mini-Imagnet 处理CSV文件，博客内容需要

该资源为学生成绩数据集，可用于预测学生的成绩等工作。数据集中分为7个属性， 原始数据集每列说明： GRE 成绩 (290 to 340) TOEFL 成绩(92 to 120) 学校等级 (1 to 5) 自身的意愿 (1 to 5) 推荐信的力度 (1 to 5) CGPA成绩 (6.8 to 9.92) 是否有研习经验 (0 or 1) 读硕士的意向 (0.34 to 0.97) Admission_Predict.csv：为原数据集 Admission_Predict_CGPA.csv：将CGPA数据放在第一列，作为Y，其余列为X。 Admission_Predict_grade.csv：将grade数据放在第一列，作为Y，其余列为X。 Admission_Predict_GRE.csv：将GRE数据放在第一列，作为Y，其余列为X。 Admission_Predict_TOEFL.csv：将TOEFL数据放在第一列，作为Y，其余列为X。 对应的.csv格式已经转换为.mat格式

将已保存/已加星标的Google地图位置导出到KML / CSV / Sygic 该存储库包含三个脚本，可用于将加星标的位置从Google Maps导出为其他格式，然后可以由GPS导航应用程序或其他POI转换工具导入。 这三个凭证是： json2kml ：此脚本将Google Maps中加星标/保存位置（又名POI）列表转换为KML文件，该文件可以导入各种GPS导航应用程序（例如MAPS.ME）。 json2csv ：此脚本将Google Maps中加星标/保存的地点（又名POI）列表转换为CSV （逗号分隔值）文件，该文件可以导入某些POI转换工具或直接在Excel中进行编辑。 json2sygic ：此脚本将Google Maps中已加星标/已保存位置（又名POI）列表转换为Sygic Android使用的内部格式，以保存其收藏夹（ “ items.dat” ）文件。 如何将Google Maps已保存/加星标的位置导出到JSON文件 转到Google导出（ ）。 单击“全选”，然后选择“地图（您的位置）”。 确保这是唯一选择的选项。 Google将导出一个ZIP文件

鸢尾花数据，通过该数据可以进行聚类分析： k-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

本文实例讲述了Python实现的逻辑回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 使用python实现逻辑回归 Using Python to Implement Logistic Regression Algorithm 菜鸟写的逻辑回归，记录一下学习过程 代码： #encoding:utf-8 Author: njulpy Version: 1.0 Data: 2018/04/10 Project： Using Python to Implement LogisticRegression Algorithm import numpy as np import

CANoe： 从CSV文件中读取相应的signal，并发送给CANoe的系统变量，环境变量或者CAN DBC上的量；可以用于信号的仿真，或者将数据回放给can线，以实现一些实际工况中不容易复现的工况。

因CSV文件过大用Excel打开过慢时，将CSV转换成xlsx（Excel2007格式）文件后，打开速度会相对快很多 本软件能够将CSV文件快速转换成Excel文件 注：运行环境低于framework3.5时，无法运行，请慎重下载

可用于电缆网负载预测，电缆网故障诊断，电缆网拓扑

使用python语言，可以对生成的深度学习的loss值等其他迭代结果进行精确的绘制，绘制的数据可以不是整数，对整个训练过程能够有一个清晰的了解，方便对模型的改进工作。本资源另外一个特点就是能够实现多条曲线在同一图中的对比，更直观了解出现的问题。并对图形的标题、x轴、y轴进行一些必要的解释

7位手机号的归属地，共43w 条数据，走过路过，不要错过。 "1300020" "上海" "上海" "021" "200000" "中国联通" "1300021" "上海" "上海" "021" "200000" "中国联通"