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1.最新版基于TP開發(fā)的9國語言海外多語言搶單源碼+9色前端UI

今天沒事測試了一下這套源碼，基本沒什么大問題，只是需要自己設(shè)置一下偽靜態(tài)和選對PHP版本，我用的PHP7.3，否則會運行錯誤的。不要一遇到錯誤就說源碼不行。自己看看錯誤提示百度一下看看是不是自己環(huán)境有問題。建議那些想扔服務(wù)器沒做任何調(diào)試就想完美運行的人就不要下載了。

后臺賬號密碼自己在數(shù)據(jù)庫修改，MD5加密的。也沒什么難度。

可能是我的測試環(huán)境問題，用戶注冊好像有點問題，建議在后臺用戶管理那里做添加用戶測試，根據(jù)錯誤提示自己修復，很簡單的問題，就是user表里面的個別字段沒有設(shè)置默認值導致的。自己設(shè)置一下就OK了

最終效果:

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2.scikit-learn機器學習（第2版）

深度學習是1個十分受歡迎的技術(shù)性，這書內(nèi)容包括多種多樣設(shè)備學習模型，包含時興的機器學習算法，比如K近鄰優(yōu)化算法、邏輯回歸、樸素貝葉斯、K平均值優(yōu)化算法、決策樹及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。此外，還探討了數(shù)據(jù)預處理、超主要參數(shù)提升和集成化方式等主題風格。閱讀文章完這書以后，用戶將學好搭建用以文本文檔歸類、圖像識別技術(shù)、廣告詞檢驗等每日任務(wù)的系統(tǒng)軟件，還將學得怎么使用scikit-learn類庫的API從類型自變量、文字和圖象中獲取特點，怎樣評定實體模型的特性，并對怎樣提高實體模型的特性創(chuàng)建判斷力。此外，還將把握結(jié)合實際應用scikit-learn搭建高效率實體模型需要的專業(yè)技能，并可以根據(jù)好用的對策進行高級每日任務(wù)。近些年，Python語言變成了廣火爆的計算機語言，而它在深度學習行業(yè)也是非常好的主要表現(xiàn)。scikit-learn是1個用Python語言撰寫的機器學習算法庫，它能夠保持一連串常見的機器學習算法，是1個好專用工具。這書根據(jù)14章內(nèi)容，詳盡地詳細介紹了一連串設(shè)備學習模型和scikit-learn的應用方法。這書從深度學習的基礎(chǔ)知識說起，包含了簡易線性回歸、K-近鄰優(yōu)化算法、特征提取、多元線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、離散系統(tǒng)歸類、決策樹重歸、隨機森林、感知機、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、K-平均值優(yōu)化算法、主成分分析等關(guān)鍵話題討論。這書合適深度學習行業(yè)的技術(shù)工程師學習培訓，也合適愿意掌握scikit-learn的大數(shù)據(jù)工程師閱讀文章。根據(jù)閱讀文章這書，用戶將合理提高自己在設(shè)備學習模型的搭建和評定層面的工作能力，并可以高效率地處理深度學習難點。目錄 第?1章 機器學習基礎(chǔ)?1 1.1?定義機器學習?1 1.2?從經(jīng)驗中學習?2 1.3?機器學習任務(wù)?3 1.4?訓練數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)和驗證數(shù)據(jù)?4 1.5?偏差和方差?6 1.6 scikit-learn簡介?8 1.7?安裝scikit-learn 8 1.7.1?使用pip安裝?9 1.7.2?在Windows系統(tǒng)下安裝?9 1.7.3?在Ubuntu 16.04系統(tǒng)下安裝?10 1.7.4?在Mac OS系統(tǒng)下安裝?10 1.7.5?安裝Anaconda 10 1.7.6?驗證安裝?10 1.8?安裝pandas、Pillow、NLTK和matplotlib 11 1.9?小結(jié)?11?第?2章 簡單線性回歸?12 2.1?簡單線性回歸?12 2.1.1?用代價函數(shù)評價模型的擬合性?15 2.1.2?求解簡單線性回歸的OLS 17 2.2?評價模型?19 2.3?小結(jié)?21?第3章 用K-近鄰算法分類和回歸?22 3.1 K-近鄰模型?22 3.2?惰性學習和非參數(shù)模型?23 3.3 KNN模型分類?23 3.4 KNN模型回歸?31 3.5?小結(jié)?36?第4章 特征提取?37 4.1?從類別變量中提取特征?37 4.2?特征標準化?38 4.3?從文本中提取特征?39 4.3.1?詞袋模型?39 4.3.2?停用詞過濾?42 4.3.3?詞干提取和詞形還原?43 4.3.4 tf-idf權(quán)重擴展詞包?45 4.3.5?空間有效特征向量化與哈希技巧?48 4.3.6?詞向量?49 4.4?從圖像中提取特征?52 4.4.1?從像素強度中提取特征?53 4.4.2?使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活項作為特征?54 4.5?小結(jié)?56?第5章 從簡單線性回歸到多元線性回歸?58 5.1?多元線性回歸?58 5.2?多項式回歸?62 5.3?正則化?66 5.4?應用線性回歸?67 5.4.1?探索數(shù)據(jù)?67 5.4.2?擬合和評估模型?69 5.5?梯度下降法?72 5.6?小結(jié)?76?第6章 從線性回歸到邏輯回歸?77 6.1?使用邏輯回歸進行二元分類?77 6.2?垃圾郵件過濾?79 6.2.1?二元分類性能指標?81 6.2.2?準確率?82 6.2.3?精準率和召回率?83 6.2.4?計算F1值?84 6.2.5 ROC AUC 84 6.3?使用網(wǎng)格搜索微調(diào)模型?86 6.4?多類別分類?88 6.5?多標簽分類和問題轉(zhuǎn)換?93 6.6?小結(jié)?97?第7章 樸素貝葉斯?98 7.1?貝葉斯定理?98 7.2?生成模型和判別模型?100 7.3?樸素貝葉斯?100 7.4?在scikit-learn中使用樸素貝葉斯?102 7.5?小結(jié)?106?第8章 非線性分類和決策樹回歸?107 8.1?決策樹?107 8.2?訓練決策樹?108 8.2.1?選擇問題?109 8.2.2?基尼不純度?116 8.3?使用scikit-learn類庫創(chuàng)建決策樹?117 8.4?小結(jié)?120?第9章 集成方法：從決策樹到隨機森林?121 9.1?套袋法?121 9.2?推進法?124 9.3?堆疊法?126 9.4?小結(jié)?128?第?10章 感知機?129 10.1?感知機?129 10.1.1?激活函數(shù)?130 10.1.2?感知機學習算法?131 10.1.3?使用感知機進行二元分類?132 10.1.4?使用感知機進行文檔分類?138 10.2?感知機的局限性?139 10.3?小結(jié)?140?第?11章 從感知機到支持向量機?141 11.1?核與核技巧?141 11.2?最大間隔分類和支持向量?145 11.3?用scikit-learn分類字符?147 11.3.1?手寫數(shù)字分類?147 11.3.2?自然圖片字符分類?150 11.4?小結(jié)?152?第?12章 從感知機到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?153 12.1?非線性決策邊界?154 12.2?前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?155 12.3?多層感知機?155 12.4?訓練多層感知機?157 12.4.1?反向傳播?158 12.4.2?訓練一個多層感知機逼近XOR函數(shù)?162 12.4.3?訓練一個多層感知機分類手寫

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