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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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  • TA的每日心情
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    2021-7-4 17:42
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    [LV.9]以壇為家II

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    發表於 2018-1-15 14:03:13 |只看該作者
    具有野性啊!
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  • TA的每日心情
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    2019-11-4 10:04
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    [LV.9]以壇為家II

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    1162#
    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
    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
    擦汗
    2025-8-4 11:51
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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

    1164#
    發表於 2018-1-17 14:09:54 |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。
    好多人人啊
    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

    2025-7-10 20:19
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    [LV.10]以壇為家III

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    1165#
    發表於 2018-1-17 19:05:31 |只看該作者
    感觉还是不错
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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
    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
    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
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  • TA的每日心情
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    4 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
    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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    發表於 2018-1-21 20:56:35 |只看該作者
    import numpy as np$ I* J) z( \2 q: c
    import matplotlib.pyplot as plt: O: i- \1 z; o8 w# ]

    5 {% u$ D3 g" z9 |" Q" n2 Bimport utilities
    8 W, o6 j$ D5 |. x' Y+ i
    ( q0 E3 o. b( v+ ^: {  Z3 _% }# Load input data  T$ n/ V- F# n! P" y
    input_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'
    / d" I5 C) G! ^9 S6 cX, y = utilities.load_data(input_file)# V4 g- g2 p# i+ H

    # N; w5 E( x$ z6 ]6 J3 M/ \2 y###############################################
    ; _% }) v8 B) H. U; t# k2 Y+ e9 J7 X# Separate the data into classes based on 'y'
    5 H% [1 I9 g9 l: {class_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])
    9 x) {; G: e1 @/ f9 E4 u5 _; ]class_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])% ~/ |5 Q& n1 x( f
    ) s( u$ s+ x( P) ^
    # Plot the input data% ?8 h) V8 x6 m4 C1 v
    plt.figure()6 ?- v! T7 P+ z7 W8 H
    plt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')
    ( `5 Q6 L' u; ]4 {& bplt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')
      I4 h6 l: Q5 ~5 J9 h+ r5 n7 B. rplt.title('Input data')
    * I: x/ K0 ~; B+ y) }1 b+ V( G: h. K, V1 u& e9 K9 z# B" p
    ###############################################
    8 r6 F* p! |0 Z) }- C# Train test split and SVM training6 O- ?3 A1 R0 e7 L  j: j
    from sklearn import cross_validation0 v. x/ C$ @- K0 M4 w3 S: d/ o
    from sklearn.svm import SVC
    : K$ }& X% [7 }8 U' D% L
    " L! s# i( H, GX_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)% [; z" u& I; L! a  P5 n
    ' N/ V, `. [0 v  D3 Z* R
    #params = {'kernel': 'linear'}5 Z6 O; N# {( R6 q, b* F
    #params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}3 x' H0 Y- W) @% [0 ~
    params = {'kernel': 'rbf'}9 y( R& `7 B* U
    classifier = SVC(**params)" D( j1 N3 p* T
    classifier.fit(X_train, y_train)% E2 _( Z) s- u  E: G  n
    utilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')4 R9 W0 t- D( a; K% N1 H( e7 x
    $ {1 _& V0 J( m$ Z( S8 i
    y_test_pred = classifier.predict(X_test)
    - ^+ z, Y) y( k8 h* S( kutilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset')
    7 T/ U2 ]8 m% _. ^5 a, \- ]1 J. x7 x' P/ U( j
    ###############################################
    4 }& n  u5 b& R* z  M1 [0 m% _# Evaluate classifier performance, b1 Z- p9 L* z; w1 B# N8 t

    0 r3 S, w4 X# I0 g9 Afrom sklearn.metrics import classification_report
    : G& H3 `$ v9 c$ C5 K+ ^
    ! o( `) ^  ?8 jtarget_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]
    9 a6 Z% }; a7 z6 k2 Q2 Sprint "\n" + "#"*30
    5 _( J" P  b+ o- g9 Rprint "\nClassifier performance on training dataset\n"2 k% F/ g2 z4 Y0 H* S( K
    print classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)
    9 }7 I% M7 A  F& }print "#"*30 + "\n". T- W; {0 V5 J7 a: R

    + D, Y# I  ]: t, P) |; vprint "#"*30
    ( @$ }. _$ _8 t9 Z% Aprint "\nClassification report on test dataset\n"+ \0 t* j+ e4 n0 l4 f7 E
    print classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)8 y1 O6 G2 Z0 r. M$ Y, B
    print "#"*30 + "\n"
    / `. ~2 X1 d" B/ q# i5 _8 D
    3 M0 d% q5 Y- m9 j1 L. g/ G& V
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    奮斗
    2025-9-15 22:18
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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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