AClassONE 1.1.0
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小问题，我帮大家
我觉得现在的AClassONE已经够我用得了，什么时候想换口味了，就试试免费软件的版本
找AClassONE好久了，终于在华军软件找到了，而且还是AClassONE最新版本，好给力
这东西在XP能用吗?
既然这个AClassONE是国产软件，那我就会一直支持下去的
教育教学软件我只认AClassONE，功能强大不说，AClassONE1.1.0软件才18.7MB。
始终用不惯AClassONE这货，用户体验方面的内容还有待改进啊。
这个蛮好用。
找了好多网站，还是华军软件上下载的AClassONE靠谱，页面清爽，可以隐藏推送，不会妨碍正常办公
我发现1.1.0的AClassONE相比上一版不容易崩溃了，不错不错
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CLASSONE品牌介绍
始于1999年，涵盖学生平板/早教平板/点读机等产品，致力于教育电子产品的研发、制造和销售的企业
中山市读书郎电子有限公司位于风景秀丽的伟人孙中山故乡—中山市，是广东省高新技术企业。
公司始建于1999年，是一家以科技创新、科技开发为导向的新兴教育电子产品制造企业。公司致力于教育电子产品的研发、制造、和销售事业，产品涵盖学生平板、早教平板、点读机、学生电脑、儿童数码等品类。公司通过了ISO国际质量体系认证，依照国际惯例进行管理，为用户提供满意的产品和服务。在终端和渠道建设方面，公司在全国各省市都有着庞大的营销网络，各大系列产品共一万多个零售终端，近千家增值服务体验中心，遍布全国城乡各级市场。同时畅销海外，主要销往美国、德国、俄罗斯、日本、韩国、香港、新加坡、印尼、马来西亚等二十多个国家和地区。2015年公司在职职工数超过600人，其中核心科研人员219人，占职工总数35.72 %，核心研发人员有138人，占总职工人数22.51%。此外，公司还聘请了上百名K12教育专家、幼教专家、工程师和技术顾问，并与多所科研所和高等院校建立了技术合作关系。
公司与人民教育出版社等上百家知名教育出版社以及新东方在线建立了紧密的合作关系。此外，公司还与湖南大学、电子科技大学中山学院建立了产学研合作，同时和电子科技大学中山学院建立了实践实习基地。公司以“相伴成长读书郎”为发展理念，以“提供顾客满意的产品和服务”为宗旨，运用先进的科学技术，不断推出有利于青少年儿童心智发展的电子数码产品，帮助他们实现快乐学习和成长的梦想。踏着闪光的足迹，努力向国内知名的专业化教育类产品集团公司迈进。
联系方式：400-
品牌发源地：广东省中山市 品牌创立时间：1999年
品牌金凤冠：
CLASSONE网店
主营产品：点读机、学习机、平板电脑
所属行业：
卖家级别：顶级卖家
推荐指数：9.1
关注指数：15767 信用指数：2292
主营产品：学习机、儿童平板、点读笔
所属行业：
卖家级别：成熟卖家
推荐指数：9.4
关注指数：831 信用指数：1311
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<a class="fff" href="javascript:void(0);" id="kefu" onclick="if($('#chatbox').length联 系客 服正在阅读：CLASSONE学习手机C3价格配置曝光CLASSONE学习手机C3价格配置曝光
　　8月，CLASSONE学习手机C3现身工信部，这款号称&读书郎荣誉出品&的学习手机一上市便吸引众多消费者的目光，读书郎线下终端反响热烈。&&&&11月，随着双十一购物狂欢节的临近，CLASSONE学习手机天猫商城等各大线上渠道趁势上线，优惠减价、礼品赠送活动更是让人眼花缭乱。2998元的价格不仅体现在硬件配置上，还有强大的学习功能和家长信赖的防沉迷功能。硬件配置：&&&&CLASSONE学习手机秉承读书郎一贯坚持的品质至上，同时不断创新，在外观设计方面迎合了年轻人审美需求，&CNC金属一体成型，香槟金色喷涂工艺，1.66mm超窄边框，完美地贴合人手持握，整体设计上给人一种时尚和舒适的感觉。&&&&机身正面采用了时下流行的三段式设计，2.5D弧面玻璃、5.5英寸的AMOLED屏幕更好地保护学生眼睛，像素的分辨率可以清晰地还原图片和视频，在色彩方面丰富自然，为使用者带来良好的视觉体验。&&&&此外，在配置方面，CLASSONE学习手机预装的是基于安卓深度定制的Learning OS全新系统，支持双卡双待以及移动、联通、电信4G全网通，拥有32G ROM+3GB RAM的存储组合，搭载高通骁龙8核64位处理器，为手机流畅运行提供强有力的保障。&&&&同时，为了更好地发挥&学习眼&功能和满足用户拍照效果的需求，CLASSONE学习手机装载有前置500万像素前置镜头和后置1300万主摄像头，支持光学防抖、支持闪拍，配以PDAF相位对焦。&&&&除此之外， 手机的续航问题一直是用户所关注的，对于需要利用手机进行学习解题的学生来说显得格外重要。CLASSONE学习手机内置了2900mAh容量电池，配合高通QC2.0快充技术，让手机的续航时间又上了一个台阶。　　值得一提的是，CLASSONE学习手机采用了时下流行的指纹识别模块，并将其放在了机身背面，在单手握持手机的状态下，用户的食指正好能够轻松地触摸到指纹识别模块，在时尚和技术之间，CLASSONE学习手机找到了很好的契合点。　　学习眼+防沉迷：　　硬件配置如此强悍的CLASSONE在学习功能上的表现同样不含糊。独创&学习眼&功能，融合STR与CBIR的多视图学习图像检索等技术，整合读书郎17年教育资源，为学生提供一站式的学习方案，最快2秒就能识别教材和教辅，真正吃透课本。　　同时家长担心孩子沉迷娱乐在CLASSONE学习手机上也将不复存在。九重管控防沉迷，多维度掌握并管理孩子使用手机的情况，给孩子关心，让家长放心。　　综合来看，CLASSONE学习手机不但解决学生的学习问题，还有效减轻家长对孩子使用手机的困扰，它的出现将打破&学生不准使用手机&的观念，引领新的&口袋学习&风潮。
