主要介绍如何使用python搭建：基于三个经典机器学习算法的个贷违约预测模型。三大模型：朴素贝叶斯、随机森林、逻辑回归。

MATLAB源程序代码分享：MATLAB实现牛顿迭代法求解非线性方程组

本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度残差网络（ResNet）的水果**图像分类识别系统**。 项目只是用水果分类作为抛砖引玉，其中包含了使用ResNet进行图像分类的相关代码。主要功能如下： - 数据预处理，生成用于输入TensorFlow模型的TFRecord的数据。 - 模型构建及训练，使用tensorflow.keras构建深度残差网络。 - 预测水果分类并进行模型评估。 ***如各位童鞋需要更换训练数据，完全可以根据源码将图像和标注文件更换即可直接运行。*** 博主也参考过网上图像分类的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个预测系统即可。 **本文只会告诉你如何快速搭建一个基于ResNet的图像分类系统并运行，原理的东西可以参考其他博主**。 也正是因为我发现网上大多的帖子只是针对原理进行介绍，功能实现的相对很少。 如果您有以上想法，那就找对地方了！

android悬浮球项目代码分享；辅助功能

人脸识别 opencv人脸打码-【代码分享】手把手教你：人脸识别的视频打码（基于opencv的人脸打马赛克）.rar

本文主要分享了制作幻灯片的实例代码，具有一定的参考价值，下面跟着小编一起来看下吧

k-近邻算法概述： 所谓k-近邻算法KNN就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称，它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。 k-近邻算法分析 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型 k-近邻算法工作原理： 它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个

微信小程序支付，php后台对接完整代码，全是干货呀，拿过来可以直接使用。小程序在调起微信支付之前需要5个参数，这时候就需要携带code向后台请求，然后后台根据code获取openid 再进行服务器之间的。 一、准备工作 1、小程序注册，要以公司的以身份去注册一个小程序，才有微信支付权限； 2、绑定商户号。 3、在小程序填写合法域  二、完成以上条件，你可以得到      小程序appid 小程序秘钥    这两个用于获取用户openid；      商户号id ,商户号秘钥     支付接口必须的； 三、开始开发 前台代码 /* 调起微信支付 @param 支付价格，不填写默认为1分钱

微信聊天现在非常火，是因其界面漂亮吗，哈哈，也许吧。微信每条消息都带有一个气泡，非常迷人，看起来感觉实现起来非常难，其实并不难。下面小编给大家分享实现代码

运行时请在其目录下添加user.txt passwd.txt两文件。否则会报错。程序没有加异常处理。代码比较挫….. 复制代码 代码如下: #coding:utf-8- import base64 import urllib2 import Queue import threading,re,sys queue = Queue.Queue() class Rout_thread(threading.Thread):   def __init__(self,queue,passwd):     threading.Thread.__init__(self)     self.que