例如 感知机 -site:csdn.net

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支持中文\documentclass[UTF8]{ctexart} \documentclass{article} \title{多级标题示例}\author{作者姓名}\date{\today} \begin{document} \maketitle \section{一级标题}这是一级标题的内容。 \subsection{二级标题}这是二级标题的内容。 \subsubsection{三级标题}这是三级标题的内容。 \paragraph{四级标题}这是四级标题的内容。 \subparagraph{五级标题}这是五级标题的内容。 \end{document}

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物品 装备 功法 功法书

实验目的 众所周知，人类自然语言中包含了丰富的情感色彩：表达人的情绪（如悲伤、快乐）、表达人的心情（如倦怠、忧郁）、表达人的喜好（如喜欢、讨厌）、表达人的个性特征和表达人的立场等等。 情感分析在商品喜好、消费决策、舆情分析等场景中均有应用。利用机器自动分析这些情感倾向，不但有助于帮助企业了解消费者对其产品的感受，为产品改进提供依据；同时还有助于企业分析商业伙伴们的态度，以便更好地进行商业决策。 学习对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。 使用仪器、材料 环境：Python 3.12.4 (Anaconda3） 开发工具：Visual Studio Code 实验过程原始记…

一个有趣的概念 1简要介绍xx模型的定义 给出简要例子说明,不用代码,手动模拟即可 注意在解释的过程中,要对公式的每个符号进行说明解释,要保证科学研究的严谨性 2为了求解这个模型的最优参数,有哪些方法? 给出简要例子说明,不用代码,手动模拟即可 注意在解释的过程中,要对公式的每个符号进行说明解释,要保证科学研究的严谨性 基础知识 要求1：基本概念要求2：数据集划分要求3：性能度量要求4：可以描述任务之间的关系要求5：可以描述各算法的特点，同类任务不同算法的特点及其之间的区别等 基本概念： 这是指你需要理解机器学习的基础知识和术语。例如，什么是监督学习和无监督学习，什么是特征和标签，什么是模型训…

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机器学习简介 机器学习概括 机器学习模型 有监督模型（单模型 线性模型 kmeans 决策树 神经网络 支持向量机） 无监督模型（聚类 降维） 概率模型 （EM MCMC 贝叶斯 ） 机器学习分类 监督学习 分类 回归 无监督学习 聚类 降维 机器学习的方法和流程 模型机器学习首先考虑使用什么模型 模型分为概率模型和非概率模型 概率模型：决策树 朴素贝叶斯 非概率模型：感知机 支持向量机 Kmeans 神经网络 按判别函数的线性与否分为 线性模型 和 非线性模型 线性模型 ：感知机 线性支持向量机 Kmeans 非线性模型 ： 核支持向量机 神经网络 损失函数 模型预测出来的 和真实的 有差距…

思路 1、主要源代码文件夹The Scroll of Taiwu_Data/Managed 其中文件大多是dll 2、运用dnSpy等反编译软件 获取源代码 3、moding 源码 4、导出成为dll放入mod文件夹 Libs 0Harmony.dll using HarmonyLib; 提供补丁方法 可以用于修补类的方法 有自动补丁和手动补丁，也分PrePatch前置补丁和PostPatch后置补丁 Assembly-CSharp.dll using Config; using Config.ConfigCells.Character; using GameData.Domains.Char…