Autumn-Pro版本基于WPJAM插件制作的高性能WordPress主题。 应原作者大胡子要求，此主题为他原创，喜欢的朋友请购买他的正版主题http://autumn-pro.xintheme.cn/ 主题使用要求： 安装WPJAM-Basic插件。 使用PHP7.2及以上版本。 开启PHP扩展：opcache 和 memcached 。 服务器开启伪静态。 配置下SMTP发信，「后台 – WPJAM – 扩展管理 – SMTP 发信」，因为前端使用找回密码等功能需要向用户发送验证邮件，如果不开启用户注册仅仅是个人博客，可以忽略这个。 建议使用Linux服务器，win服务器没用过所以我也不清楚兼容性…… 主题特点展示，还有更多细节等你发现… 微信登录目前只支持微信服务号登录，后续可能添加QQ和小程序登录 暗黑模式将之前后台控制的暗黑模式放到了前端，访客可自由切换到暗黑模式 在线更新主题支持在线更新，更新后网站后台会收到更新推送，后台一键更新 靠谱的售后服务一对一指导，专属售后群可反馈意见及bug，往后的版本中都会考虑采纳 响应式设计完美兼容

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matlab蔡氏混泥土仿真代码mnist-malab 视觉识别Demo主题及其应用 手写识别问题的数据取自： 获取数据后，我们将在数据目录中有4个文件，包括数据训练和数据测试的图像和标签。 模型目录是训练完成时存储相应模型的地方。 此存储用于在测试执行期间加载模型。 另外，关于使用斯坦福大学开发的命令加载MNIST数据集的图像和标签，请参考以下链接： 主程序由两个文件组成，包括包含 GUI 组件的 main.fig 文件和包含程序实现组件的 main.h 文件。 主要处理：GUI部分 在创建GUI文件时，matlab会自动创建一个与GUI文件名同名的.m文件，内置空函数供用户实现。 在此 GUI 中，将有 2 个弹出窗口允许用户选择特征（原始、HOG、LBP）并选择 ML 方法（KNN、SVM）接下来将有 2 个训练和测试按钮分别用于执行训练和测试分别与用户选择的特征和ML算法ML 训练部分 训练完成后，状态将发生变化，以便用户知道应用程序在做什么。 之后，我们将加载训练数据集，从 GUI 中选择的特征中，我们将执行相应的模型提取。 在演示中，我在提取特征时有更多选择。 HOG 我使用

随着计算机技术、网络技术、数据库技术的快速发展与普及应用，网络信息爆炸式 增长，而其中绝大部分信息以文本形式存在。如何从这海量的信息中快速高效的获取数 据，成为信息处理领域亟待解决的问题。文本自动分类技术作为处理和组织大量文本数 据的关键技术应运而生并取得了快速的发展。 基于主题的文本分类是根据文本的内容将文本划分到预先定义好的类别中去。机器 学习方法由于其自身的灵活性并能够取得较好的分类效果，因此在文本分类中得到了广 泛的应用。机器学习方法要经过文本的预处理，特征选择，特征加权，训练分类器并进 行分类等过程。特征加权是文本分类中的重要环节，对文本的分类性能有直接的影响。 通过考察传统的特征选择函数，发现互信息方法在特征加权过程中表现尤为突出。为了 提高互信息方法在特征加权时的性能，加入了词频信息、文档频率信息以及类别相关度 因子，提出了一种基于改进的互信息特征加权方法，实验表明，该方法比传统的特征加 权方法TFIDF具有更好的分类性能。 情感分类是文本分类的重要分支，它已经逐渐成为了信息检索和自然语言处理领域 的热点研究问题。机器学习方法同样适用于文本的情感分类，但是其效果却与传统的

win7仿照ubuntun主题,界面如同ubuntun,亲测

Lenovo联想 win7 OEM 自带的4款主题。使用方法 ：下载wallpaper和theme两个文件，解压到指定目录，然后右键桌面—个性化，在安装的主题中选择相应的主题即可。

typora_themes_直接替换 ,包含多个主题，在原有的6个基础上又添加了多个 喜欢的主题 ，包含eva 黑色护眼主题，清爽薄荷主题，方便自己和他人访问主题页面缓慢的问题

此主题(配置文件)基于Source insight 4.0 40086导出，界面及代码配色完全模仿Atom主题，图片请看此处http://blog.csdn.net/huyuan7494/article/details/77477851

国内typora服务器所使用的主题都是好几年前的版本，且有些主题过于单一，因此下载下来8个主题来分享

pyLDAvis_Optimized_TopicModeling 使用Sk-learn建立LDA模型并使用pyLDAvis绘制主题间距离图 作者：丹麦Anis和Barsha Saha博士 联络方式： 该项目的目的是优化主题模型，以使用网格搜索方法实现最佳拟合。 主题建模是一种有效的无监督机器学习工具，可帮助分析文本数据集中的潜在主题。 但是，也有必要学习优化模型以获得最佳拟合模型，以实现更好的可解释主题，从而获得有意义的见解。 此外，作者还创建了主题的交互式可视化对象，以便对主题模型进行更直观的评估。 数据集信息 到自定义数据集。 结果 初始词云 从pyLDAvis创建的可视化 主题与代表词