GBDT_Simple_Tutorial（梯度提升树简易教程） 简介 利用python实现GBDT算法的回归、二分类以及多分类，将算法流程详情进行展示解读并可视化，便于读者庖丁解牛地理解GBDT。 项目进度： 回归 二分类 多分类 可视化 算法原理以及公式推导请前往blog： 依赖环境 操作系统：Windows/Linux 编程语言：Python3 Python库：pandas、PIL、pydotplus， 其中pydotplus库会自动调用Graphviz，所以需要去下载graphviz的-2.38.msi ，先安装，再将安装目录下的bin添加到系统环境变量，此时如果再报错可以重启计算机。详细过程不再描述，网上很多解答。 文件结构 | - GBDT 主模块文件夹 | --- gbdt.py 梯度提升算法主框架 | --- decision_tree.py 单颗树生成，包括节点划分

ansys-fluent-2019R3的官方教程，并附上文中具体案例的文件。

Java_Tutorial_Exercises 面向初学者的 Java 教程练习。 这些是我在大学期间使用的一些练习。 这个仓库的目的是让我个人学习如何使用 Git 和 GitHub。

网上查找到的R语言电子资料，介绍了RAD，OMI，RLQ，CCA方法的使用，希望给读研或者做生态的带来简便的过程，但是最好还是能自己去学习一些多元统计知识

平均教程 创建 MEAN 堆栈应用程序的教程 不同之处在于我也在编写测试！

React 是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库。 只是 UI：很多人使用 React 作为 MVC 中的 V。 由于 React 不对您的技术堆栈的其余部分做任何假设，因此很容易在现有项目中的一个小功能上试用它。 虚拟 DOM： React 使用虚拟 DOM差异实现来实现超高性能。 它还可以使用 Node.js 在服务器上呈现——不需要繁重的浏览器 DOM。 数据流： React 实现了单向React式数据流，它减少了样板文件，并且比传统的数据绑定更容易推理。 例子 我们有几个例子。 这是让您入门的第一个： var HelloMessage = React . createClass ( { render : function ( ) { return Hello { this . props . name } < / div >

分页3 Android教程 该存储库包含一个示例应用程序，该应用程序在Android中实现了Paging 3库。 概念参考资源 该应用程序具有以下软件包： data ：包含所有数据类和ApiService。 adapter ：包含用于RecyclerView的适配器。 图书馆参考资源： Kotlin-Coroutines： ： 无论如何，如果这个项目对您有帮助，请表达您的爱意 :red_heart: 通过把 :star: 在这个项目上 :victory_hand: 探索Android在线教程和课程，以进一步了解MindOrks 学习构建乘车共享Android Taxi Clone App，例如Uber，Lyft-MindOrks的开源项目 -MindOrks提供的所有免费Android教程 -在此在线课程中，您将学习Dagger，Kotlin，RxJava，MVVM体系结构，体系结构组件，Jetpack，LiveData，Vi

基本 AVR ATtiny 编程的代码示例 这与以下。 闪烁_忙等待 在朴素的忙等待循环中使 LED 闪烁的非常基本的示例 闪烁_busywait_5_leds 在朴素的忙等待循环中闪烁 5 个 LED 的基本示例 闪烁_定时器_中断 使用硬件定时器中断更有效地闪烁 LED 闪烁_看门狗_中断 使用硬件看门狗中断非常有效地闪烁 LED 闪烁_硬件_pwm 使用脉宽调制（定时器）使 LED 变暗 button_press_interrupt 使用硬件中断检测并响应按下的按钮 邮箱通知程序_轮询 当邮箱收到邮件时开始闪烁 LED 并在清空邮箱时关闭 LED 的小而完整的实际示例 ＃如何 ##Install 安装 AVR GCC 工具链和一些编程软件并使用您喜欢的 IDE。 理智的开发者会使用 Mac 或 Linux，我更喜欢 Debian 的 Linux，所以如果你使用 Ubuntu、

matlab眼睛识别源码 # PyData 教程创建此存储库的目的是让参加 PyData 教程的人员在本教程之前查看代码。 本 OpenCV 教程基于 3.0.0 版本 眨眼间用 OpenCV 构建人脸识别系统 这个笔记本是在 PyData 会议期间为教程创建的： 作者：来自 Qualogy Solutions 的 Rodrigo Agundez 地点：阿姆斯特丹，Papaverweg 265 日期：2016 年 3 月 12 日星期六 时间：16:15 房间：2 本教程的目标是使用 opencv 库构建一个简单的人脸识别系统。 本教程分为三个部分： 使用 OpenCV 的图像和视频的基本处理技术。 构建我们的图像数据集。 训练 OpenCV 提供的分类模型。 识别模型从未见过的图像。 从实时视频源中识别人脸。 尝试欺骗人脸识别以对其他类型的物体进行分类。 关于 OpenCV OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。 该库包括一套全面的经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。 这些算法可用于： 检测人脸 识别面Kong 识别对象 对视频中的人类行为进行分类 跟踪相机移动

NS3.26教程tutorial.pdf 全英文官方文档