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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
    開心
    2021-7-4 17:42
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    [LV.9]以壇為家II

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    1161#
    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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    1163#
    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
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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
    5 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! t) g1 W# K; W! H! W3 _8 f
    import matplotlib.pyplot as plt3 @/ B1 e5 d+ D; o; {" f8 G$ B
    3 K, k$ D; \+ r5 e
    import utilities 5 F2 F8 C8 X; \0 O
    ) i- E; ]2 F. D7 b7 G
    # Load input data% C. C: G$ B( K8 M3 S! X
    input_file = 'D:\\1.Modeling material\\Py_Study\\2.code_model\\Python-Machine-Learning-Cookbook\\Python-Machine-Learning-Cookbook-master\\Chapter03\\data_multivar.txt'0 g4 ?% {/ d8 ~9 g
    X, y = utilities.load_data(input_file)
    ! ~# o& W$ A( K6 w& u( Q4 G; H; F# k8 E" k# i: t
    ###############################################1 ^7 H2 a8 s- V' l" j
    # Separate the data into classes based on 'y') r% @9 Q7 @$ h. j: l7 ?- h
    class_0 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==0])6 f$ r. O- n/ F
    class_1 = np.array([X[i] for i in range(len(X)) if y[i]==1])
    ! E& ?  \! n1 c4 U5 U9 t) t* J3 Y& c3 F/ C* s; H
    # Plot the input data" r0 k1 Q& ]0 K
    plt.figure()1 e) ^  W! |' _7 _; c. {6 \3 |
    plt.scatter(class_0[:,0], class_0[:,1], facecolors='black', edgecolors='black', marker='s')) n* }4 x3 D! }! v7 J# J/ F
    plt.scatter(class_1[:,0], class_1[:,1], facecolors='None', edgecolors='black', marker='s')  ]5 N5 g2 A( A# J; D! A+ i" j% U
    plt.title('Input data')
    0 R+ p$ T% B0 M+ m8 `0 H- s* D* l/ D; }% }+ x2 J- R$ V3 ~
    ###############################################1 D6 E1 ^. E4 w. U1 K
    # Train test split and SVM training: U0 G9 t  X4 c. u
    from sklearn import cross_validation8 s  Z. S7 G. \6 h0 ^
    from sklearn.svm import SVC
    6 |. c+ ^+ H3 z3 Y7 r0 L4 g7 n1 D) {7 p8 f, f
    X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=5)3 y+ k6 ^0 p. t; M' q) Y: b
    - n! v5 F- _- ]) i
    #params = {'kernel': 'linear'}
    / ^: T7 m! r, j' b#params = {'kernel': 'poly', 'degree': 3}/ _, D: h6 }5 H5 F' D, g
    params = {'kernel': 'rbf'}# p% P: O8 e4 l! N5 d4 O" {
    classifier = SVC(**params)
    ! v7 j% z; _2 M1 f: kclassifier.fit(X_train, y_train)
    - V) M+ |% ~; [& Dutilities.plot_classifier(classifier, X_train, y_train, 'Training dataset')
    ( `: _; J: v) O' @+ |3 G$ Z& _& d& Q2 d6 c' B7 x
    y_test_pred = classifier.predict(X_test)
    0 `/ s( V; g7 Q5 X6 _  K9 {! Sutilities.plot_classifier(classifier, X_test, y_test, 'Test dataset')
    + M2 t) ~$ Y$ ~: {, ^: v7 r; ]/ `  N3 L0 ^3 \0 N
    ###############################################
    0 V, E3 \; o) p0 |# Evaluate classifier performance$ }+ N9 k- N$ r, j+ t, |+ Q$ ^

    6 `( g, X6 Z/ U' N" Yfrom sklearn.metrics import classification_report8 D# Y# [6 ~  {0 z: d2 ~) f+ ?8 m
    # C; ]* d. o8 C( L8 M" |
    target_names = ['Class-' + str(int(i)) for i in set(y)]
    ; v% ]- Y) R7 S( O# G: L" y0 Oprint "\n" + "#"*30
    * j9 Y1 r2 Q& v/ S# r* x$ Jprint "\nClassifier performance on training dataset\n"
    8 k' j; K+ z* Vprint classification_report(y_train, classifier.predict(X_train), target_names=target_names)! K* L' r/ P+ c) H9 R6 S6 h' I
    print "#"*30 + "\n"
    ! S/ ~3 G2 a- |0 ]9 K7 s$ X
    9 `! R8 V1 s" f# D+ v, a* t: q  |print "#"*30
    6 v! M/ t3 R. Y& Q& A$ `print "\nClassification report on test dataset\n"
    * J3 f% ]; T: e% z  Mprint classification_report(y_test, y_test_pred, target_names=target_names)
    # C* l; V  J9 h; D/ j  mprint "#"*30 + "\n"
    6 |% b9 a, z* p+ J5 e' ]' T5 ^. s) G/ e% k, g8 O: h- S
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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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