使用机器学习R和发光的心脏疾病预测 庄主:Soham Bakore 使用R和Shiny创建Web应用程序以使用机器学习预测心脏病 我们正在使用三种机器学习算法,分别是朴素贝叶斯(Naive Bayes),支持向量机(SVM)和决策树。 目前,在支持SVM的Shiny Web应用中实现了精度最高的算法。 用户的“登录和注册”模块正在进行中,将很快更新。
2022-06-17 20:15:43 2.34MB machine-learning r shiny-applications R
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《.NET Web应用程序设计》课程标准
2022-06-15 09:08:28 346KB 文档资料
《WEB应用程序设计》复习资料
2022-06-15 09:07:22 2.35MB 文档资料
WEB应用程序设计与开发实训-课程标准
2022-06-14 19:06:31 120KB 文档资料
WEB应用程序设计技术--ASP.NET
2022-06-14 19:06:31 169KB 文档资料
Visual Studio Code是一款可以编译web应用程序的代码编辑器,它支持几乎所有主流的开发语言,如语法高亮显示、智能代码完成、自定义热键、括号匹配、代码剪辑、Diff、GIT,支持插件扩展,并为web开发和云应用程序开发进行了优化。Visual Studio Code类似于VS,具有强大的调试器,帮助程序员提高代码编辑速度,减少输入代码的循环调试时间;直接模拟代码程序的操作,通过快捷键的操作快速掌握程序的操作。 软件功能: 认识智能感知 超越语法突出显示和使用 IntelliSense 自动完成,IntelliSense 提供基于变量类型、函数定义和导入模块的智能补全。 打印语句调试已成为过去 直接从编辑器调试代码。启动或附加到正在运行的应用,并使用断点、调用堆栈和交互式控制台进行调试。 内置 Git 命令 与 Git 和其他 SCM 提供商合作从未如此简单。直接从编辑器查看差异、暂存文件并进行提交。从任何托管的 SCM 服务推送和拉取。 可扩展和可定制 想要更多功能?安装扩展以添加新语言、主题、调试器以及连接到其他服务。扩展在单独的进程中运行,确保它们不会降低编辑
2022-06-13 14:01:49 176.28MB 代码编辑器
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H3C-E126A-web,H3C-E126A-web管理程序
2022-06-12 09:05:17 753KB H3C-E126A-web H3C-E126A-web程序
vue-google-translate 一个vue.js软件包,允许对Web应用程序进行本地化。 目录 问题 该软件包在很大程度上受到了启发。 该软件包可通过使用Google翻译对vue制作的Web应用程序进行本地化。 随着网站和应用程序的发展,您可能需要扩展到母国以外的其他市场。 如果您的目标市场隔海相望,并且会说不同的语言,那么您可能别无选择,只能进行本地化。 但是,如果这些人会说您的语言,请考虑其他方面(文化和/或法律),以就是否翻译做出明智的决定。 有关什么是本地化及其潜在好处的更多详细信息,请查阅。 演示版 要查看实际使用的软件包,请在 安装 yarn add vue-google-translate npm i vue-google-translate 用法 //index.html < head > < script type =" text/javascrip
2022-06-09 11:12:08 363KB JavaScript
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如今,Web应用程序对于在许多领域(例如,资金,基于Web的业务,人力资源等)的利用具有巨大的价值和惊人的价值,因此必须对其进行全面验证。 应用程序可能很容易受到攻击,因此被攻击者滥用以获取客户的凭据。 交叉脚本(XSS)是Web应用程序的重大风险,因为它是对Web应用程序的基本而简单的攻击。 Xss为攻击设置了平台,例如跨站点请求会话劫持,伪造...等。 XSS攻击是一种注入攻击,其中攻击者在客户端程序的用户端或数据库的服务器端将侵犯性内容注入站点。 恶意代码基本上是JavaScript代码,并且在Web应用程序的输入字段中执行。 XSS攻击的类型为非持久(或反映)的XSS,持久(或存储的)XSS和基于DOM的漏洞。 跨站点脚本(XSS)漏洞的主要原因是无法清理植入网页中的用户输入。 尽管采用了安全的编码技术并使用了漏洞检测工具,但XSS仍保留在许多Web应用程序中,因为该方法非常复杂,方法的实现不正确,缺乏漏洞知识。 在本文中,我们调查了XSS攻击,预防基于存储的XSS和基于DOM的XSS的原因和方法。
2022-06-07 22:46:44 292KB XSS Web Applications Security
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IT_销售带推荐系统 Python-Django网络应用程序,根据客户以前在公司购买的产品为客户推荐产品,推荐系统为Apriori算法。
2022-06-05 19:08:41 9.05MB python sales django recommendation-engine
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