用python 来实现和了解生物同统计学。

通过ContentProvider（内容提供者）将app中数据库对外开放（当然也可以对app本身开发）；然后对数据库的增删改查就通过ContentProvider来实现；然后用ContentObserver（内容观察者）来监听数据是否有变化。当有变化则就调用onChange方法了！

C++中定义MysqlManager类，通过API函数实现对Mysql数据库的简单增、删、改、查操作并打印查询结果。下载即用，修改初试信息即可。

使用网络摄像头的Mask_RCNN 要求 Python>=3.4 numpy scipy Pillow cython matplotlib scikit-image tensorflow>=1.3.0 keras>=2.0.8 opencv-python h5py imgaug IPython[all] pycocotools 模型是经过训练的MS COCO数据集，并且使用了预先训练的权重（例如，使用网络摄像头对对象进行分割） 这是使用Mask-RCNN 进行对象实例分割的示例视频 在繁忙的印度道路上测试过的该模型的示例视频： : 使用Mask-RCNN测试的样本图像 可能的改进 该模型使用具有4GB内存的Nvidia 840M来实现，因此帧速率非常低。为了获得更好的帧速率，我们可以使用Nvidia Titan X或Nvidia 1080Ti。通过使用这些显卡，我们可以将当前场景的帧

EDA实验 交通灯 设计程序，已通过 大学实验

信用卡欺诈识别 在此项目中，我们使用一些欧洲信用卡公司提供的数据。 该数据集表示在两天内发生的财务操作，在将近29万笔交易中，分类了492起欺诈行为。 为了进行预测，使用了两个机器学习模型（逻辑回归和决策树），以基于召回指标评估哪个具有最佳性能。 请联系我们，如果您有任何疑问。 我总是有空。 Linkedin： : 电子邮件： 我希望你喜欢！ 再见！

次代码是我自己调了很久才搞出来的，希望大家多多支持

文献阅读（36）的原文，文章主要是机器学习和深度学习在糖网方面的应用。 文章核心：使用现有的方法进行糖网分类，没有进行模型的改进，使用前任训练好的权重作为预训练模型的初始权重，之后根据实际情况进行微调，找到较好的结果。

JsonToTxt 本脚本JsonTT-V4用于处理指定格式的json文件，通过读取用户输入的文件路径或者是文件夹路径，将指定的json文件或文件下的所有json文件，转化为根据host划分的txt文件。 本版本处理的json文件格式实例： {"host":"205.234.131.206", "domain":null, "time":"2015-07-03T16:00:10-04:00", "log":[{"type":"connect","data":null,"error":null}, {"type":"read","data":{"response":"220 Welcome to Pure-FTPd [privsep] [TLS] "},"error":null}]} （若需要修改json格式，只需修改createTxt函数中相应读取字段值） 本脚本根据用户输入的文件路径或文

编译通过而且能够正常运行的简单的BMP加水印的工程.rar