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聊天吐槽赢奖品1、sklearn中关于异常检测的说法
Novelty and Outlier Detection：
Many applications require being able to decide whether a new observation belongs to the same distribution as existing observations (it is an inlier), or should be considered as different (it is an outlier). Often, this ability is used to clean real
data sets. Two important distinction must be made:
novelty detection:
The training data is not polluted by outliers, and we are interested in detecting anomalies in new observations.outlier detection:
The training data contains outliers, and we need to fit the central mode of the training data, ignoring the deviant observations.
也就是说主要方法有两种：
1）、novelty detection：当训练数据中没有离群点，我们的目标是用训练好的模型去检测另外新发现的样本；
2）、outlier detection：当训练数据中包含离群点，模型训练时要匹配训练数据的中心样本，忽视训练样本中的其它异常点；
sklearn提供了一些机器学习方法，可用于奇异（Novelty ）点或异常（Outlier）点检测，包括OneClassSVM、Isolation Forest、Local Outlier Factor (LOF) 等。其中OneClassSVM可用于Novelty Detection，而后两者可用于Outlier Detection。
2、OneClassSVM（Unsupervised Outlier Detection）
2.1、关于一类SVM的形象解释：
作者：知乎用户
链接：https://www.zhihu.com/question//answer/
最近因为做到异常行为检测、剧烈运动分析方面的任务，接触到了一类svm，尽我所能的介绍下我掌握的知识吧。先举个例子。比方说，我们要判断一张照片里的人脸，是男性还是女性，这是个二分类问题。对于一张未知性别的人脸，经过svm分类器分类（经典的二分类svm），我们会给出他\她是男性or不是男性的结果（不是男性就是女性啦，暂时不考虑第三性别，O(∩_∩)O~；为什么这么表达，是因为为了与下面的一类svm概念做区别）。那么经典svm训练的方式呢，就是将一堆已标注了男女性别的人脸照片（假设男性是正样本，女性是负样本），提取出有区分性别的特征（假设这种能区分男女性别的特征已构建好）后，通过svm中的支持向量，找到这男女两类性别特征点的最大间隔。进而在输入一张未知性别的照片后，经过特征提取步骤，就可以通过这个训练好的svm很快得出照片内人物的性别，此时我们得出的结论，我们知道要么是男性，不是男性的话，那一定是女性。以上情况是假设，我们用于训练的样本，包括了男女两类的图片，并且两类图片的数目较为均衡。现实生活中的我们也是这样，我们只有在接触了足够多的男生女生，知道了男生女生的性别特征差异后（比方说女性一般有长头发，男性一般有胡子等等），才能准确判断出这个人到底是男是女。但如果有一个特殊的场景，比方说，有一个小和尚，他从小在寺庙长大，从来都只见过男生，没见过女生，那么对于一个男性，他能很快地基于这个男性与他之前接触的男性有类似的特征，给出这个人是男性的答案。但如果是一个女性，他会发现，这个女性与他之前所认知的男性的特征差异很大，进而会得出她不是男性的判断。注意咯，这里所说的
“她不是男性” 的判断，与我们使用二分类svm中所说的 “不是男性” 的判断，虽然结论相同，但却不是同一个概念。 我们在使用经典二分类svm去分类人脸性别时，当我们判定未知样本不是男性时，我们会同时得到她是个女性的结论（因为我们是知道另一类，也即女性类别的），但对于以上介绍的特殊场景，我们只能根据它与小和尚认知的男性特征不一致，得出它不是男性的判断，至于它是女性呢，还是第三性别，甚至是外星人，对不起，并不知道，我们只能将其排除出男性的范围，并不能给它做出属于哪类的决策。以上场景就是一类svm的典型应用场景，当出现一个分类问题中，只有一种类型的样本，或有两种类型样本，但其中一类型样本数目远少于另一类型样本数目（如果此时采用二分类器，training
set中正负样本不均衡，可能造成分类器过于偏向数目多的样本类别，使train出来的model有bias）时，就可以考虑使用一类svm进行分类。再举例子到异常行为检测上，比方说，在银行存取款大厅，正常情况大家都是在坐席耐心叫号等待，抑或取号，在柜台接受服务等。这些行为虽然各有不同，但却都会有比较相类似的特征，例如都会有比较一致性的运动方向（比如说，正常走动，取号，排队等），不是很大的运动幅度等，但对于一些异常行为，比如说银行大厅内的打斗、斗殴，抢劫等，你不能要求这些行为也按套路出牌，如武侠片里先摆pos、再出脚，最后再手上各种招式，正是因为这些异常行为无法有效度量。我们就可以将一类svm应用于其中，比方说，我们提取出人类在银行的正常行为操作的特征，并使用一类svm将之正确表达，那么对于一个异常行为，我们可以很快得出，这货提取的特征和我这个分类器包含的特征不一致，那么它肯定就不是正常的行为特征，那么就可以发出报警了。以上就是我口语表达的一类svm分类器的介绍，有很多不严谨的地方，望海涵。
2.2、OneClassSVM主要参数和方法
class sklearn.svm.OneClassSVM(kernel=’rbf’, degree=3, gamma=’auto’, coef0=0.0, tol=0.001, nu=0.5, shrinking=True, cache_size=200, verbose=False, max_iter=-1, random_state=None)
