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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
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    2026-5-10 09:51
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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
  • 簽到天數: 901 天

    [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
    6 天前
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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) ~; I0 c) q7 y7 [" n
    import matplotlib.pyplot as plt2 P6 N) ]+ X( c/ a

    ; y! M( F( E6 a9 V0 z" v6 J* ^- Uimport utilities
    ; m* N0 r& F- R- y/ i
    - j; d+ q3 I) [4 M# Load input data
    7 c% @* T$ P6 Linput_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'5 p. h+ z6 S& u
    X, y = utilities.load_data(input_file)
    / M$ W( G/ a5 r/ q5 p) i$ Y1 S& l( ?( e! ^6 O
    ###############################################
    % j+ S( A! P6 C3 R! X6 [! j# D+ Z# Separate the data into classes based on 'y'
    $ j! u% p' w- r. L0 |% K; u4 Aclass_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])* B: Q; T' }+ K3 B& B1 N3 _1 y( ]
    class_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])8 E6 v9 R/ p2 p% J6 r
    ! R! o: N( O, j. X  I# ?8 i
    # Plot the input data% D% E8 L) D0 X" Y( y! {: J
    plt.figure()6 i$ y$ V* u: P
    plt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')- N" C* }& ?. A' ?  q" g
    plt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')
    . ^: j" J5 t/ L7 B# u; Fplt.title('Input data')' @9 t. [4 z" P; r, }0 z

    0 T+ A- i- \& A" O, N0 R0 Y###############################################
    # X, h5 b/ L% \* H+ S# Train test split and SVM training( W. y4 ]- W7 A; f  m; M" \
    from sklearn import cross_validation) v, v. H) A  U% r
    from sklearn.svm import SVC* C! _% Q9 J8 Y& x; r3 c1 Q

    - p& H0 L( I0 r) WX_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)2 B7 O6 ?; t( y1 A$ ^% v9 Y

    - x2 E( `' _( [: X: q5 X" j#params = {'kernel': 'linear'}
    / N# o3 n, {& y5 ]" j& W#params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}% H  ^. G4 f4 U1 e- G. b9 j
    params = {'kernel': 'rbf'}  F7 Q7 \% s5 x# t/ q
    classifier = SVC(**params)  A& s/ x  K: @1 A
    classifier.fit(X_train, y_train)! m  O8 M* B4 L4 w
    utilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')
    ; Z! r* s' D5 d8 H
    ; Q1 E4 {# D2 f/ {( f2 K% uy_test_pred = classifier.predict(X_test)  ]* j0 {# g% p9 N
    utilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset')  T* B9 h4 l2 i! U" {
    ' O" ~( t0 [6 r" h! m
    ###############################################
      Y! }$ C, T9 n+ |# Evaluate classifier performance+ F$ a0 R( A: s+ J' e8 U
    9 x$ \8 [  ?! o! ?3 P9 w
    from sklearn.metrics import classification_report
    . ?( n/ e# r0 ~, u5 p& U' d; K( \. }. ]/ ~5 b: e; z
    target_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]3 H& @4 V. L  J% _
    print "\n" + "#"*30
    2 S8 x/ g* z! E0 d6 |; b) bprint "\nClassifier performance on training dataset\n"/ V" k, t0 o' D3 M
    print classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)! i7 l# `$ _! h4 S: U
    print "#"*30 + "\n"
    : y: d* s% X- \/ `' @, m# G' Q- l* X" v& Z& ?9 S) A
    print "#"*30
    8 {& ^  k( P# `9 B8 fprint "\nClassification report on test dataset\n"* F2 a9 g1 L8 K6 `0 B+ K
    print classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)
    % O8 n0 p, Q2 [. J4 Bprint "#"*30 + "\n"- t: z, G4 E9 m; O- j- G
    / j4 z, k/ \- E  V$ H# n8 h# @9 P% a
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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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