js根据ip跳转到相应的城市的代码 使用本代码必须放在网络上，本机测试无效！

用三种优化方法实现logistic回归的应用，根据学生的两门成绩，判断是否能录取。采用梯度下降法（GD），随机梯度下降法（SGD）和牛顿法（Newton）三种优化方法，绘制动态迭代图，可以动态观察决策结果以及损失函数的收敛过程。数据集和三种算法的代码均打包在一起，采用Jupyter Notebook编写（python）。

问题描述：输入三角形三条边，判断该三角形是等边三角形、等腰三角形、直角三角形、锐角三角形、钝角三角形中的那种？ 要求：1、用java语言编码，要有界面；2、提交代码和测试截图。

根据dlib源代码编译的静态库（19.1版本），适合使用dlib开发者使用

[最新] MFC 不规则按钮的实现, 按钮的形状, 根据图片的形状来绘制, 并且重叠的部分, 透明显示_解决了因为GetPix函数, 导致的性能慢的问题

界面上有很多控件，而且控件焦点利用Tab或者Enter建操作，但是垂直滚动条位置也需要跟随焦点位置移动，方便查看界面遮住的部分。该实例利用递归算法，逐层计算出当前焦点控件所对应于滚动条所在容器的相对Y坐标，给滚动条设置最新位置坐标。

freemarker相关介绍 根据xml批量生成java类，可自定义模版 例子可读取单个xml文件，也可读取指定目录下的多个xml文件 默认输出目录：D:\test_file\genrate_java 可在工具类CommonUtil中修改 关于freemarker的更多介绍，可以查看相匹配的文章 http://blog.csdn.net/mu_wangyue/article/details/9878747

mui滚动条 代码

kettle数据抽取、数据清洗、数据装换， 作业根据时间戳更新插入数据完整demo 1、先获取时间戳 2、删除目标库大于时间戳的 3、数据同步，获取源表跟目标表大于时间戳的，比较， 目标表多的删除， 少的插入更新 4、更新时间戳

SASchampion2017 描述 基于航空公司的数据，构建了进行损失预警的模型，包括损失概率模型和客户画像。 矿业 以数据预处理（DataPreprocessing）后的58,954条航空客户数据为例，通过数据挖掘中的分类和聚类技术分别进行客户损失预测和价值细分。 首先，进行了客户损失预测（ClassPrediction） 。 决策树，随机森林和梯度提升树相继用于训练和评估以及分类性能指标的比较。 在采矿过程中，花费了很长时间进行参数调整。 结果表明，基于Boosting算法的分类器具有更好的性能和更低的错误率。 在变量的使用方面，三个变量-从最后一次飞行到观察窗口结束的时间，第二年的总机票价格和最大飞行间隔-对预测的更大贡献。客户流失。 然后，基于混合数据类型（ClusterPreprocessing）对非损失和损失客户组进行k-medoids聚类（Cluster） 。 结果表