microsoft office project的软件开发的模板

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作者：詹姆斯·狄更斯（James Dickens），锡7118781 最终项目-CSI 5155：机器学习，Herna Viktor博士教授的课程。 这是我针对数据的二进制分类的机器学习任务的代码，该代码可从，该数据由从1994年提取的加权普查数据组成1995年由美国人口普查局进行的当前人口调查。 目标是评估五个常用的机器学习模型（包括半监督神经网络！），以对给定实例每年赚取超过50K进行分类，也就是二进制分类任务。 我的代码组织如下： Preprocess.py接收初始的census-income.data文件和census-income.test文件，然后 打印有关数据及其属性的信息 从训练数据中删除重复项 处理实例重量冲突 将缺失的值替换为其默认值 将结果写入文件：“ census-income.data/training_data_preprocess1”，“ census

LVGL Arduino 库文件和ESP32 Project Demo

CS50的使用Python和JavaScript进行Web编程：项目2已完成：2020年11月 规格： 完成拍卖网站的实施。 您必须满足以下要求： 模型：除用户模型外，您的应用程序还应至少具有三种模型：一种用于拍卖清单，一种用于投标，以及一种用于对拍卖清单进行评论的模型。 由您决定每个模型应具有哪些字段，以及这些字段的类型。 如果您愿意，您可以有其他型号。 创建列表：用户应该能够访问页面以创建新列表。 他们应该能够为列表指定标题，基于文本的描述以及起始出价。 用户还应该可选地能够为列表和/或类别（例如，时尚，玩具，电子，家庭等）提供图像的URL。 活动列表页面：Web应用程序的默认路由应允许用户查看所有当前活动的拍卖列表。 对于每个活动列表，此页面应（至少）显示标题，描述，当前价格和图片（如果列表中存在）。 列表页面：单击列表应将用户带到该列表特定的页面。 在该页面上，用户应该能

《用友Project 2000学习教程》.doc

Spotify项目 概括 对于我的顶点项目，我选择解决基于歌曲属性为歌曲分配流派的问题。在这种情况下，Spotify正在考虑发布音乐，类似于SoundCloud允许用户发布内容的方式。在准备向平台添加音乐的用户时， Spotify要求一种将这些新歌曲分类到各自流派中的方法。我选择使用PyTorch构建一个多类分类模型来创建一个神经网络。来自kaggle的数据由于在目标值类型方面不平衡而受到限制。鉴于这种缺陷，我能够将基准精度提高十倍。该存储库包含与此项目有关的所有材料。 目录 文档名称 类型 描述 代码/Data_EDA.ipynb 木星笔记本 该笔记本包含Spotify数据上执行的数据清理和EDA。 代码/modeling.ipynb 木星笔记本 该笔记本包含“建模”过程，该过程可根据有关歌曲的数据查找歌曲流派。 数据 文件夹 此文件夹包含来自kaggle的原始数据和用于建模的已清理数据

matlab计算地球面积代码克里斯汀·切斯利（Christine Chesley） 地球科学研究计算 2017年12月6日 项目名称： 环境噪声的新认识：互相关的MOCHA MT数据 抽象的： 环境噪声互相关是一种地震学领域的技术，因为它具有估计两个地震台站之间格林函数（脉冲响应）的能力（Roux等，2005）。 脉冲响应的基本物理特性允许其出现在从两个站点测量的噪声的相干部分中。 由于来自环境地震噪声的地面运动会导致MT接收器的位置发生轻微变化，因此也会导致MT接收器在地球地磁场中的位置发生轻微变化，因此这些接收器收集的数据对环境地震噪声非常敏感。 假设互相关的MT数据应产生类似于地震数据互相关所观测到的格林函数。 在这里，我们使用来自MOCHA项目的MT数据。 Roux，P.，KG Sabra，P.Gerstoft，WA Kuperman和MC Fehler（2005），地震噪声互相关的P波，Geophys。 Res。 Lett。，32，L19303，doi：10.1029 / 2005GL023803。 内容： MOCHA_map/ I. make_mocha_map.bash

毕业设计数据库源码 Graduation-Project Part of the Graduation Design code. Algorithm The R package CellAssign（ is used for calculation. Data Source The gene expression data were derived from the data of mouse liver cells, heart cells and brain neurons in the Tabula Muris project. Marker genes data from CellMarker database. 毕业设计 毕设相关代码. 算法 主要运用R包CellAssign进行运算（. 数据 基因表达数据来源于Tabula Muris项目中的小鼠肝脏细胞、心脏细胞、大脑神经元细胞数据. 标记基因数据来源于CellMarker数据库.

高级项目 我研究了使用不同的机器学习算法和python来预测英超联赛足球比赛的结果。 这是我高三毕业时作为Goucher大学计算机科学专业的Capstone项目。 我使用whoscored.com的数据，创建了用于预测游戏效果的大多数指标。 我表现最好的算法是Logistic回归模型和Random Forest Regressor（它们的精确度为68％）。 考虑到我只有357个数据点（仅包括108个验证测试集数据点），这给人留下了深刻的印象！ 文件： MyCapstone.ipynb： 该文件是一个jupyter笔记本，其中包含我在数据处理，数据分析和机器学习建模中使用的所有代码。 Table4.csv 这是一个csv文件，其中包含基于whoscored.com数据的数据，我已对其进行处理并将其用于执行预测。