林林源码

㈠ 重庆源码时代是在大竹林重庆互联网学院那边吗，有人给我推荐他们，不知道具体怎么样

题主，你好！
重庆源码时代的位置在两江新区华山南路那边，具体的详细位置题主可在官网上进行查看。
看题主的详细论述说是有人推荐给你的，不知道推荐推荐给你的人是你的亲朋好友，还是题主在搜索的时候在网上看到的，但是又无法确定其说的可信度，所以想大家来求助。
作为官方账号，我们的建议是题主自己先到线下的教学处去看看，比如：先报个我们的试听课，先来试听个几天，看看情况，真实感受更加直观，也更真实，我们也欢迎题主这样来进行选择。

㈡ 谁有园林 苗木绿化的数据库和源码啊

绿华园林公司都有。

㈢ 哪里可以免费下载源码急需啊，门户网站的源码，必须是免费的。

github 上直接去搜索 , 或者网络 云狐资源 我一般都是在那里下的 有些地方免费的不敢用 怕有后门

㈣ 我想要我的世界暮色森林的源代码，因为我是手机版，所以我想改改代码，自己在手机里玩，还可以发给朋友玩

你想要我的世界暮色森林的源代码，这个要用专门的软件工具才可以。一般游戏的源代码是不会公布出来的，我的世界暮色森林这款游戏的开发公司你可以去这家公司官方网站去查查看，一般都是电脑版本，你想要在手机上面玩是需要改程序的，一般电脑版本都是有客户端的，需要自己手动下载才能够玩这款游戏，游戏公司也是靠下载流量谋利的，如果你想改源代码估计是不太可能，手机版本和电脑版本不一样，你自己修改一下有可能出现乱码，那样游戏就打不开了，自己慢慢试一试吧，反正我是不会的。

㈤ qq游戏里的枪林弹雨 透视源码是什么

枪林弹雨是QQ游戏

㈥ 毕设从网上找的源码可以吗

毕设从网上找的源码是不可以的。毕业设计是指工、农、林科高等学校和中等专业学校学生毕业前夕总结性的独立作业。是实践性教学最后一个环节。

学生只有在完成教学计划所规定的理论课程、课程设计与实习，经考试、考查及格后始可进行。是评定毕业成绩的重要依据，学生通过毕业设计答辩，成绩评定及格才能毕业。

目的要求：

对学生的知识面，掌握知识的深度，运用理论结合实际去处理问题的能力，实验能力，外语水平，计算机运用水平，书面及口头表达能力进行考核。

要求一定要有结合实际的某项具体项目的设计或对某具体课题进行有独立见解的论证，并要求技术含量较高，设计或论文应该在教学计划所规定的时限内完成。

以上内容参考网络-毕业设计

㈦ 有源码怎么搭建H5网站

H5网站很简单的，建议你在【林心源码】下载程序使用，因为下载的源码压缩包里面有详细的安装教程，很适合新手站长学习

㈧ 谁有孤立森林python代码

你好，下面是一个孤立森林的源代码， 他是根据周志华老师团队提出的孤立森林算法，用于进行异常点检测。

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 易语言如何实现我打一个林，后面就有一些姓林的人可以选择。这些人是固定一些人的。

呵呵，用菜单不就好了

看源码吧……

sql">.版本2
.程序集窗口程序集1
.子程序_启动子程序,整数型,,本子程序在程序启动后最先执行
载入(窗口1,,真)
返回(0)'可以根据您的需要返回任意数值
.子程序_编辑框1_内容被改变
.如果真(取文本右边(编辑框1.内容,2)＝“林”)
编辑框1.弹出菜单(林,,)
.如果真结束

.子程序_懂_被选择
编辑框1.加入文本(“懂”)
.子程序_大卫_被选择
编辑框1.加入文本(“大卫”)
.子程序_契机_被选择
编辑框1.加入文本(“契机”)
.子程序_思思_被选择
编辑框1.加入文本(“思思”)