php 版本必须 5.4 或更高 ,MySQL(5.1以上) PHP需开启 curl 扩展 pdo 扩展 支持Windows/Unix服务器环境 可运行于包括Apache、IIS和nginx在内的多种WEB服务器和模式 程序模板使用html5+css3开发 必须在支持html5的浏览器打开 推荐 IE9 + 、 谷歌 、火狐浏览器！ 安装方法 ├─ addons 目录(包括子目录)必须有可写权限 ├─ config 文件夹 必须有可写权限├─ app 文件夹(包括子目录) 必须有可写权限├─ resources 目录(包括子目录)必须有可写权限├─ storage 文件夹 必须有可写权限├─ uploads 文件夹以及子目录必须有可写权限 使用 FTP 软件登录您的服务器，将服务器上以上目录、以及该指定目录下面的所有文件的属性设置为 777，Win 主机请设置internet 来宾帐户可读写属性 开始安装 安装完成后删除数据库在导入1.sql数据库即可恢复正常使用

虾米大王教你学编程 springboot+vue-element-admin前后端分离项目实战（神盾特工管理系统一期）-水印发行.pdf

Java第二版中的自然语言处理 这是Packt发行的《 进行的代码库。 用于NLP的机器学习和神经网络模型的构建技术 这本书是关于什么的？ 自然语言处理（NLP）允许您使用任何句子并识别模式，特殊名称，公司名称等。 《 Java自然语言处理》第二版教您如何在Java库的帮助下执行语言分析，同时不断从结果中获得见解。 本书涵盖以下激动人心的功能： 了解基本的NLP任务以及它们之间的关系 发现并使用可用的令牌化引擎 应用搜索技术来查找文档中的人物和事物 构建解决方案以识别句子中的词性 使用解析器提取文档元素之间的关系 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： System.out.println(tagger.tagString("AFAIK she H8 cth!")); System.out

使用scikit-learn掌握机器学习-第二版 这是发行的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 本书探讨了各种机器学习模型，包括k最近邻，逻辑回归，朴素贝叶斯，k均值，决策树和人工神经网络。 它讨论了数据预处理，超参数优化和集成方法。 您将建立对文档进行分类，识别图像，检测广告等的系统。 您将学习使用scikit-learn的API从分类变量，文本和图像中提取功能； 评估模型性能； 并就如何改善模型的性能形成直觉。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟应用程序名称。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： Code words in text, database table names, folder names, filenames, file extensions, pathnames, dummy U

scikit-学习食谱-第二版 这是出版的的代码存储库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 由于Python的简单性和灵活性，PythonSwift成为分析人员和数据科学家的首选语言，并且在Python数据空间中，scikit-learn是机器学习的明确选择。 本书包括机器学习中常见问题和不常见问题的演练和解决方案，以及如何利用scikit-learn有效执行各种机器学习任务。 第二版首先介绍了评估数据统计属性的方法，并生成了用于机器学习建模的综合数据。 在阅读本章的过程中，您会遇到一些菜谱，这些菜谱将教您实现一些技术，例如数据预处理，线性回归，逻辑回归，K-NN，朴素贝叶斯，分类，决策树，合奏等等。 此外，您将学习通过多类分类，交叉验证，模型评估来优化模型，并深入研究以scikit-learn实施深度学习。 除了涵盖模型部分，API和分类器，回归器和估计器等

TinyCore对于有有线网络连接的新用户，建议选择 TinyCore。它包括基本 Core 系统和 X/GUI 扩展，可提供动态 FLTK/FLWM 图形桌面环境。

机器学习算法第二版 这是Packt发布的《 的代码库。 流行于数据科学和机器学习的算法 这本书是关于什么的？ 机器学习以其强大而快速的大型数据集预测而获得了极大的普及。 但是，强大功能背后的真正力量是涉及大量统计分析的复杂算法，该算法搅动大型数据集并产生实质性见解。 本书涵盖以下激动人心的功能： 研究特征选择和特征工程过程 评估性能和误差权衡以进行线性回归 建立数据模型并使用不同类型的算法了解其工作方式 学习调整支持向量机（SVM）的参数 探索自然语言处理（NLP）和推荐系统的概念 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import cross_val_score svc =

Yocto-for-Raspberry-Pi 这是Packt发布的的代码存储库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 ##说明和导航 本书随附的代码旨在帮助您进行练习，而不是代替本书本身。 出于上下文使用，该代码可能会导致无法使用的配置，并且不提供任何保修。 该代码将如下所示： # LAYER_CONF_VERSION is increased each time build/conf/bblayers.conf # changes incompatibly LCONF_VERSION = "6" BBPATH = "${TOPDIR}" BBFILES ?= "" BBLAYERS ?= " \ /home/packt/RASPBERRYPI/poky/meta \ /home/packt/RASPBERRYPI/poky/meta-yocto \ /home/p

在流控制传输协议 SCTP（Stream Control Transmission Protocol）制定以前，在 IP 网上传输七号信令使用的是 UDP 和 TCP 协议。UDP 是一种无连接的传输协议，无法满足七号信令对传输质量的要求。TCP 协议是一种有连接的传输协议，可以信令的可靠传输，但是 TCP 协议具有行头阻塞、实时性差、支持多归属比较困难、易受拒绝服务攻击（Dos）的缺陷。因此 IETF（Internet Engineering Task Force）RFC2960 制定了面向连接的基于分组的可靠传输协议 SCTP 协议。

虚拟实验室：虚拟实验室。 发行于2019