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用户行为埋点是用来记录用户在操作时的一系列行为，也是业务做判断的核心数据依据，如果缺失或者不准确将会给业务带来不可恢复的损失。闲鱼将业务代码从Native迁移到Flutter上过程中，发现原先Native体系上的埋点方案无法应用在Flutter体系之上。而如果我们只把业务功能迁移过来就上线，对业务是极其不负责任的。因此，经过不断探索，我们沉淀了一套Flutter上的高准确率的用户行为埋点方案。 先来讲讲在我们这里是如何定义用户行为埋点的。在如下用户时间轴上，用户进入A页面后，看

本车牌识别代码基于Matlab开发，识别准确率高，能够准确识别出不同远近，不同模糊程度的车牌。

泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的沉船事件之一。1912年4月15日，泰坦尼克号在处女航中与冰山相撞，2224名乘客和船员中有1502人丧生。这场轰动性的悲剧震惊了国际社会，并导致了更好的船舶安全规则。 这次海难造成人员伤亡的原因之一是没有足够的救生艇供乘客和船员使用。尽管在沉船中幸存下来有一些运气因素，但有些人比其他人更可能存活下来，如妇女、儿童和上层阶级。 在这个挑战中，我们要求您完成对哪些人可能存活的分析。特别是，我们要求您应用机器学习工具来预测哪些乘客在悲剧中幸存下来。

这是kaggle泰坦尼克号准确率0.81的python数据分析超级详细的源代码 这是传说中的泰坦尼克机器学习比赛-对你来说最好的，第一次挑战，让你潜入机器学习比赛，熟悉Kaggle平台的工作原理。 竞争很简单：使用机器学习来创建一个模型，预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存下来。

1.使用pytorch，使用全连接层，而不是用卷积层，要求有两层隐含层 2. 尽一切可能提高准确率，在这里训练集上达到99.9%以上