参考机器学习第二章KNN(K比邻算法),对于实例代码提供相对应的数据集 # 1:约会网站 # 2:将图像转换为测试向量,创建1x1024的Numpy数组,然后打开给定的文件,循环读出文件的前32行, # 并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中,最后返回数组
2021-04-19 08:48:06 1.68MB 机器学习 算法 约会 识别
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对docker一个描述加上分享,有个深刻的概念
2021-04-16 13:02:29 2.90MB docker
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BankSystem:由于约会多线程环境:开始的业务层单例是一个以时间换取空间的策略。先在业务多个用户登录,业务层处理存在排队现象现在业务层取消单例,让每个用户拥有独有的业务服务问题:1.一个账号多人请求登录,出现多个账号在线。 --dao层注册于登录前需要先判断user_pool while(uers.get(username)!= null)2.多个账号同时给一个账号转账时,会出现getMoney(),setMoney()的线程安全问题。-给改变ProperFiePo对象的钱值的都加同步锁,防止多线程操作-而用户名密码,因为用了user_pool控制,有且仅有一个相同的用户在线,所有不会有线程安全问题3.由于用户4.GUI接口的窗口关闭事件的监听,已经用户的一些误操作提示
2021-03-23 19:09:59 65KB 系统开源
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Speed_Dating:EDA快速约会 实用程序:Pandas,Seaborn,Matplotlib 阅读du csv +清洁 selon le sexe的分布,年龄,地区d'études 分析参加者的获奖情况 分析社区关系
2021-03-19 09:13:41 162KB
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K-近邻算法约会案例1000行样本数据
2021-03-16 09:11:20 26KB 机器学习
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2020年约会类应用营销指南.pdf
2021-02-16 20:05:38 11.35MB 约会
面试调度 单页应用程序,允许学生在一个时隙中与面试官预约时间。 学生可以选择特定的日期,时间,面试官并创建约会。 可以编辑,删除预订,更改名称。 主应用程序是使用React Hooks组件创建的-通过Storybook,并经过Jest测试。 建立 使用npm install安装依赖项。 使用链接在同一文件夹中克隆和安装贝克终端服务器: : 安装并播种数据库,运行服务器。 运行Webpack开发服务器 npm start 运行Jest测试框架 npm test 运行Storybook视觉测试平台 npm run storybook 屏幕截图
2021-02-04 13:10:54 864KB react javascript scheduler postgresql
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k-邻近值算法中的海伦约会算法使用文档,datingTestSet.txt
2020-11-26 17:55:18 34KB datingTest
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kNN基本分类器,以及两个运用kNN算法的实例:约会网站的配对和手写识别系统,包含数据源。
2019-12-21 21:25:24 505KB kNN Python 机器学习 预测约会网站
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