kmeans聚类算法的python实现程序

《Python进阶》是《Intermediate Python》的中译本，对Python中的装饰器与推导式等高级用法做了详细说明，适合于掌握Python基础后的进一步提高。 Python的语法相当简洁，即使是生成器、装饰器与推导式等的高级特性利用时，同样可以发挥Pyhton简单高效的优点。 Pyhton3.x与2.x版本语法存在不同的地方，《Pyhton》进阶中的例子会贴出Python3与Pyhton2两个版本的代码，比较难能可贵。 译者在翻译过程中，慢慢发现，本书作者有着科普作家的风范，能将晦涩难懂的技术以较清晰简洁的方式来呈现，深入浅出的风格在每个章节的讨论中都得到了体现：每个章节都非常精简，5分钟就能看完，例子追求简洁，精辟地展现了原理；每个章节都会通过疑问，来引导读者主动思考答案；每个章节都引导读者做延伸阅读，让有兴趣的读者能进步、可以举一反三；每个章节都是独立的，你可以挑选任意的章节开始阅读， 不受影响。

中文版附数据及代码文件 量化投资以Python为工具完整版 以python为工具进行量化投资分析 书中包含python基础、统计学基础、金融理论与投资组合、时间序列与配对交易、技术指标与量化投资

用python（面向对象）的方法实现贪吃蛇小游戏 python 3 ,pygame 2.0

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【实例简介】猜数字小游戏.py 开发猜数字小游戏。计算机随机生成100以内数字，让玩家去猜，如果猜的数字过大或过小都会给出提示，直到猜中该数，显示“恭喜！你猜对了”，同时要统计玩家猜的次数。

【实例简介】 该代码使用生成对抗网络 进行时序预测

LSTM入门学习，正弦波序列预测         for i, input_t in enumerate(input.chunk(input.size(1), dim=1)):             h_t, c_t = self.lstm1(input_t, (h_t, c_t))             h_t2, c_t2 = self.lstm2(h_t, (h_t2, c_t2))             output = self.linear(h_t2)  # output.shape:[batch,1]             outputs = [output]  # outputs.shape:[[batch,1],...[batch,1]], list composed of n [batch,1],         for i in range(future):  # if we should predict the future             h_t, c_t = self.lstm1(output, (h_t, c_t))             h_t2, c_t2 = self.lstm2(h_t, (h_t2, c_t2))             output = self.linear(h_t2)  # output.shape:[batch,1]             outputs = [output]  # outputs.shape:[[batch,1],...[batch,1]], list composed of n [batch,1],         outputs = torch.stack(outputs, 1).squeeze(2)  # shape after stack:[batch, n, 1], shape after squeeze: [batch,n]         return outputs

目录1.踩过的坑(tensorflow)2.tensorboard3.代码实现（python3.5）4.运行结果以及分析

以树莓派为基础，连接有毒气体传感器、温湿度传感器、Co2浓度传感器，如果传感器检测到的数据超过预设的值，将会触发灯光和蜂鸣器报警【核心源码】air_detection_alarm_system.py

【实例简介】 基于resnet50的猫狗识别，正确率99%