prophet代码+学习

样本数据不均衡的数据的解决方案： 过采样：生成样本少的样本，和样本多的样本一样多（同样多） 下采样：两种样本一样小，从多的样本中删除一部分（同样少） 特征缩放：对Amount列进行特征缩放，使其分布范围和其他特征属性的分布范围保持一致 机器学习误区：会认为数值大的数据重要程度较大，但是我们拿到数据，其实每个属性的重要程度是一样的，所以需要进行特征缩放 所以可以进行：归一化（缩放到0~1）或者标准化(缩放到-1~1)

从图像数据集读取图片并拼接成大图

《生成对抗网络入门指南》随书源码

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背景图片和文字可以自己更换，音乐是循环播放的

【实例简介】

实现购物车功能例子

图片分类，图像识别，目标检测的resnet50，python实现。

【实例简介】

web编程，在原有网页上增加内容；增加新网页，可以新建topic 然后再该topic下 发布消息，如下图 运行方式：python manage.py runserver 然后访问 http://localhost:8000/  即可