2019-4-17 English learn

最新推荐文章于 2025-06-30 17:37:34 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-30 17:37:34 发布 · 263 阅读

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探讨了性格如何影响人类的寿命，指出适度饮食与定期锻炼的重要性，分析了神经质、自我约束力及乐观性格对长寿的影响。研究表明，长寿女性往往更加富有同情心和协作精神。

Keeping a moderate diet

保持适度的饮食

Engaging in regular exercise

参加定期的锻炼

what effect does your personality have on your longevity

个性在长寿中有何影响

neurotic

神经质的

Long-living women are also more likely to be sympathetic and cooperative than women with normal life span

寿命长的女性比正常寿命的人更富有同情心和更会协作.

other characteristic that you might consider advantageous had no impact on whether study participants were likely to live longer.

哪些你认为有利的性格对研究对象的寿命没有影响

those who were more self-disciplined

哪些更有自我约束力的人

bad-tempered

脾气不好的

You should strive to be as outgoing as possible

你应该尽可能努力变得乐观

personality is not destiny,and everyone konws that individuals can learn to change.

个性不是命运,每个人都知道学习去改变

??正文结束??

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Tinuv

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机器学习实战----使用Python和Scikit-Learn构建简单分类器

全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534

12-22

7292

今天我们将学习使用Python和Scikit-Learn创建一个简单的文本分类器来识别垃圾邮件。我们将先介绍数据集，并通过可视化和数据预处理方式更好地理解数据集。接着，我们将选择一个算法并使用训练集拟合它。最后，我们将评估该分类器并使用新数据进行预测。

Scikit-learn：Python 机器学习库的全面指南

candy的博客

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Scikit-learn是Python中广泛使用的机器学习库，提供丰富的工具和算法，支持数据挖掘和数据分析。其核心特点包括统一的API设计、高效的实现、良好的文档和易于扩展性。Scikit-learn适用于多种机器学习任务，如分类、回归、聚类和降维，但不擅长处理深度学习和超大规模数据。通过Pipeline和GridSearchCV等工具，用户可以简化工作流程并进行超参数调优。尽管存在一些局限性，Scikit-learn通过与其他库（如Dask、TensorFlow）的集成，能够满足更复杂的需求。

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MSICS_13.4.0_Sources(2019-6-14).7z

07-23

MSICS_13.4.0_Sources(2019-6-14).7z

MiTeC System Information Component Suite 13.4.0 Full Source.rar

04-06

获取硬件信息的控件，支持delphi10.3 rio TMiTeC_SystemInfo将以下所有组件收集在一起，以方便使用 TMiTeC_AD探索ActiveDirectory TMiTeC_APM提供有关高级电源管理的信息 TMiTeC_BT使用本机蓝牙枚举器检测蓝牙设备） TMiTeC_CPU提供详细的CPU信息 TMiTeC_Devices提供Windows设备管理器之类的设备信息 TMiTeC_Disk提供逻辑驱动器信息 TMiTeC_Display提供显示适配器信息 TMiTeC_DMA提供直接的内存访问权限 TMiTeC_DriveContent扫描并保存指定的驱动器内容 TMiTeC_Engines提供有关各种已安装引擎的信息 TMiTeC_EventLog从Windows EventLog中提取信息 TMiTeC_Firewall枚举Windows防火墙中的设置和规则，规则管理功能 TMiTeC_Machine提供有关计算机或虚拟机，BIOS，TPM等的信息。 TMiTeC_Media提供媒体设备信息 TMiTeC_Memory提供内存信息 TMiTeC_Monitor提供所有已连接的监视器信息 TMiTeC_MSProduct检测到已安装的某些Microsoft产品及其产品密钥 TMiTeC_MUS检测可用的Windows更新（MicrosoftUpdateSession） TMiTeC_Network提供网卡信息，TCP / IP广告Winsock配置，已安装的协议，客户端和服务。 TMiTeC_OperatingSystem提供OS详细信息，区域设置，时区，NT特定信息，修补程序，Internet设置等。 TMiTeC_Printers检测已安装的打印机及其属性 TMiTeC_ProcessList收集正在运行的进程，服务，驱动程序和窗口及其属性的列表 TMiTeC_Security检测已安装的防病毒，防间谍软件和防火墙 TMiTeC_SMBIOS从内存中读取SMBIOS信息 TMiTeC_Software提供已安装软件的列表 TMiTeC_Startup提供在系统启动期间启动的应用程序的列表 TMiTeC_Storage可检测S-ATA，ATA，ATAPI，RAID，SCSI，USB，Firewire存储设备及其参数 TMiTeC_USB检测USB端口和设备及其参数 TMiTeC_WIFI会检测所有可用参数的可用Wi-Fi网络每当将任何USB，火线等设备或卷连接到计算机或与计算机断开连接时，TMiTeC_DeviceMonitor都会检测并触发事件。 TMiTeC_DiskMonitor监视指定的驱动器或路径，并在发生指定事件时触发事件 TProcMonThread 通过其进程IDentifier监视给定的进程，并提供基本的进程属性，内存，CPU和I / O进程使用率，并枚举进程线程及其运行时属性。 TProcListMonThread 实时监视正在运行的进程，并提供进程属性，内存和CPU进程使用率等。 TSysMonThread监视系统并提供基本属性以及CPU，内存和磁盘使用情况 TSysModListMonThread实时监视系统模块并提供其属性 TNetConMonThread通过进程实时监视网络连接并提供其属性 TPerfMonThread实时监视性能计数器并提供其属性 THndListMonThread实时监视系统句柄并提供其属性 TMiTeC_NetCreds提供缓存的网络凭据枚举。 TMiTeC_USBHistory USB使用率检测组件 TMiTeC_WLANC已知的Wi-Fi网络枚举（包括网络密钥）

