demo软件园每日更新资源,请看到最初就能获取你想要的:

1.最新版基于TP开发的9国语言海内多语言抢单源码+9色前端UI

明天没事测试了一下这套源码，根本没什么大问题，只是须要本人设置一下伪动态和选对PHP版本，我用的PHP7.3，否则会运行谬误的。不要一遇到谬误就说源码不行。本人看看谬误提醒百度一下看看是不是本人环境有问题。倡议那些想扔服务器没做任何调试就想完满运行的人就不要下载了。

后盾账号密码本人在数据库批改，MD5加密的。也没什么难度。

可能是我的测试环境问题，用户注册如同有点问题，倡议在后盾用户治理那里做增加用户测试，依据谬误提醒本人修复，很简略的问题，就是user表外面的个别字段没有设置默认值导致的。本人设置一下就OK了

最终成果:

 

2.scikit-learn机器学习（第2版）

深度学习是1个非常受欢迎的技术性，这书内容包含多种多样设施学习模型，蕴含时髦的机器学习算法，比方K近邻优化算法、逻辑回归、奢侈贝叶斯、K平均值优化算法、决策树及其神经网络算法。此外，还探讨了数据预处理、超主要参数晋升和集成化形式等主题格调。阅读文章完这书当前，用户将学好搭建用以文本文档归类、图像识别技术、广告词测验等每日工作的系统软件，还将学得怎么应用scikit-learn类库的API从类型自变量、文字和图象中获取特点，怎么评定实体模型的个性，并对怎么进步实体模型的个性创立判断力。此外，还将把握结合实际利用scikit-learn搭建高效率实体模型须要的专业技能，并能够依据好用的对策进行高級每日工作。近些年，Python語言变成了广火爆的计算机语言，而它在深度学习行业也是十分好的次要体现。scikit-learn是1个用Python語言撰写的机器学习算法库，它可能放弃一连串常见的机器学习算法，是1个好专用工具。这书依据14章內容，详尽地具体介绍了一连串设施学习模型和scikit-learn的利用办法。这书从深度学习的基础知识说起，蕴含了繁难线性回归、K-近邻优化算法、特征提取、多元线性回归、逻辑回归、奢侈贝叶斯、离散系统归类、决策树重归、随机森林、感知机、反对向量机、神经网络算法、K-平均值优化算法、主成分剖析等要害话题探讨。这书适合深度学习行业的技术工程师学习培训，也适合违心把握scikit-learn的大数据工程师阅读文章。依据阅读文章这书，用户将正当进步本人在设施学习模型的搭建和评定层面的工作能力，并能够高效率地解决深度学习难点。目录 第 1章 机器学习根底 1 1.1 定义机器学习 1 1.2 从教训中学习 2 1.3 机器学习工作 3 1.4 训练数据、测试数据和验证数据 4 1.5 偏差和方差 6 1.6 scikit-learn简介 8 1.7 装置scikit-learn 8 1.7.1 应用pip装置 9 1.7.2 在Windows零碎下装置 9 1.7.3 在Ubuntu 16.04零碎下装置 10 1.7.4 在Mac OS零碎下装置 10 1.7.5 装置Anaconda 10 1.7.6 验证装置 10 1.8 装置pandas、Pillow、NLTK和matplotlib 11 1.9 小结 11 第 2章 简略线性回归 12 2.1 简略线性回归 12 2.1.1 用代价函数评估模型的拟合性 15 2.1.2 求解简略线性回归的OLS 17 2.2 评估模型 19 2.3 小结 21 第3章 用K-近邻算法分类和回归 22 3.1 K-近邻模型 22 3.2 惰性学习和非参数模型 23 3.3 KNN模型分类 23 3.4 KNN模型回归 31 3.5 小结 36 第4章 特征提取 37 4.1 从类别变量中提取特色 37 4.2 特色标准化 38 4.3 从文本中提取特色 39 4.3.1 词袋模型 39 4.3.2 停用词过滤 42 4.3.3 词干提取和词形还原 43 4.3.4 tf-idf权重扩大词包 45 4.3.5 空间无效特征向量化与哈希技巧 48 4.3.6 词向量 49 4.4 从图像中提取特色 52 4.4.1 从像素强度中提取特色 53 4.4.2 应用卷积神经网络激活项作为特色 54 4.5 小结 56 第5章 从简略线性回归到多元线性回归 58 5.1 多元线性回归 58 5.2 多项式回归 62 5.3 正则化 66 5.4 利用线性回归 67 5.4.1 摸索数据 67 5.4.2 拟合和评估模型 69 5.5 梯度降落法 72 5.6 小结 76 第6章 从线性回归到逻辑回归 77 6.1 应用逻辑回归进行二元分类 77 6.2 垃圾邮件过滤 79 6.2.1 二元分类性能指标 81 6.2.2 准确率 82 6.2.3 精准率和召回率 83 6.2.4 计算F1值 84 6.2.5 ROC AUC 84 6.3 应用网格搜寻微调模型 86 6.4 多类别分类 88 6.5 多标签分类和问题转换 93 6.6 小结 97 第7章 奢侈贝叶斯 98 7.1 贝叶斯定理 98 7.2 生成模型和判断模型 100 7.3 奢侈贝叶斯 100 7.4 在scikit-learn中应用奢侈贝叶斯 102 7.5 小结 106 第8章 非线性分类和决策树回归 107 8.1 决策树 107 8.2 训练决策树 108 8.2.1 抉择问题 109 8.2.2 基尼不纯度 116 8.3 应用scikit-learn类库创立决策树 117 8.4 小结 120 第9章 集成办法：从决策树到随机森林 121 9.1 套袋法 121 9.2 推动法 124 9.3 重叠法 126 9.4 小结 128 第 10章 感知机 129 10.1 感知机 129 10.1.1 激活函数 130 10.1.2 感知机学习算法 131 10.1.3 应用感知机进行二元分类 132 10.1.4 应用感知机进行文档分类 138 10.2 感知机的局限性 139 10.3 小结 140 第 11章 从感知机到反对向量机 141 11.1 核与核技巧 141 11.2 最大距离分类和反对向量 145 11.3 用scikit-learn分类字符 147 11.3.1 手写数字分类 147 11.3.2 天然图片字符分类 150 11.4 小结 152 第 12章 从感知机到人工神经网络 153 12.1 非线性决策边界 154 12.2 前馈人工神经网络和反馈人工神经网络 155 12.3 多层感知机 155 12.4 训练多层感知机 157 12.4.1 反向流传 158 12.4.2 训练一个多层感知机迫近XOR函数 162 12.4.3 训练一个多层感知机分类手写

理解更多请点我头像或到我的主页去取得，谢谢