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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
    開心
    1 小時前
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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
    , ]6 {) w/ i# S; n8 kimport matplotlib.pyplot as plt0 P8 S/ o' ?7 y. e2 L9 ?
    ) N, v* i+ J- }# g
    import utilities
    2 Q4 R9 r/ X& r+ U# A/ m( g  H
    2 j0 o' m7 c  w9 u, [. P# Load input data% D' t; K& t! E  \
    input_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'; w+ l. L: \1 \
    X, y = utilities.load_data(input_file)
    9 L8 v+ T9 m1 o* U
    - G& X; d5 M# N/ S/ s, _- S###############################################0 L8 m# t. Q( O: Q6 m, x+ ]0 D
    # Separate the data into classes based on 'y'8 s( b0 r1 J+ \
    class_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])8 c+ y9 c& v) F; a! ?
    class_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])
    7 P6 t& U' M' W* m
    " |, B% t( K# h' y# Plot the input data
    9 {! m! w1 X8 p' t, P+ D$ ]0 hplt.figure()( g8 M% Y) G% F' e6 n
    plt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')
    3 F; [2 _6 K4 j7 c8 C( [# `plt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')9 U/ `$ |2 ?! y4 x# h. @
    plt.title('Input data')
    ' U3 Y2 S2 z1 F- i' b' @7 U9 X5 S& F! w; M4 h
    ###############################################
    & r  G# C+ n% a3 ~2 _' q$ H2 q1 _3 D# Train test split and SVM training
    ( }1 D, `/ x6 hfrom sklearn import cross_validation
    . l, N( @* z& y4 X: R8 q3 K* O/ |from sklearn.svm import SVC* s8 i+ k$ ?! _' Z
    8 C% Q0 q) B' |. Y+ T
    X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)
    * \" l5 e; ~5 z! y1 C5 d
    ' y3 e9 u8 h5 T* T1 w4 P#params = {'kernel': 'linear'}
    ; b- o" C" v* L# I' {#params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}1 p, D' p( Z' i% h0 ~; r
    params = {'kernel': 'rbf'}
    , k4 T- D, P' [: Lclassifier = SVC(**params)
    . N- V0 o6 _  z! _5 j1 pclassifier.fit(X_train, y_train)
    " m1 M4 j7 O* l) s0 x/ i+ Lutilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')
    7 E: R0 N! r: o  H) R7 f
    5 ?2 b% b' `- O+ f2 }% g! n' }y_test_pred = classifier.predict(X_test)- e1 \6 y3 Z( V' a% b
    utilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset'). n+ w, g4 v, I6 ~  H# E* k
    " D4 K4 O4 G# E/ {. N
    ###############################################8 @/ P" h* ^& d; X8 ~1 ~9 m1 g
    # Evaluate classifier performance
    ( O) R$ `# a; M1 E6 c) U5 j: f" ^! d8 K
    from sklearn.metrics import classification_report
    ) Z1 D7 r( Z5 n0 Q, W/ P+ L
    # N" L% k1 r" X9 `% k6 wtarget_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]
    5 f5 j$ A8 g& r1 Lprint "\n" + "#"*30
    / t5 X/ r& |" aprint "\nClassifier performance on training dataset\n"0 H8 ]+ J# F% p7 W; {* d
    print classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)4 \& |! s: b7 ?  h7 Z
    print "#"*30 + "\n"" H7 F5 ^, Z  F; X/ z
    7 b! v# R1 ?* b  e
    print "#"*30
    9 D) |; o- u4 r+ w* Xprint "\nClassification report on test dataset\n"
      f! W/ F0 l( X5 |# l& Sprint classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)
    ! R4 N; u7 j1 k0 Iprint "#"*30 + "\n"
    ) N2 U, t7 @6 M8 ]% Y
    / F- l4 U& ?4 [3 I
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  • TA的每日心情
    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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