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svm_iris
matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split def iris_type (s): it = {b'Iris-setosa': 0, b'Iris-versicolor': 1, b'Iris-virginica': 2} return it[s] path = 'D:/Python/datalearning/MachineLearning-Zhou/SVM/iris.data' # 数据文件路径 data = np.loadtxt(path, dtype =float, delimiter=',', converters={4: iris_type}) x, y = np.split(data, (4,), axis=1) x = x[:, :2]
41810发布于 2021-03-02 - 来自专栏大愚Talk
golang框架解析-iris
之前定了个目标，读完beego、iris、gin等go框架的源码，之前已经发过一篇过于beego的文章《golang框架解析-beego》，今天带来的是go框架iris的解析，主要讲解iris框架的一个生命周期过程 安装 使用glide安装： glide get github.com/kataras/iris glide get github.com/kataras/golog 启动一个简单的iris http服务 ("/ping", func(ctx iris.Context) { ctx.JSON(iris.Map{ "message": "pong", }) }) app.Run(iris.Addr (":8888")) } iris的生命周期 ? 图片过大 建议查看原图片链接 http://cdn.tigerb.cn/20190628234814.png 上图是我在读iris代码时，整理的iris框架的一个生命周期流程图，内容比较多。
1.5K30发布于 2019-07-24 - 来自专栏TIGERB的技术博客
golang框架解析-iris
之前定了个目标，读完beego、iris、gin等go框架的源码，之前已经发过一篇过于beego的文章《golang框架解析-beego》，今天带来的是go框架iris的解析，主要讲解iris框架的一个生命周期过程 安装 使用glide安装： glide get github.com/kataras/iris glide get github.com/kataras/golog 启动一个简单的iris http服务 ： //main.go package main import "github.com/kataras/iris" func main() { app := iris.Default() app.Get ("/ping", func(ctx iris.Context) { ctx.JSON(iris.Map{ "message": "pong", }) }) app.Run(iris.Addr (":8888")) } iris的生命周期 图片过大 建议查看原图片链接 http://cdn.tigerb.cn/20190628234814.png 上图是我在读iris代码时，整理的iris框架的一个生命周期流程图
1.4K21发布于 2020-10-29 practice-iris-0128
You can embed an R code chunk like this:head(iris)## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1.4 0.2 setosa## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosaplot(iris
17110编辑于 2024-01-28- 来自专栏Go语言指北
Iris框架极速入门
Iris 框架 官网：https://iris-go.com 框架文档：https://github.com/iris-contrib/examples ? 目录结构 手动创建一个mvc目录结构 ? "github.com/kataras/iris/v12" "github.com/kataras/iris/v12/mvc" "iris/web/controllers" ) func main () { //新建iris app:=iris.New() //设置错误等级 app.Logger().SetLevel("debug") //注册模板目录 app.RegisterView (iris.HTML(". /v12/mvc" "iris/repositories" "iris/services" ) type BookController struct{ } func (c *BookController
2.7K30发布于 2021-08-18 - 来自专栏CWIKIUS
Raspberry Pi Docker 运行 IRIS
在 Raspberry Pi 上成功安装 Docker 后可以安装 IRIS 数据库。 安装的命令为：docker run --name my-iris -d --publish 1972:1972 --publish 52773:52773 intersystems/irishealth-community 52773 这个端口是用来通过网站页面来进行管理 IRIS 实例用的。
27500编辑于 2024-08-01 - 来自专栏写代码和思考
Go web 开发框架 Iris
