1.最新版基于TP开发的9国语言海外多语言抢单源码+9色前端UI今天没事测试了一下这套源码，基本没什么大问题，只是需要自己设置一下伪静态和选对PHP版本，我用的PHP7.3，否则会运行错误的。不要一遇到错误就说源码不行。自己看看错误提示百度一下看看是不是自己环境有问题。建议那些想扔服务器没做任何调试就想完美运行的人就不要下载了。后台账号密码自己在数据库修改，MD5加密的。也没什么难度。可能是我的测试环境问题，用户注册好像有点问题，建议在后台用户管理那里做添加用户测试，根据错误提示自己修复，很简单的问题，就是user表里面的个别字段没有设置默认值导致的。自己设置一下就OK了最终效果:
2.scikit-learn机器学习（第2版）深度学习是1个十分受欢迎的技术性，这书内容包括多种多样设备学习模型，包含时兴的机器学习算法，比如K近邻优化算法、逻辑回归、朴素贝叶斯、K平均值优化算法、决策树及其神经网络算法。此外，还探讨了数据预处理、超主要参数提升和集成化方式等主题风格。阅读文章完这书以后，用户将学好搭建用以文本文档归类、图像识别技术、广告词检验等每日任务的系统软件，还将学得怎么使用scikit-learn类库的API从类型自变量、文字和图象中获取特点，怎样评定实体模型的特性，并对怎样提高实体模型的特性创建判断力。此外，还将把握结合实际应用scikit-learn搭建高效率实体模型需要的专业技能，并可以根据好用的对策进行高級每日任务。近些年，Python語言变成了广火爆的计算机语言，而它在深度学习行业也是非常好的主要表现。scikit-learn是1个用Python語言撰写的机器学习算法库，它能够保持一连串常见的机器学习算法，是1个好专用工具。这书根据14章內容，详尽地详细介绍了一连串设备学习模型和scikit-learn的应用方法。这书从深度学习的基础知识说起，包含了简易线性回归、K-近邻优化算法、特征提取、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、离散系统归类、决策树重归、随机森林、感知机、支持向量机、神经网络算法、K-平均值优化算法、主成分分析等关键话题讨论。这书合适深度学习行业的技术工程师学习培训，也合适愿意掌握scikit-learn的大数据工程师阅读文章。根据阅读文章这书，用户将合理提高自己