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Python机器学习（第3版）代码存储库 第1版和第2版的代码存储库位于 和 Python机器学习，第三版。 将于2019年12月12日发布 平装本：770页发行人：Packt Publishing 英语语言 ISBN-10：1789955750 ISBN-13：978-1789955750 Kindle ASIN：B07VBLX2W7 链接 目录和代码笔记本 有用的安装和设置说明可在的找到。 请注意，这些只是本书随附的代码示例，为方便起见，我们将其上载； 请注意，如果没有公式和描述性文字，这些笔记本可能不会有用。 机器学习-使计算机能够从数据中学习[ ] 分类训练机器学习算法[

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阅读器 又一个TXT文本阅读器。 自用为主。 使用 Safari //tiansh.github.io/reader，选择“添加到主屏幕”，从主屏幕上找到并打开，就可以开始用了。 Android设备的话可能需要Chrome浏览器打开。作者没试过。 文件列表 点左上角的添加按钮可以添加文件： 文件可以从本机，iCloud或OneDrive，MEGA之类的地方选择。 如果文件打开乱码，请考虑使用UTF-8保存文件。 点右上角可以进入设置。 文件列表，左滑，快捷或按Delete可以显示删除按钮。 设定 主题的自动模式会跟随系统设置，兼容系统设置的定时暗色模式等。 Safari浏览器支持* .tt

我的一些电子书

ZK 文档中使用的源代码。

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Constraint satisfaction is a simple but powerful tool. Constraints identify the impossible and reduce the realm of possibilities to effectively focus on the possible, allowing for a natural declarative formulation of what must be satisfied, without expressing how. The field of constraint reasoning has matured over the last three decades with contributions from a diverse community of researchers in artificial intelligence, databases and programming languages, operations research, management science, and applied mathematics. Today, constraint problems are used to model cognitive tasks in vision, language comprehension, default reasoning, diagnosis, scheduling, temporal and spatial reasoning.

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