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oracle取最大值的三种方式，并且同时获取其它字段数据 适用于小白、对数据库不熟悉不熟练的人使用 详细代码+注释，开箱即用

win11用不了freelunchbar了，于是做了这个小工具，指定一个目录，然后就可以在启动程序的时候自动扫描这个目录下的目录，以及子目录下的快捷方式（可以是程序、目录、文档等），多屏幕的会自动在多个屏幕上保留一个小图标，于是，就可以方便的打开各种常用的软件、目录和文档了，需要的就下载用用吧，有更好的想法也可以提一下。

线性回归预测波士顿房屋价格（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式），并进行了对比分析。 # 使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种线性回归方式实现波士顿房屋价格预测 # 波士顿房屋价格 包含506个样本、13个特征指标 # XGBoost是一套提升树可扩展的机器学习系统，也可以实现线性回归 # 使用XGBoost时，需将数据转化为DMatrix格式，否则会出现错误 # 使用评估指标判断 scikit-learn 和 XGBoost 两种线性回归方式实现波士顿房屋价格预测方式的优劣

逻辑回归预测良性和恶性乳腺肿瘤实现二分类（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式）,可扩展应用到小样本数据的故障诊断领域二分类问题 # 使用逻辑回归预测乳腺肿瘤是良性的还是恶性的 # 数据集为乳腺癌数据集，通过细胞核的相关特征来预测乳腺肿瘤为良性/恶性，这是一个非常著名的二分类数据集 # 数据集包含569个样本，其中有212个恶性肿瘤样本，357个良性肿瘤样本 # 共有32个字段，字段1为ID，字段2为label，其他30个字段为细胞核的相关特征 # scikit-learn实现逻辑回归 # XGBoost 实现逻辑回归 # XGBoost在预测结果上和scikit-learn有些差别，XGBoost的预测结果是概率，而scikit-learn的预测结果是0或1的分类，需要用户自己对其进行转化，程序能够实现scikit-learn 和XGBoost的概率输出和0或1分类输出 # 使用评估指标对分类和预测结果进行评估， 实现scikit-learn 和 XGBoost 两种逻辑回归方式对比分析

0.引言随机森林是现在比较流行的一个算法。对于回归和分类问题有很好的效果。大家有可能有过这样的经历，辛辛苦苦搭好神经网络，最后预测的准确率还不如随机森林。既然随

visa 库中使用的 inst0 通信方式所用到的 VXI-11 通信协议标准 这个标准解释了 VXI-11 通信协议中通信包的结构和意义 本资源为官网资源，为了方便大家学习，我设置积分为 0 ，大家可以自由下载 因为已经有别人发布了需要积分的资源，这里重新用 zip 压缩了一下防止识别为相同的资源，压缩文件的 md5sum 肯定已经不同了，但 pdf 文件没有任何修改，请放心下载使用 标准是本资源发布时间从官网下载下来的，使用时请注意官网有没有更新标准 资源原地址：http://www.vxibus.org/files/VXI_Specs/VXI-11.zip

asp版hmac_sha1加密方式，支持中英文，真正和PHP的hash_hmac加密结果完全一样，与java、php、python、js 一致，附对比。支持中文utf-8编码

验证不同的数据读取方式对模型的影响

基于LabVIEW,加载多个图像文件,然后将这些文件的图层进行叠加,处理方法为直接使用LabVIEW原生图像处理函数进行处理,不需要安装IMAQ Vision工具包,处理的图片为BMP格式,用户可简单方便地自行将图片函数换成JPG或PNG等其他格式.