林林源碼

㈠ 重慶源碼時代是在大竹林重慶互聯網學院那邊嗎，有人給我推薦他們，不知道具體怎麼樣

題主，你好！
重慶源碼時代的位置在兩江新區華山南路那邊，具體的詳細位置題主可在官網上進行查看。
看題主的詳細論述說是有人推薦給你的，不知道推薦推薦給你的人是你的親朋好友，還是題主在搜索的時候在網上看到的，但是又無法確定其說的可信度，所以想大家來求助。
作為官方賬號，我們的建議是題主自己先到線下的教學處去看看，比如：先報個我們的試聽課，先來試聽個幾天，看看情況，真實感受更加直觀，也更真實，我們也歡迎題主這樣來進行選擇。

㈡ 誰有園林 苗木綠化的資料庫和源碼啊

綠華園林公司都有。

㈢ 哪裡可以免費下載源碼急需啊，門戶網站的源碼，必須是免費的。

github 上直接去搜索 , 或者網路 雲狐資源 我一般都是在那裡下的 有些地方免費的不敢用 怕有後門

㈣ 我想要我的世界暮色森林的源代碼，因為我是手機版，所以我想改改代碼，自己在手機里玩，還可以發給朋友玩

你想要我的世界暮色森林的源代碼，這個要用專門的軟體工具才可以。一般游戲的源代碼是不會公布出來的，我的世界暮色森林這款游戲的開發公司你可以去這家公司官方網站去查查看，一般都是電腦版本，你想要在手機上面玩是需要改程序的，一般電腦版本都是有客戶端的，需要自己手動下載才能夠玩這款游戲，游戲公司也是靠下載流量謀利的，如果你想改源代碼估計是不太可能，手機版本和電腦版本不一樣，你自己修改一下有可能出現亂碼，那樣游戲就打不開了，自己慢慢試一試吧，反正我是不會的。

㈤ qq游戲里的槍林彈雨 透視源碼是什麼

槍林彈雨是QQ游戲

㈥ 畢設從網上找的源碼可以嗎

畢設從網上找的源碼是不可以的。畢業設計是指工、農、林科高等學校和中等專業學校學生畢業前夕總結性的獨立作業。是實踐性教學最後一個環節。

學生只有在完成教學計劃所規定的理論課程、課程設計與實習，經考試、考查及格後始可進行。是評定畢業成績的重要依據，學生通過畢業設計答辯，成績評定及格才能畢業。

目的要求：

對學生的知識面，掌握知識的深度，運用理論結合實際去處理問題的能力，實驗能力，外語水平，計算機運用水平，書面及口頭表達能力進行考核。

要求一定要有結合實際的某項具體項目的設計或對某具體課題進行有獨立見解的論證，並要求技術含量較高，設計或論文應該在教學計劃所規定的時限內完成。

以上內容參考網路-畢業設計

㈦ 有源碼怎麼搭建H5網站

H5網站很簡單的，建議你在【林心源碼】下載程序使用，因為下載的源碼壓縮包裡面有詳細的安裝教程，很適合新手站長學習

㈧ 誰有孤立森林python代碼

你好，下面是一個孤立森林的源代碼， 他是根據周志華老師團隊提出的孤立森林演算法，用於進行異常點檢測。

fromrandomimportsample,random,choice,randint
frommathimportceil,log
#fromutilsimportrun_time

classNode(object):
def__init__(self,size):
"""Nodeclasstobuildtreeleaves
KeywordArguments:
size{int}--Nodesize(default:{None})
"""
#Nodesize
self.size=size
#Featuretosplit
self.split_feature=None
#Splitpoint
self.split_point=None
#Leftchildnode
self.left=None
#Rightchildnode
self.right=None

classIsolationTree(object):
def__init__(self,X,n_samples,max_depth):
"""IsolationTreeclass
Arguments:
X{list}--2dlistwithintorfloat
n_samples{int}--Subsamplesize
max_depth{int}--Maximumheightofisolationtree
"""
self.height=0
#Incaseofn_samplesisgreaterthann
n=len(X)
ifn_samples>n:
n_samples=n
#Rootnode
self.root=Node(n_samples)
#Buildisolationtree
self._build_tree(X,n_samples,max_depth)
def_get_split(self,X,idx,split_feature):
"""Randomlychooseasplitpoint
Arguments:
X{list}--2dlistobjectwithintorfloat
idx{list}--1dlistobjectwithint
split_feature{int}--ColumnindexofX
Returns:
int--splitpoint
"""
#(X[feature])
unique=set(map(lambdai:X[i][split_feature],idx))
#Cannotsplit
iflen(unique)==1:
returnNone
unique.remove(min(unique))
x_min,x_max=min(unique),max(unique)
#Caution:random()->xintheinterval[0,1).
returnrandom()*(x_max-x_min)+x_min
def_build_tree(self,X,n_samples,max_depth):
""":lessthanthe
,
'srightchild.