现在比较流行的web架构是前后端分离，后端响应RESTful的请求，Iris 能满足我们的需要。 Iris简介 它是用Go编写的一个相当新的web框架。 IRIS提供了相当优美的表达语法，和简单易用的框架支持你开发网站、API或分布式应用程序 简单来说Iris的特点： 语法简单 小巧，轻量，快 支持中间件（插件，请求拦截） 支持 开发网站、API或分布式应用程序 包： github.com/kataras/iris/v12 iris的日志：github.com/kataras/iris/v12/middleware/logger 能够在崩溃时记录和恢复：github.com ) { ctx.JSON(iris.Map{"message": "Hello Iris!"}) iris END
2K20发布于 2020-03-20 - 来自专栏人工智能
kNN-Iris分类器（一）
“著名的鸢尾花（Iris）数据集（由Ronald Fisher于1936年发表）是一种展示机器学习框架API的好方法。从某种程度上说，Iris数据集是机器学习界的”Hello world“。 数据集链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris ” 我叫了一学期的兰花分类器。。。竟然是鸢尾花。。。 Iris dataset是Fisher先生多年前采集的样本数据，包含了3种鸢尾花、150个样本集，每个样本集包含鸢尾花的四个特征值，分别是：花瓣长度、花瓣宽度、花蕊长度、花蕊宽度。 02 — Matlab实现 Matlab Code: clear all; close all; clc %载入数据 TrainData=load('iris_train.data'); TrainLabel =load('iris_train.labels'); TestData=load('iris_valid.data'); TestLabel=load('iris_valid.labels'); %设定
1.6K100发布于 2018-01-30 - 来自专栏程序技术知识
go之web框架 iris
最近开始学习GO的WEB框架，IRIS号称是Go最快的后端Web框架，目前发展最快的Go Web框架。提供完整的MVC功能并且面向未来。所以先从它开始。 github地址https://github.com/kataras/iris文档https://docs.iris-go.com/安装go get -u github.com/kataras/iris 编辑main.gopackage main import "github.com/kataras/iris" func main() { app := iris.Default() // Method: GET // Resource: http://localhost:8080/ app.Handle("GET", "/", func(ctx iris.Context ) { ctx.JSON(iris.Map{"message": "Hello iris web framework."}) }) // http://localhost:8080
84420编辑于 2022-06-30 - 来自专栏软件研发
鸢尾花(Iris)数据集入门
鸢尾花(Iris)数据集入门鸢尾花(Iris)数据集是机器学习领域中最经典的数据集之一。 pythonCopy codeimport pandas as pdfrom sklearn.datasets import load_iris# 加载鸢尾花数据集iris = load_iris()数据集探索我们可以使用 pythonCopy code# 将数据集转化为DataFrame格式df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)# 添加目标类别列 = load_iris()X = iris.datay = iris.target# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split 鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了三个不同种类（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）共150个样本，每个样本包含了四个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。
3.5K71编辑于 2023-10-20 - 来自专栏CWIKIUS
IRIS Chronicles 基础概念备忘录
数据类型存储不同在 IRIS 中有 几种数据类型，但是这几种数据类型怎么存的和常用的关系数据库不太一样。
21210编辑于 2024-04-08 - 来自专栏老秦求学
从Iris数据集开始---机器学习入门
从Iris分类，谈入门 很明确：这是一个分类问题。 iris_dataset = load_iris() #sklearn已经整理了Iris数据集，使用load_iris函数可以直接下载，使用； 我们输出看一下： print(iris_dataset) \n - Iris-Versicolour\n - Iris-Virginica\n :Summary Statistics:\n\n \nhttp://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris\n\nThe famous Iris database, first used by Sir R.A Fisher :\n{}'.format(iris_dataset['data'][:5]))#看数据的前5条； print('shape of iris_dataset:\n{}'.format(iris_dataset
2.2K100发布于 2018-04-12 - 来自专栏JohnYao的技术分享
Unreal Iris Replication中文资料
然而，新旧两种同步机制存在一些重大的差异，因此本文将解释如何启用Iris以及可能需要对项目代码进行哪些更改。 启用Iris 默认情况下，Iris系统是关闭的，不会被编译。 本文附带了一个处理启用和配置Iris的配置文件示例。 最后值得注意的是，从UE5/Main的CL 22864286开始，默认情况下启用了Iris编译（即bUseIris=true），默认情况下在运行时仍然禁用Iris。 为了在项目中启用Iris，仍然需要执行这里的其余步骤。此外，需要为项目启用实验性的Iris插件，并将"net.Iris.UseIrisReplication" CVar设置为1。 Iris的源代码可以在“[EngineRoot]\Engine\Source\Runtime\Experimental\Iris\Core”下找到。
