散点分 密码忘记了 今天才找回来 庆祝一下

interpb 2008-07-08 02:33:30
平均给分 哈哈
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huangyangweiyue 2008-07-09
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[Quote=引用 67 楼 i_saw_you 的回复:]
jf
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cuilike 2008-07-09
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接分
lingshao0909 2008-07-09
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没结，就接点分吧
i_saw_you 2008-07-09
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kokobox 2008-07-09
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为了防止类似事件再次发生

我决定献出大脑的部分空间来记录lz的密码

lz ，csdn，ip ic iq通通告诉我密码
黑夜愁客 2008-07-09
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哦 给分啊、、、、恭喜啦
JJTwo 2008-07-09
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playboy1001 2008-07-09
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jie
JerryBeckF 2008-07-09
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好多的分，接。。。。。。。。
null1null 2008-07-09
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牛人，好久不见了啊！！！
shili150 2008-07-09
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好慢长啊
shili150 2008-07-09
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什么时候能到一星
shili150 2008-07-09
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算是赶上了
小雨转晴 2008-07-09
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ibook2016 2008-07-09
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设成6个1就忘不了了。
vstian 2008-07-09
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[Quote=引用 16 楼 laorer 的回复:]
接分
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jlwei888 2008-07-09
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crl_lxy 2008-07-09
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恭喜，接分，呵呵。。。。
serryzhao 2008-07-09
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[Quote=引用 29 楼 chenhongxin 的回复:]
好多的分，接。。。。。。。。
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braig 2008-07-09
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楼主好人啊！！
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TowardsDataScience 博客中文翻译 2019（三百七十七）
2019 年 3 月 5 日星期二是煎饼日！煎饼日，在英联邦国家和爱尔兰也被称为忏悔星期二，是灰烬星期三的前一天。许多基督徒遵守的特定习俗是吃煎饼来庆祝这一天，这样就吃完了在四旬斋期间(复活节前 40 天)要避免的所有黄油、鸡蛋和脂肪。我知道英国人总是有迷人的方式来庆祝特殊场合，但我仍然惊讶地看到煎饼日的到来。不仅是烘焙业的业余爱好者和厨师专家都在深入思考他们的下一个创作，包括奇妙和复杂的浇头，而且所有年龄的勇敢的男人、女人和孩子也在训练自己在街上跑来跑去，把煎饼抛向空中，热切地争夺煎锅。
我在CSDN参与的3000个帖子
 今日偶然翻到，感慨万千 1：申述：版主，是否扣了我的专家分？ 2：100分急求，随机输出十个小写字母，但是，要求这十个字母不相同 3：求Sn=a+aa+aaa+…+aaa…a（n个a）之值 4：数组题 望高手帮忙！ 5：呵呵，来推荐一下我的网站，本站提供大量当今流行的免费的音乐和免费电影，常用软件、游戏、精美图库下载,希望对网友有帮助!顺便散分! 6：VBA请教怎
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（二百二十二）
条形图是一种处理分类数据的可视化数据。该图表为所有变量呈现一个矩形条，每个变量的高度与它们所代表的值成比例。上面的文字听起来不错，但是在普通人的语言中它是什么意思呢？分类变量只是一个允许我们根据一组标签对其进行分类的变量。标签不需要内部排序，并且可以与零个、一个或多个数据点相关联。例如，我们可以根据出具收据的商店对收据进行分类。商店没有内部排序，这意味着我们不能说一个比另一个小或大(至少在没有定义另一个指标进行比较的情况下)。条形图的想法是可视化一些与我们的标签相关的顺序变量。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2022（六十三）
我的任务是向求职者揭露 NLP 程序，安全是我的首要任务。如果你是第一次收听，那么需要注意的是我已经使用 FastAPI 和 vue.js构建了一个应用程序，并且在 AWS上托管了它。应用程序基础结构已经就绪，我已经对安全性进行了分类；我相信是合理的！前一段时间我已经制定出了 NLP 战略。几个月过去了，因为我最初创建服务器和托管网站，所以我想检查和看看什么样的交通模式已经发展。由于这是一个数据分析的挑战，我致力于在我的工作中使用米托作为试验。在这个项目中，我们使用一个关于观点词汇和表情符号的。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018（二百六十九）
数据是新的石油，说实话，只有少数几个大玩家对这种货币拥有最强的控制力。这个世界的谷歌和 Facebooks 对他们最新的机器学习算法和软件包如此慷慨(他们免费提供这些)，因为算法世界的准入门槛现在相当低。开源已经走过了漫长的道路，从被史蒂夫·鲍尔默等人称为邪恶的 T4 到成为微软不可或缺的一部分。大量开源项目正在推动数据科学、数字分析和机器学习的发展。站在 2018 年我们可以有把握地说，算法、编程框架、机器学习包(甚至是如何学习这些技术的教程和课程)都不是稀缺资源而优质数据才是。
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