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个人GBDT实验代码和数据集分享

本脚本附属于本人原创博文《安卓签名技术详解（附powershell脚本）》，实现了通过右键菜单一键签名apk文件，可以对进行加固过的apk进行重签名，提高工作效率。同时本脚本也使用了很多powershell技巧，可以作为powershell脚本范例供初学者学习。

1、机器学习入门 2、pytorch 3、已经分类好，并且有标签，配合博文一起食用

Triplet Loss训练所需数据，是博文《Tensorflow2/Keras Triplet Loss 代码实践》(https://blog.csdn.net/u012762410/article/details/127484490)所需数据。主要包含：anchor_arr.npy，negative_arr.npy和positive_arr.npy。

博文 “docker找不到runc：failed to create shim: OCI runtime create failed: unable to retrieve OCI runtime ” 附带资源

博文python 因子分析中使用的数据

《跟我一起玩Win32开发》相关博文第15篇，ListView控件的一个实例源代码（Report视图）。

在已有 Pagerank算法构建的微博用户影响力评估模型中，存在用户自身属性信息欠缺以及在用户不活跃期间其影响力被误判下降的问题。为此，综合考虑用户自身的属性，基于用户的活跃度、认证信息及博文质量来确定其自身的基本影响力，通过引入用户博文的传播率挖掘用户的潜在影响力，结合用户不同好友的质量，基于改进的 Pagerank算法构建微博用户影响力评估算法。实验结果表明，与改进BWPR算法相比，该算法准确率、召回率和F值分别提高13.5%、10.1%和12.3%，能准确、客观地反映微搏用户的实际影响力，可为社交网络中的意见领袖挖掘、信息传播和舆论引导等研究提供参考。

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