和火炬程序包： pip3 install numpy==1.17.4 pandas==1.1.2 scipy==1.5.2 scikit-learn==0.23.2 torch==1.4.0 请注意，不要使用0.23.4版本的熊猫，因为在processing.py文件中执行以下命令时，它将导致错误。 df.groupby('user_id', axis=0).apply(get_data) 如果您使用“ assistment_test15.csv”文件进行测试，则在pandas 0.23.4版本中，经过groupby用户后，它将返回16名学生。 但是，如果您在1.x版本中使用熊猫，它将返回15名学生。 （此

ATSCAN：高级dork搜索和大规模利用扫描器