在 Python 中的 KMS 激活脚本

说明：  神经网络与深度学习课后习题代码，编程案列(Neural Network and Deep Learning Exercise Code, Programming List)

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说明：  Boss直聘爬虫实例，主要实现按照地区+职位关键词，采集该地区的所有相关招聘信息。(Boss direct hiring crawler example, mainly in accordance with the region + position keywords, collect all relevant recruitment information in the region.)

数字信号处理中使用AR模型编写的简单的股票价格预测代码(Digital signal processing is used to prepare a simple AR model to predict stock price Code)

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说明：  1D-CNN的模型、训练与预测。用于时间序列的一种信号处理。(the model of 1D-CNN with trainning and prediction)

kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。(Basic source application)

要读取 PTB 数据集需要用到 reader.py，在 GitHub 上面有源码，可以下载或者直接复制下来。reader.py 提供了两个函数用于读取和处理 PTB 数据集： ptb_raw_data(DATA_PATH)：读取原始数据 ptb_producer(raw_data,batch_size,num_steps)：用于将数据组织成大小为 batch_size，长度为 num_steps 的数据组 原书中的代码没有将这两个函数的操作对象视为 tensor，而根据 reader.py 中的源码说明，它是对 tensor 进行操作的。并且 ptb_producer() 函数中使用了 tf.train.range_input_producer() 函数，所以需要开启多线程。 以下代码示范了如何使用这两个函数： ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「widiot0x」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/White_Idiot/article/details/78881261

说明：  用来将ANSYS结果用灰度表示出来，弯矩利用等值线来表示(Used to express the ANSYS results in grayscale, and the bending moments are expressed by isolines)

用python语言实现的在线翻译软件 通过向google发送翻译请求获取译文(Python language online translation software Send to google translation request to obtain translation)