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深入学习VMware vSphere 6

资源名称:深入学习 内容简介: 《可视化 程序设计 基于 开发环境》内容简介: 是当今最为流行的程序设计语言之一, (图形用户界面)是当今计算机程序与用户之间的主流接口。使用可视化方法开发 程序具有直观、快捷、易学、易用等优点。《可视化 程序设计 基于 开发环境》以最新的 :为开发环境,使用 插件作为可视化开发丁具,结合学生成绩管理系统等实例的逐步设计过程,详细讲解了窗口、基本组件、容器、布局管理、事件处理、菜单、工具栏、表格和树等组件的可视化创建、属性设置及其在 程序设计中的应用; 对话框、查看器、编辑

WINPE从入门到DIY学习资料汇总_操作系统教程

教程名称: 从入门到 学习资料汇总 课程目录: 【 教程网】 入门 【 教程网】 专题主要介绍 个性化制作知识 【 教程网】 核心 修改教程 【 教程网】制作 的基础知识 【 教程网】制作 的技术大全

《Java JDK 7学习笔记》PDF

资源名称:《 学习笔记》 内容简介: 本书是作者多年来教学实践经验的总结,汇集了教学过程中学生在学习 时遇到的概念、操作、应用或认证考试等问题及解决方案。 本书针对 新功能全面改版,无论是章节架构或范例程序代码,都做了重新编写与全面翻新。并详细介绍了 、 、 、 与 之间的对照关系。必要时从 的源代码分析,了解各种语法在 中如何应用。对于建议练习的范例提供 文档,以突出练习重点。此外,本书还将 操作纳为教学内容之一,让读者能与实践相结合,提供的教学视频让读者可以更清楚地掌握操作步骤。 作者简介: 林信良(

Python机器学习实践指南_Python教程

资源名称: 机器学习实践指南 内容简介: 机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。 全书共有 章。第 章讲解了 机器学习的生态系统,剩余 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓、机票、 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。 本书适合 程序

Python机器学习 预测分析核心算法 中文pdf_Python教程

资源名称: 机器学习 预测分析核心算法 中文 第 章 关于预测的两类核心 第 章 通过理解数据来了解 第 章 预测模型的构建:平衡性 第 章 惩罚线性回归模型第 章 使用惩罚线性方法来 第 章 集成方法第 章 用 构建集成 资源截图:

Python机器学习——预测分析核心算法_Python教程

资源名称: 机器学习 预测分析核心算法 内容简介: 在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知 所措。本书从算法和 语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 书专注于两类核心的 算法族 ,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为 章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。 本书主要针对想提高机器学习技能的 开发人员,帮助他们解决某一特定的项 目或是提升相关的技能。 作者简介: 在硅谷

joomla学习总结 中文PDF_PHP教程

资源名称: 学习总结 中文 学习 也必须了解 的组件( )和插件( ,这一块有种非常简单的学习方法,最简单的加入自己模板后的 打包安装方法就是:找到一份 源文件(即:没有安装过的 源码) 打开 源文件下面的 文件夹 然后把自己的模板文件拷贝到 文件夹下面 有必要的话可以导出自己的数据库文件将 学习总结最简单的加入自己模板后的 打包安装方法就是:找到一份 源文件(即:没有安装过的 源码) 打开 源文件下面的 文件夹 然后把自己的模板文件拷贝到 文件夹下面 有必要的话可以导出自己的数据库文件将 源文件下面的

Eclipse插件开发学习笔记

资源名称: 插件开发学习笔记 内容简介: 《 插件开发》由浅入深、有重点、有针对性地介绍了 插件开发技术,全书分为 篇共 章。第一篇介绍 平台界面开发的基础知识,包括 控件的使用、界面布局、事件处理等内容;第二篇是插件开发核心技术,主要介绍插件开发的核心知识要点,包括行为( )、视图( )、编辑器( )、透视图( )等 章的内容;第三篇主要讲述插件开发的高级内容,包括开发高级内容、富客户端平台技术( )、 ,以及 介绍与实现等 个章节;第四篇则围绕插件开发和 应用两个主题,精心设计了两个程序开发实例,使读

Linux课程学习课件PPT_操作系统教程

教程名称: 课程学习课件 课程目录: 【 教程网】 的安装 【 教程网】 命令系统 【 教程网】 命令系统 【 教程网】 编辑器 【 教程网】 用户和组 【 教程网】 软件的安装和卸载 【 教程网】 文件系统和磁盘管理 【 教程网】 编程 【 教程网】 网络基础 【 教程网】 文件共享 【 教程网】 文件共享 【 教程网】 远程管理 系统

Python机器学习 完整pdf_Python教程

资源名称: 机器学习 完整 第 章 赋予计算机学习数据的能力 构建智能机器将数据转化为知识 机器学习的三种不同方法 通过监督学习对未来事件进行预测 通过强化学习解决交互式问题 通过无监督学习发现数据本身潜在的结构 基本术语及符号介绍 构建机器学习系统的蓝图 数据预处理 选择预测模型类型并进行训练 模型验证与使用未知数据进行预测 在机器学习中的应用 本章小结 第 章 机器学习分类算法 人造神经元 早期机器学习概览 使用 实现感知器学习算法 自适应线性神经元及其学习的收敛性 通过梯度下降最小化代价函数 使用