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Paper：《GPT-4 Technical Report》的翻译与解读目录 Paper：《GPT-4 Technical Report》的翻译与解读 Abstract摘要 1、Introduction简介 2、Scope and Limitations of this Technical Report本技术报告的范围和局限 3、Predictable Scaling可预测的比例 4、Capabilities能力 5、Limitations局限性

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C++编程语言详解本资源摘要信息将详细介绍C++编程语言的基础知识、应用场景、语言特点、编程技术等方面的知识点。 C++语言概述 C++是一种通用的编程语言，它具有很强的系统编程能力，支持数据抽象、面向对象编程...

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EduCoder：机器学习—Python机器学习软件包Scikit-Learn的学习与运用第1关：使用scikit-learn导入数据集编程要求：本关任务是，使用 scikit-learn 的datasets模块导入iris数据集，提取前 5 条原数据、前 5 条数据标签及原数据的数组大小。请按照编程要求，补全右侧编辑器Begin-End区间的代码。测试说明：本关的测试文件是step1/testImportData.py，该代码负责对你的实现代码进行测试，注意step1/testImport

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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

发动机故障检测数据集：1K+记录、11维传感器特征与多级故障标签CSV

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该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据，旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源，特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集，涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。时间戳：数据类型为日期时间，记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00，并以5分钟为间隔持续生成，体现了对发动机运行状态的连续监测。温度（摄氏度）：以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间，反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。转速（转/分钟）：以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成，符合多数发动机在正常运转时的转速特征。燃油效率（公里/升）：浮点型变量，用于衡量发动机的燃料利用效能，即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。振动_X、振动_Y、振动_Z：这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度，较高的数值通常暗示存在异常振动，可能与潜在的机械故障相关。扭矩（牛·米）：以浮点数表征发动机输出的旋转力矩，数值区间为50至200牛·米，体现了发动机的负载能力。功率输出（千瓦）：浮点型变量，描述发动机单位时间内做功的速率，取值范围为20至100千瓦。故障状态：整型分类变量，用于标识发动机的异常程度，共分为四个等级：0代表正常状态，1表示轻微故障，2对应中等故障，3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量，支持基于传感器数据预测故障等级。运行模式：字符串类型变量，描述发动机当前的工作状态，主要包括：怠速（发动机运转但无负载）、巡航（发动机在常规负载下平稳运行）、重载（发动机承受高负荷或高压工况）。数据集整体包含1000条记录，每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类，有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成，旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景，所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标，均为影响发动机故障判定的重要因素。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

DLMS/COSEM与HDLC通信协议标准文档及软件实现源码

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本资料汇编了DLMS/COSEM通信规范的中英文技术文档及其配套实现代码，并涵盖HDLC通信协议的相关技术资料与源码。DLMS/COSEM协议由国际电工委员会主导制定，旨在为自动抄表系统及各类计量应用提供统一的数据采集、设备部署、运维管理及系统集成解决方案。该协议凭借卓越的系统兼容性与交互能力，已成为当前电能计量领域公认的完备通信标准体系，并正式纳入IEC国际标准序列，编号为IEC62056系列。基于上述标准，本研究设计了一款符合自动抄表技术演进需求的智能电能表。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

使用scikit-learn停用词

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### 如何在 Scikit-learn 中使用停用词在处理自然语言数据时，去除常见的无意义单词（即停用词）是一个重要的预处理步骤。Scikit-learn 提供了 `CountVectorizer` 和 `TfidfVectorizer` 类来实现这一点。 #### 使用 CountVectorizer 处理停用词通过设置 `stop_words` 参数为 `'english'` 可以自动加载英文停用词列表： ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english') corpus = [ 'This is the first document.', 'This document is the second document.', 'And this is the third one.', 'Is this the first document?' ] X = vectorizer.fit_transform(corpus) print(vectorizer.get_feature_names_out()) ``` 如果需要自定义停用词列表，则可以通过传递一个字符串列表给 `stop_words` 参数[^1]： ```python custom_stop_words = ['the', 'is'] vectorizer_custom = CountVectorizer(stop_words=custom_stop_words) X_custom = vectorizer_custom.fit_transform(corpus) print(vectorizer_custom.get_feature_names_out()) ``` #### 使用 TfidfVectorizer 处理停用词同样的方法也适用于 `TfidfVectorizer`，它不仅能够移除停用词，还能计算 TF-IDF 权重： ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english') X_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(corpus) print(tfidf_vectorizer.get_feature_names_out()) ``` 对于中文或其他非英语语料库，可能需要构建自己的停用词表并将其作为参数传入上述两个向量化器中。