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【申精】花花公子成人频道Playboy TV-Spring Break (春假派对系列 全)

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高中生

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  • TA的每日心情
    開心
    2019-11-4 10:04
  • 簽到天數: 608 天

    [LV.9]以壇為家II

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    發表於 2018-1-15 14:20:03 |只看該作者
    可以的喜欢这类型
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  • TA的每日心情
    擦汗
    2020-7-14 22:27
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    [LV.8]以壇為家I

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    發表於 2018-1-15 23:46:27 |只看該作者
    喜欢这种群交题材的
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  • TA的每日心情
    郁悶
    2026-3-10 12:17
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    [LV.9]以壇為家II

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    回文勇士 文明人 中學生 附件高人 附件達人 男生勳章

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    發表於 2018-1-17 14:09:54 |只看該作者
    好多人人啊
    請大家多給發帖者支持,有您們回應支持,才有動力去發貼!
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  • TA的每日心情
    奮斗
    6 天前
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    [LV.10]以壇為家III

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    1164#
    發表於 2018-1-17 19:05:31 |只看該作者
    請善用帖子右下角舉報鍵,來檢舉有害網站/垃圾/宣傳帖,每個舉報會有金錢增加。
    感觉还是不错
    不要把自己的東西藏起來,論壇需要你的分享才能成長!!
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  • TA的每日心情
    慵懶
    2022-9-3 16:24
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    [LV.8]以壇為家I

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    發表於 2018-1-21 01:33:08 |只看該作者
    看上去不错
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  • TA的每日心情
    無聊
    2023-8-8 15:52
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    [LV.10]以壇為家III

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    發表於 2018-1-21 17:05:44 |只看該作者
    尝试下西片吧
    不要把自己的東西藏起來,論壇需要你的分享才能成長!!
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  • TA的每日心情
    開心
    2026-5-6 01:24
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    [LV.10]以壇為家III

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    發表於 2018-1-21 18:29:35 |只看該作者
    偶尔换个口味
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    發表於 2018-1-21 20:56:35 |只看該作者
    import numpy as np
    $ U: u# \6 u" D' |5 jimport matplotlib.pyplot as plt% ?* J4 |- x2 L  R# }
    ) R. G8 ]+ _% E
    import utilities
    , V9 u7 ?& p, I% p  {3 @) d0 B% g7 l9 x
    # Load input data
    - T3 `7 v; S- w. _' D: ^; W) Minput_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'3 ^8 }% w# h) `4 r6 n
    X, y = utilities.load_data(input_file)" V. X3 l- P, j7 k
    . F& l6 F  B! A& K; N  R) f
    ###############################################0 R# K" Y/ E9 G% I2 o+ c: F
    # Separate the data into classes based on 'y'8 o$ _  w+ M# G* G" L4 W+ x9 q' q9 k2 D
    class_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])
      P5 l" N, C2 B$ i5 Y% U8 wclass_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])
    6 ]& v+ {* w  s, X, l  ], _
    8 Z' a  m* q9 _; @" o& j- ~! D# Plot the input data
    # S& y9 Y2 G, @plt.figure()
    ' p6 Z9 W& @4 a3 o" W! F% splt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')
    % t* P+ C, e, K: j- X0 z- d' zplt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')7 q4 z, Q* M- q
    plt.title('Input data')
    8 w2 D6 y1 s  f5 J, a: t# }& z
    - O, i1 N) C' M% i###############################################/ c" o- y$ a1 c8 }
    # Train test split and SVM training% \8 o/ i5 n" W
    from sklearn import cross_validation
    & t8 J! M- b1 F' sfrom sklearn.svm import SVC; c' E2 L) J/ v- X' f9 n, Y3 a

    : [: y# B, O  o1 bX_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)6 e9 d2 M1 i/ b2 b1 F' S4 L
    8 a1 x# v5 e. ^
    #params = {'kernel': 'linear'}
      y* \; o( y: R% ^#params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}) M- |. @! g: E3 }$ T* q
    params = {'kernel': 'rbf'}
    : f1 W2 K1 x6 [& {' U8 j5 |7 {8 tclassifier = SVC(**params); c( y5 R* r0 J% q
    classifier.fit(X_train, y_train)
    + Y" i8 G( b9 u2 \5 b, V& Y1 Iutilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset'). O6 V* Y% }8 v8 G
    2 E& P) R$ z6 C, |( c. |
    y_test_pred = classifier.predict(X_test)# A! B0 Z; S( z3 E# e$ Q) J# B
    utilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset')
    , J8 ?8 V7 J( n; M( q8 B1 K
      `5 X; e0 a# |( {, n& @2 ?###############################################
    ! w& T7 _! G8 U; D: Q4 o# Evaluate classifier performance
    6 k& p/ i. ~* A7 x( ]2 p5 _. C6 m" E, @4 v+ w7 h
    from sklearn.metrics import classification_report
    8 O' {  V' O, ~! X0 Z) D7 c/ y8 A3 A+ i& x2 D) [0 z0 P+ L) E+ g: h. _  W1 `
    target_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]+ D8 j; G% x# l, v. J' n
    print "\n" + "#"*305 j3 g5 U# Y6 g( f3 ^! @% k  L
    print "\nClassifier performance on training dataset\n". Y0 r! p4 G# ]5 d, C9 ?' |1 ~
    print classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)
    ) i& N1 o% \$ b2 M* J6 [print "#"*30 + "\n"
    3 s, m' _+ _# Y
    ) I1 b3 x* B' d( B0 U0 r$ Cprint "#"*30
    ! Z, w( @0 H( A0 s( o# b  n- hprint "\nClassification report on test dataset\n"
    : S# p' v  R/ kprint classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)
    8 T& W( S7 n8 ?% J: V! E, `0 |6 Mprint "#"*30 + "\n"
    % N4 J  O1 k' \- e1 i+ Y" Z* Q
      y+ O# t2 P* @* |9 v
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    教授

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    [LV.Master]伴壇終老

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    發表於 2018-1-24 07:26:19 |只看該作者
    好片强烈支持
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    2020-3-5 12:59
  • 簽到天數: 143 天

    [LV.7]常住居民III

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    發表於 2018-1-24 12:40:31 |只看該作者
    你就我们摸我
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