可用于地震数据处理的工具箱，利用matlab语言编写。

本文实例为大家分享了C#微信分享的具体代码，供大家参考，具体内容如下 微信分享代码，先引入： [removed][removed] 获取签名： mui.ajax('/apijson/wxsign', { type: 'get', data: { url: location.href, }, success: function (data) { //alert(JSON.strin

注：本文的邮件服务器只用于发送邮件，也就是STMP服务器。 一、准备工作 1. 为邮件服务器添加DNS解析 虽然不加DNS解析也能把邮件发出去，但会被大多数邮件服务器当作垃圾邮件。根据我们的实际经验，需要添加三条DNS解析记录：A记录、MX记录、TXT记录。比如域名cnblogs.info，对应的DNS记录如下： 2. 准备存放邮件的硬盘空间 如果用的是阿里云入门级Linux服务器，有一块20G的数据盘未挂载，需要格式化并挂载（假设这里挂载的目录是/data）。 二、配置postfix postfix是CentOS默认安装的邮件服务器软件。以下配置示例假设要配置的域名是cnblogs.inf

The data can Explore global temperatures since 1750,and the raw data comes from the Berkeley Earth data page. 数据集探索自1750年以来全球温度，以及其原始数据来自“伯克利地球”数据页面。 GlobalTemperatures.csv GlobalLandTemperaturesByCountry.csv GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv GlobalLandTemperaturesByState.csv GlobalLandTemperaturesByCity.csv

vs中有格式化输入，qt中也有自己的，适合新手

房屋价格分析 语境 房价受许多因素影响，包括平方英尺，材料的表面光洁度以及附近地区等。 目的是确定哪些因素对房屋的最终销售价格影响最大。 统计分析对于确定哪些因素更具影响力至关重要。 数据集 该数据集适用于爱荷华州埃姆斯市。 它是从Kaggle检索得到的，包含79列，包含1,460个观测值。

支持 Spring Data for MongoDB 中的 GeoJSON 类 目前 Spring Data for MongoDB 支持地理空间几何，但它们不使用 GeoJSON 表示。 此外，并非 GeoJSON 涵盖的所有几何图形都默认包含在 Spring Data 中。 该库为 MongoDB 支持的所有几何提供支持。 配置 GeoJSON 转换器 在 Spring 上下文的 MongoTemplate 中注册提供程序。 如果您使用的是 Spring Boot，这意味着您必须创建一个配置来扩展 AbstractMongoConfiguration 并覆盖 customConversions bean。 ... @Override public CustomConversions customConversions() { return new CustomConver

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员工流失-原因和解释 留住人才与留住人才同等重要，而且可能会花更多的时间和金钱，这是因为花了一些时间和金钱来使某个工人适应您的环境和公司。 因此，我认为瞥一眼决定离开公司的工人的主要特征是我们值得的。 为了检查这一事实，我将使用位于Employee Attrition数据集，因为它包含专门为此用例收集的数据。 本研究中使用的版本也专门存储在文件夹data /中，因为网站上的文件可能会随着时间而变化，并且与此处所检查的版本不符。 档案结构 data / ：分析中使用的数据集的版本。 doc / ：由于具有嵌入式图形，因此使用HTML文档，并提供研究的结果和主要结论。 src / ：项目中使用的代码，.Rmd格式。 参考

完善的机器学习：笔记，练习和Jupyter笔记本 在下面，您将找到补充第二版《机器学习精炼》（剑桥大学出版社出版）的一系列资源。 目录 小部件样本和我们的教学法 我们相信，只有对以下三个问题中的每一个回答都是肯定的，才能精通某种机器学习概念/主题。 Intuition你能用一个简单的图景描述这个想法吗？ Mathematical derivation您可以用数学符号表达直觉并推导基础模型/成本函数吗？ Implementation您可以在不使用高级库的情况下使用Python这样的编程语言对派生代码进行编码吗？ Intuition comes first. 直观的飞跃先于知识的飞跃，因此，我们在书中包括了300多种彩色插图，这些彩色插图经过精心设计，可以直观地掌握技术概念。 这些插图中的许多是动画的快照，这些动画显示了某些算法的收敛性，某些模型从不完全拟合到过度拟合的演变等。可以使用动画（与静态图形相对）来最好地说明和理解此类概念。 您可以在此存储库中找到大量这样的动画-您也可以通过这些注释的原始Jupyter笔记本版本来修改自己。 这里只是几个例子： 交叉验证（回归）