2.2K20编辑于 2023-04-01 - 来自专栏CWIKIUS
IRIS 和 Caché 是什么关系
IRISIRIS 是一个数据库管理平台，对比 MySQL 同样的我们安装 IRIS + Caché 就等于一个完整的 MySQL 安装了。 如果我不想用 IRIS，我想自己写一个，基于 Caché 的管理工具可以吗？当然是可以的。 对于大部分人来说，直接用 IRIS 就可以了，并不需要使用 EPIC 的 Chronicles 数据库管理工具。 总结现在知道 Caché 和 IRIS 之间是什么关系了吗？就把 IRIS 想想成一个完整的 MySQL 安装实例，不但把数据库给你装了，也给你装了管理工具和连接工具。 https://www.isharkfly.com/t/iris-cache/15542
42010编辑于 2024-03-21 - 来自专栏Hadoop实操
模型训练和部署-Iris数据集
此示例使用Fisher and Anderson的标准Iris数据集构建一个模型，该模型根据花瓣的长度预测花瓣的宽度。 Fisher and Anderson参考： https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x Iris 数据集参考： https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris 内容概述 1.创建项目 2.训练模型 3.部署模型 4.总结 测试环境说明 1.CM和CDH版本为
1K20发布于 2018-08-17 IRIS Chronicles 数据库结构
对于 IRIS 来说，因为是使用的层级数据库，所以上面的定义就不能完全的照搬了，而且不建议想象成一样，因为我们没有办法最后完全的对应上。我们最好的是把 IRIS 想想成一个文件存储柜，如下面的图。 第一层 Database（Master file）IRIS 中定义的数据库不是这一个大柜子，而是我们上面的那个抽屉。 但 IRIS 在这里就不这样用了，IRIS 只能在纸上面放 K-V 数据库，就等于是一个一个的键值对的意思。与数据库对应来说就是 Map 了。 在 Map 中的 K，我们通常使用的词是 Key，但 IRIS 用的单词是 Item。 总结通过对上面的表述，大家应该对 IRIS 是如何对数据存储结构进行表达有所了解了。https://www.isharkfly.com/t/iris-chronicles/15557
38510编辑于 2024-03-27- 来自专栏CWIKIUS
Chronicles 和 IRIS 是什么关系
对于大部分人来说，直接用 IRIS 就可以了，并不需要使用 EPIC 的 Chronicles 数据库管理工具。 EPIC 宣布从2020年08月开始，EPIC 将会使用 InterSystems IRIS® Data Platform 来为 EPIC electronic health record (EHR) 在这之前，我们知道 EPIC 是用 Chronicles 来管理数据库的，不知道使用新的 IRIS 数据库后，EPIC 系统的内部会用什么变化，可能也不会有比较大的改变吧。 因为上面原因，所有有关 EPIC 系统的讨论或者 Caché 数据库的讨论我们都会用 IRIS 来替代，以避免没有必要的麻烦。 https://www.isharkfly.com/t/chronicles-iris/15543
21310编辑于 2024-03-21 - 来自专栏IT大咖说
Go框架比较：goframe、beego、iris和gin
Golang框架选型比较: goframe, beego, iris和gin 评估指标1 ? Golang框架选型比较: goframe, beego, iris和gin 评估指标2 横向比较 以下部分对比参数涉及评分的部分，满分总共按照10分为标准。 Golang框架选型比较: goframe, beego, iris和gin 横向比较1 ? Golang框架选型比较: goframe, beego, iris和gin 横向比较2 ? Golang框架选型比较: goframe, beego, iris和gin 横向比较3 综合选择 经过一些比较以及内部团队的交流，目前公司主要选择goframe作为项目主体框架。
10.2K10发布于 2021-02-24 - 来自专栏Hi0703
IRIS鸢尾花数据集-下载地址
最近看的例子有用到IRIS数据集， 个人找了半天，才找到合适格式的数据集。 因此，将我找到的数据集分享给大家，以免大家像我一样找很久。 我这里有3种格式的数据集，分别是： 1. iris.csv 2. Iris.data 3. iris.txt 下载地址： https://pan.baidu.com/s/16rkfb79BlgypxgDVaZCfgA 提取： 8eev 这三种数据集的大概样子如下，大家可以根据需求下载使用 1. iris.csv 2. Iris.data 3. iris.txt
20.1K60发布于 2021-08-27 - 来自专栏CWIKIUS
IRIS Chronicles 定义 Item Response Type 字段属性
但是 IRIS 会对返回的数据也做一些定义，这个就是我们说的 Response Type。Single （单一）这个好说，就是返回一条数据。 https://www.isharkfly.com/t/iris-chronicles-response-type/15562
21510编辑于 2024-03-30
腾讯云开发者
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