_depth.
Arguments:
X{list}--2dlistobjectwithintorfloat
n_samples{int}--Subsamplesize
max_depth{int}--MaximumdepthofIsolationTree
"""
#Datasetshape
m=len(X[0])
n=len(X)
#
idx=sample(range(n),n_samples)
#Depth,Nodeandidx
que=[[0,self.root,idx]]
#BFS
whilequeandque[0][0]<=max_depth:
depth,nd,idx=que.pop(0)
#StopsplitifXcannotbesplitted
nd.split_feature=choice(range(m))
nd.split_point=self._get_split(X,idx,nd.split_feature)
ifnd.split_pointisNone:
continue
#Split
idx_left=[]
idx_right=[]
whileidx:
i=idx.pop()
xi=X[i][nd.split_feature]
ifxi<nd.split_point:
idx_left.append(i)
else:
idx_right.append(i)
#Generateleftandrightchild
nd.left=Node(len(idx_left))
nd.right=Node(len(idx_right))
#
que.append([depth+1,nd.left,idx_left])
que.append([depth+1,nd.right,idx_right])
#
self.height=depth
def_predict(self,xi):
"""Auxiliaryfunctionofpredict.
Arguments:
xi{list}--1Dlistwithintorfloat
Returns:
int--
"""
#
nd=self.root
depth=0
whilend.leftandnd.right:
ifxi[nd.split_feature]<nd.split_point:
nd=nd.left
else:
nd=nd.right
depth+=1
returndepth,nd.size

classIsolationForest(object):
def__init__(self):
"""IsolationForest,,


Attributes:
trees{list}--
ajustment{float}
"""
self.trees=None
self.adjustment=None#TBC
deffit(self,X,n_samples=100,max_depth=10,n_trees=256):
"""
Arguments:
X{list}--2dlistwithintorfloat
KeywordArguments:
n_samples{int}--Accordingtopaper,setnumberofsamplesto256(default:{256})
max_depth{int}--Treeheightlimit(default:{10})
n_trees{int}--Accordingtopaper,setnumberoftreesto100(default:{100})
"""
self.adjustment=self._get_adjustment(n_samples)
self.trees=[IsolationTree(X,n_samples,max_depth)
for_inrange(n_trees)]
def_get_adjustment(self,node_size):
""".
Arguments:
node_size{int}--Numberofleafnodes
Returns:
float--ajustment
"""
ifnode_size>2:
i=node_size-1
ret=2*(log(i)+0.5772156649)-2*i/node_size
elifnode_size==2:
ret=1
else:
ret=0
returnret
def_predict(self,xi):
"""Auxiliaryfunctionofpredict.
Arguments:
xi{list}--1dlistobjectwithintorfloat
Returns:
list--1dlistobjectwithfloat
"""
#
score=0
n_trees=len(self.trees)
fortreeinself.trees:
depth,node_size=tree._predict(xi)
score+=(depth+self._get_adjustment(node_size))
score=score/n_trees
#Scale
return2**-(score/self.adjustment)
defpredict(self,X):
"""Getthepredictionofy.
Arguments:
X{list}--2dlistobjectwithintorfloat
Returns:
list--1dlistobjectwithfloat
"""
return[self._predict(xi)forxiinX]

#@run_time
defmain():
print("'sscore...")
#Generateadatasetrandomly
n=100
X=[[random()for_inrange(5)]for_inrange(n)]
#Addoutliers
X.append([10]*5)
#Trainmodel
clf=IsolationForest()
clf.fit(X,n_samples=500)
#Showresult
print("Averagescoreis%.2f"%(sum(clf.predict(X))/len(X)))
print("Outlier'sscoreis%.2f"%clf._predict(X[-1]))

if__name__=="__main__":
main()

㈨ 易語言如何實現我打一個林，後面就有一些姓林的人可以選擇。這些人是固定一些人的。

呵呵，用菜單不就好了

看源碼吧……

sql">.版本2
.程序集窗口程序集1
.子程序_啟動子程序,整數型,,本子程序在程序啟動後最先執行
載入(窗口1,,真)
返回(0)'可以根據您的需要返回任意數值
.子程序_編輯框1_內容被改變
.如果真(取文本右邊(編輯框1.內容,2)＝「林」)
編輯框1.彈出菜單(林,,)
.如果真結束

.子程序_懂_被選擇
編輯框1.加入文本(「懂」)
.子程序_大衛_被選擇
編輯框1.加入文本(「大衛」)
.子程序_契機_被選擇
編輯框1.加入文本(「契機」)
.子程序_思思_被選擇
編輯框1.加入文本(「思思」)