Melbourne-Bay-Restaurant:墨尔本湾餐厅文件

宇宙源代码集结尾处的餐厅 《宇宙尽头的餐厅》是由Stu Galley和其他人编写，Infocom未发行的未发布的互动小说游戏。 这是什么存储库？ 该存储库是Infocom游戏“宇宙尽头的餐厅”的源代码目录，其中包括在游戏制作过程中使用和丢弃的各种文件。 它用ZIL（Zork实现语言）编写，是MDL（Muddle）的重构，MDL本身是MIT学生和教职员工创建的LISP的方言。 源代码是匿名提供的，并且表示关闭时Infocom开发系统的快照-尚无剩余方法可将其与本文撰写的任何正式版本进行比较，因此应将其视为规范，但不一定是确切的生产的源代码安排。 有关此存储库内容的基本信息 最重要的是要注意，目前尚无已知方法可以将该存储库中的源代码编译成最终的“ Z机解释程序”（ZIP）文件。 在某些Infocom源代码存储库中有.ZIP文件，但是在Infocom Drive最终降级时，这些文件已经存

chinese-restaurant-process

Restaurant_Orders_Book 一个应用程序，用于获取各种项目的订单，包括菜单卡中的附件，并为每个订单创建账单。 使用Intellij Idea创建的我已经在Codelabs的帮助下完成了这个项目

restaurant_app

线性回归餐厅情感分析 目录表 描述 线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还是否定的。 它以86％的准确度正确预测正确的标签。 技术领域 使用以下项目创建项目： python版本：3.9.1 NumPy库版本：1.20.0 熊猫库版本：1.2.2 数据集 制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。 常见词（例如“ the”，“ a”等）未分类。 每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中是否使用单词）。 除了评论是肯定的（1）还是否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。 设置 下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。 将它们放在单个文件或项目文件中。 运行代码 将以下内容添加到类文件中： x = logistic_regression("train_d

restaurant_project 该项目显示带有qt5的用于销售食品的GUI，并计算发票和其他功能

dict-restaurant-ratings