redis-3.0.7.gem是安装Redis集群必备软件包,这个包默认是要机器公网下载,我一般是提前下载好,脚本安装的,故在这里提供下载
2025/9/30 6:01:06 66KB redis 3.0.7 gem
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代理人替代模型是一种近似方法,它模仿计算上昂贵的模拟的行为。
用更多的数学术语:假设我们正在尝试优化函数f(p),但是f每次计算都非常昂贵。
可能是我们需要为每个点求解PDE或使用高级数值线性代数机制的情况,这通常很昂贵。
我们的想法是再开发一个替代模型g近似于f通过对从评估收集以前的数据训练f。
代理模型的构建可以看作是一个三步过程:样品选择替代模型的构建代理优化当前所有可用的采样方法:网格制服索博尔拉丁超立方体低差异克罗内克金的随机的当前所有可用的代理模型:克里格使用Stheno进行克里金法径向基础温德兰线性的二阶多项式支持向量机(等待LIBSVM分辨率)神经网络随机森林洛巴切斯基反距离多项式展开保真度可变专家混合(等待GaussianMixtures软件包在v1.5上工作)地球梯度增强克里格当前所有可用的优
2025/9/29 14:18:35 150KB
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机器学习算法常用数据集
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一个是基于SimpleCV的实用机器视觉。
另外一个是OpenCV-Python-Toturial-中文版
2025/9/25 13:30:54 37.92MB 机器视觉 opencv
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自动语音识别(ASR)技术的目的是让机器能够“听懂”人类的语音,将人类语音信息转化为可读的文字信息,是实现人机交互的关键技术,也是长期以来的研究热点。
最近几年,随着深度神经网络的应用,加上海量大数据的使用和云计算的普及,语音识别取得了突飞猛进的进展,在多个行业突破了实用化的门槛,越来越多的语音技术产品进入了人们的日常生活,包括苹果的Siri、亚马逊的Alexa、讯飞语音输入法、叮咚智能音箱等都是其中的典型代表。
对语音识别技术的发展情况、最近几年的关键突破性技术进行了介绍,并对语音识别技术的发展趋势做了展望。
2025/9/23 10:34:42 1.24MB NLP论文学习
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互联网的迅速发展,为电子商务兴起提供了肥沃的土壤。
2014年,中国电子商务市场交易规模达到13.4万亿元,同比增长31.4%。
其中,B2B电子商务市场交易额达到10万亿元,同比增长21.9%。
这一连串高速增长的数字背后,不法分子对互联网资产的觊觎,针对电商行业的恶意行为也愈演愈烈,这其中,最典型的就是黄牛抢单囤货和商家恶意刷单。
黄牛囤货让广大正常用户失去了商家给予的优惠让利;
而商家的刷单刷好评,不仅干扰了用户的合理购物选择,更是搅乱了整个市场秩序。
京东作为国内电商的龙头企业,在今天遭受着严酷的风险威胁。
机器注册账号、恶意下单、黄牛抢购、商家刷单等等问题如果不被有效阻止,会给京东和消费者带来难以
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特征选择是机器学习的一个重要领域,改代码是经典无监督特征选择算法LaplacianScore算法matlab代码,这里上传给大家下载,希望能对大家有所帮助
2025/9/20 4:23:25 3KB 机器学习 子空间学习 特征选择
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同时为发布和订阅提供高吞吐量。
据了解,Kafka每秒可以生产约25万消息(50MB),每秒处理55万消息(110MB)。
可进行持久化操作。
将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如ETL,以及实时应用程序。
通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。
分布式系统,易于向外扩展。
所有的producer、broker和consumer都会有多个,均为分布式的。
无需停机即可扩展机器。
消息被处理的状态是在consumer端维护,而不是由server端维护。
当失败时能自动平衡。
支持online和offline的场景。
2025/9/20 0:07:30 32.32MB 大数据 kafka
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附件包含了原始的csv文件,和用于测试的python代码,适合统计学习入门。
鸢尾花(Iris)数据集是一个著名的统计学资料,被机器学习研究人员大量使用。
它包含了150组实例,4种生物特征和每组实例对应的鸢尾花种类(setosa,versicolor,virginica)。
2025/9/19 21:28:02 1KB 数据挖掘 iris
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MF253S刷全网通固件,支持移动联通电信,联通电信有个别地方频段不一样可能信号比较差要使用外置天线,早期的机器没有留外接的天线座,后面出的都有,机器背面的两个圆盖子翘开就可以。
2025/9/19 19:39:45 27.31MB 中兴MF25
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