facebook开发工具怎么使用
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如果把Facebook引入中国,会有市场吗
恐怕并不会，如果二十年前Facebook进入了中国，脸书应该可以在中国市场上占据一席之地，甚至成为中国人民最常用的社交工具，但是现在脸书想要进入中国就很难困难了，更不可能会有市场，脸书引入中国没有市场的原因有以下几点：
第一点，脸书是一种许许多多的外国人都在使用的社交工具，在国外可以说已经垄断了市场，但是在中国，脸书还没有什么用户基础，很多人都不知道有这款软件的存在，而中国人民现在已经在使用两款社交软件了，这两款社交软件都是腾讯公司的产品，第一款是出了很多年的腾讯QQ，第二款就是虽然出来时间很短，但是用户数量增长很快的微信，而脸书要想进入中国市场，必须干掉微信和腾讯QQ，这基本上是不可能的事情，人们在使用社交软件的时候，最注重的就是这款社交软件的普及程度了，这样才能够和大部分的人保持联系，而QQ和微信的注册用户都高达几亿，脸书就算进入中国，也没办法和这两款国民社交软件相抗衡。
第二点，从用体验度来看，腾讯公司虽然在国际上的影响力不如Facebook，但是在中国国内的影响力实在是太大了，腾讯公司本来就是中国人自己的公司，腾讯开发社交软件的初衷就是为中国人服务的，所以腾讯的社交软件更加中国化，更加符合中国人的使用习惯，而脸书本身是为外国人打造，中国人使用起来的体验感可能不会太好，并且腾讯在社交软件方面的技术也不比Facebook差，爱国的中国人也自然愿意使用QQ或者微信，把Facebook引入中国注定是没有市场的。
苹果手机怎么下载facebook 具体步骤是什么
苹果手机下载Facebook的具体步骤如下：
打开APP Store：
首先，解锁你的苹果手机，然后在主屏幕上找到并点击“APP Store”图标，以打开苹果的应用商店。进入搜索页面：
在APP Store的底部菜单栏中，点击右下角的“搜索”选项，进入搜索页面。搜索Facebook：
在搜索栏中输入“Facebook”，然后点击键盘上的“搜索”或“确认”按钮。选择Facebook应用：
在搜索结果中，找到并点击标有“Facebook”的应用图标。注意确认应用开发者信息，以确保下载的是官方应用。下载并安装：
在应用详情页面中，点击“获取”或“安装”按钮。根据提示，可能需要输入你的Apple ID密码或使用Touch ID/Face ID进行验证。完成安装：
等待手机自动下载并安装Facebook应用。安装完成后，你可以在手机的桌面上找到Facebook应用的图标。注意：由于Facebook在中国地区可能受到网络限制，因此在下载和使用过程中可能会遇到一些问题。如果遇到无法下载或登录的问题，建议检查你的网络连接，或尝试使用VPN等网络工具。
python机器学习库怎么使用
1. Scikit-learn（重点推荐）
www.github.com/scikit-learn/scikit-learn
Scikit-learn是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy2、Keras（深度学习）
Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。
3、Lasagne（深度学习）
不只是一个美味的意大利菜，也是一个和Keras有着相似功能的深度学习库，但其在设计上与它们有些不同。
4.Pylearn2
www.github.com/lisa-lab/pylearn2
Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。它把深度学习和人工智能研究许多常用的模型以及训练算法封装成一个单一的实验包，如随机梯度下降。
5.NuPIC
www.github.com/numenta/nupic
NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。
6. Nilearn
www.github.com/nilearn/nilearn
Nilearn是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn工具箱和一些进行预测建模，分类，解码，连通性分析的应用程序来进行多元的统计。
7.PyBrain
www.github.com/pybrain/pybrain
Pybrain是基于Python语言强化学习，人工智能，神经网络库的简称。它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。
8.Pattern
www.github.com/clips/pattern
Pattern是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘，自然语言处理，网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。
9.Fuel
www.github.com/mila-udem/fuel
Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10(图片数据集), Google's One Billion Words(文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。
10.Bob
www.github.com/idiap/bob
Bob是一个免费的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具,音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。
11.Skdata
www.github.com/jaberg/skdata
Skdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题，流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。
12.MILK
www.github.com/luispedro/milk
MILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林，决策树中使用监督分类法。它还执行特征选择。这些分类器在许多方面相结合,可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类系统。
13.IEPY
www.github.com/machinalis/iepy
IEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。
14.Quepy
www.github.com/machinalis/quepy
Quepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以，你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。
现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。
15.Hebel
www.github.com/hannes-brt/hebel
Hebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序，它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能，例如动力，涅斯捷罗夫动力，信号丢失和停止法。
16.mlxtend
www.github.com/rasbt/mlxtend
它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。
17.nolearn
www.github.com/dnouri/nolearn
这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
18.Ramp
www.github.com/kvh/ramp
Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。
19.Feature Forge
www.github.com/machinalis/featureforge
这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API，来创建和测试机器学习功能。
这个库程序提供了一组工具，它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用scikit-learn这个工具时，你会感觉到受到了很大的帮助。（虽然这只能在你有不同的算法时起作用。）20.REP
www.github.com/yandex/rep
REP是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。
它有一个统一的分类器包装来提供各种各样的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方式训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。
21.Python学习机器样品
www.github.com/awslabs/machine-learning-samples用亚马逊的机器学习建造的简单软件收集。
22.Python-ELM
www.github.com/dclambert/Python-ELM
这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。
23.gensim
主题模型python实现
Scalable statistical semantics
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