NT4.0已经装了SP5,没找到Option Pcak,现在只有IIS3.0,不支持ASP,请问怎样才能装上IIS4.0以上？或者说该装什么东西用来练习ASP?

Tnny 2001-07-19 07:48:55

如题。不要说升级到win2000什么的，确实只想在NT4.0下用。

谢谢。

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boysun 2001-07-20

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装Apache和Instant asp for windows。首先声明，我没装成功。

iZap 2001-07-19

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http://www.microsoft.com/msdownload/ntoptionpack/download3.asp?Site1=0&Version=53&Product=0&Language=14&StepNumber=3

wyzegg 2001-07-19

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装Option Pcak4。0啦，去买张盘

熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、YOLO目标检测、自编码器等）的基本原理及Python、PyTorch代码实现方法。

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、YOLO目标检测、自编码器等）的基本原理及Python、PyTorch代码实现方法。

机器学习中有关特征选择的问题，其实就是要剔除和类标签无关的特征，去除噪声或者冗余。在这种情况下，需要一种特征降维的方法来减少特征数，减少噪音和冗余，减少过度拟合的可能性。PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k现在的问题是，对于很高维数据，你能想象其分布吗？就算能描述分布，如何精确地找到这些主成分的轴？如何衡量你提取的主成分到底占了整个数据的多少信息？所以，我们就要用到主成分分析的处

K-L变换和PCA的区别是什么？学习模式识别，大家自然会想到这样一个并不重要的问题。老师们讲课时将这两个概念做了统一处理，wiki上也直接统一了词条。这样做的原因很好理解，大概即使它们有区别，也是极其细微的，是不需要纳入考虑的。之所以探究这个问题，更多的还是为了能加深对这些算法的理解。 ==================================================...

pca和k-means属于机器学习中无监督学习， PCA（principal components analysis）即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差

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