kernel：核函数（一般用高斯核）
nu：设定训练误差（0， 1]
fit(x)：训练，根据训练样本和上面两个参数探测边界。（注意是无监督哦！）
predict(x)：返回预测值，+1就是正常样本，-1为异常样本。
decision_function(X)：返回各样本点到超平面的函数距离（signed distance）,正的为正常样本，负的为异常样本。
2.3、OneClassSVM官方实例
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager
from sklearn import svm
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-5, 5, 500), np.linspace(-5, 5, 500))
# Generate train data
X = 0.3 * np.random.randn(100, 2)
X_train = np.r_[X + 2, X - 2]
# Generate some regular novel observations
X = 0.3 * np.random.randn(20, 2)
X_test = np.r_[X + 2, X - 2]
# Generate some abnormal novel observations
X_outliers = np.random.uniform(low=-4, high=4, size=(20, 2))
# fit the model
clf = svm.OneClassSVM(nu=0.1, kernel="rbf", gamma=0.1)
clf.fit(X_train)
y_pred_train = clf.predict(X_train)
y_pred_test = clf.predict(X_test)
y_pred_outliers = clf.predict(X_outliers)
n_error_train = y_pred_train[y_pred_train == -1].size
n_error_test = y_pred_test[y_pred_test == -1].size
n_error_outliers = y_pred_outliers[y_pred_outliers == 1].size
# plot the line, the points, and the nearest vectors to the plane
Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.title("Novelty Detection")
plt.contourf(xx, yy, Z, levels=np.linspace(Z.min(), 0, 7), cmap=plt.cm.PuBu)
#绘制异常样本的区域
a = plt.contour(xx, yy, Z, levels=[0], linewidths=2, colors='darkred')
#绘制正常样本和异常样本的边界
plt.contourf(xx, yy, Z, levels=[0, Z.max()], colors='palevioletred')
#绘制正常样本的区域
b1 = plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c='white', s=s, edgecolors='k')
b2 = plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c='blueviolet', s=s,
edgecolors='k')
c = plt.scatter(X_outliers[:, 0], X_outliers[:, 1], c='gold', s=s,
edgecolors='k')
plt.axis('tight')
plt.xlim((-5, 5))
plt.ylim((-5, 5))
plt.legend([a.collections[0], b1, b2, c],
["learned frontier", "training observations",
"new regular observations", "new abnormal observations"],
loc="upper left",
prop=matplotlib.font_manager.FontProperties(size=11))
plt.xlabel(
"error train: %d/200 ; errors novel regular: %d/40 ; "
"errors novel abnormal: %d/40"
% (n_error_train, n_error_test, n_error_outliers))
plt.show()
1、严格地讲，OneClassSVM不是一种outlier detection方法，而是一种novelty detection方法：它的训练集不应该掺杂异常点，因为模型可能会去匹配这些异常点。 但在数据维度很高，或者对相关数据分布没有任何假设的情况下，OneClassSVM也可以作为一种很好的outlier detection方法。
2、其实在分类问题中，当两类样本及其不平衡时，也可以将个数比例极小的那部分当做异常点来处理，从另外一种角度来完成分类任务！
4、参考文献：
1、http://scikit-learn.org/stable/modules/outlier_detection.html#outlier-detection
无监督︱异常、离群点检测 一分类——OneClassSVM
机器学习实验（九）：基于高斯分布和OneClassSVM的异常点检测
异常检测（anomaly detection）
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