剪刀石头布 与GUI形式的计算机AI相同的剪刀石头布游戏。 关于游戏 石头剪刀布（也称为其他三个项目的剪刀，“石头”有时也称为“石头”，或称为roshambo或ro-sham-bo）是一种通常在两个人之间玩的手游戏，其中每个玩家同时进行用伸出的手形成三个形状之一。 这些形状是“岩石”（闭合的拳头），“纸”（平坦的手）和“剪刀”（食指和中指伸出的拳头，形成V）。 “剪刀”与两指V形符号相同（也表示“胜利”或“和平”），只是水平指向而不是直立在空中。 您将拥有一个GUI窗口，该窗口垂直分为两部分。 计算机的一侧将随机扔石头和剪刀。 一方面是将要玩游戏的用户。 将为用户提供三种投掷选项，即石头，纸，剪刀。 首先，将有一个欢迎屏幕，其中将包含一个典型的游戏加载屏幕。 你可以看到高分。 您会被问到您要打几局。 我们将尝试使用Python在GUI中制作游戏 关于我们的团队 成员： Archsih

kaggle数据集 可供所有人使用的Kaggle数据集集合 系统 Python 3.5 Python 3.6 Python 3.7 Linux 苹果系统 视窗 有关Kaggle数据集的更多信息 import kaggledatasets as kd heart_disease = kd . structured . HeartDiseaseUCI ( download = True ) # Returns the pandas data frame to be used in Scikit Learn or any other framework df = heart_disease . data_frame () # Returns the tensorflow dataset type compatible with TF 2.0 dataset = heart_disease . load () for batch , label in dataset . take ( 1 ): for key , value in batch . items ():

LDA差异贡献分析，PCA和LDA的差别在于，PCA，它所作的只是将整组数据整体映射到最方便表示这组数据的坐标轴上，映射时没有利用任何数据内部的分类信息，是无监督的，而LDA是由监督的，增加了种属之间的信息关系后，结合显著性差异标准测试(克鲁斯卡尔-沃利斯检验和两两Wilcoxon测试)和线性判别分析的方法进行特征选择。除了可以检测重要特征，他还可以根据效应值进行功能特性排序，这些功能特性可以解释顶部的大部分生物学差异。使用LefSe软件分析获得，其中显著差异的logarithmic LDA score设为2。 问题：LDA分析有什么用？ 回答：组间差异显著物种又可以称作生物标记物（biomarkers），该分析主要是想找到组间在丰度上有显著差异的物种。 这是用于微生物的请配合看博主对应的lefse分析文章来使用。

特征值及主成分贡献率和累计贡献率 变量 特征值 贡献率 % 累计贡献率% y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 4.198 1.226 1.036 0.268 0.174 9.608E-02 2.874E-03 59.972 17.507 14.794 3.832 2.482 1.373 4.105E-02 59.972 77.479 92.273 96.105 98.586 99.959 100.000

精简的高校的司库，这是jszz系列的一个小合集，小小的资料关键时刻派大用场，关键在于开发的贡献

表3　特征值及主成分贡献率

Arduino-ArduinoProtonPack.zip,鬼怪质子包的Arduino代码Arduino的鬼怪质子包,Arduino是一家开源软硬件公司和制造商社区。

用matlab编写的主成分分析,包括协方差矩阵,相关系数矩阵,矩阵标准化,特征根排序,贡献率,累加贡献率,主成分数,主成分得分,主成分得分的排序的完整运算.

2021年全球能源创新指数：国家对全球清洁能源创新体系的贡献.pdf

计算主成分贡献率及累计贡献率 贡献率 累计贡献率 一般取累计贡献率达85%~95%的特征值 所对应的第1、第2、…、第m（m≤p）个主成分。