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这是 “LSTM时间序列预测任务” 案例中使用到的数据集，该案例我已在Blog中分享，欢迎下载该数据集。

目前提供的项目数据是双十一及过去6个月内用户的日志信息，预测未来6个月内用户是否在同一商铺中重复购买。 ➢ 目的是根据用户与商家在双11之前6个月的交互记录数据和双11期间的交互记录预测商家的新买家在未来 的6个月内再次从同一商家购买商品的概率。 ➢ 结合目前天猫平台销售的数据情况，可以实现以下目标: 1. 对数据进行基本的处理； 2. 根据用户行为提取出相应的特征，用以判断用户是否会重复购买； 3. 依据用户行为特征训练合适的分类模型，预测用户重复购买的概率； 4. 根据模型对天猫用户重复率进行预测。

名字：cifar-10-python.tar.gz 有两个版本 一个cifar-10-python.tar.gz 另一个cifar-10-binary.tar.gz

糖尿病数据集

这是一个WPF学习的小例子，是本人在学习的过程中总结的相关内容，若果想继续深入的学习，请查看本人博客的相关文章，博客地址：http://www.cnblogs.com/zzz-z123/

直方图绘制参数详解 生成数据： import numpy as np np.random.seed(0) data = np.random.randn(1000000)*10 data = data.astype(np.int8) 最麻烦的方法： import matplotlib.pyplot as plt num_dict = {} for num in data: if num in num_dict: num_dict[num] += 1 else: num_dict[num] = 1 keys = list(num_dict.keys()) values = list(n

源自UCI机器学习数据库，但是官网只有.data和.name文件，这里手动改为csv文件造福后人，有帮上忙的点个赞吧hhh

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隐私计算作为在数据融合应用过程中保障数据安全合规的关键技术路径，腾讯撰写《腾讯隐私计算白皮书2021》，旨在与业界共同探讨、推动隐私计算技术产业的发展，寻求在数字治理中发展和安全的平衡点。