adaboost演示demo（基于Matlab，学习算法包括决策树、神经网络、线性回归、在线贝叶斯分类器等），动态GUI显示学习过程、vote过程等

TPC-H工具包针对数据库不同的使用场景TPC组织发布了多项测试标准。
TPC-H是决策支持的基准测试。
它由一套面向业务的即席查询和并发数据修改组成。
这些查询和填充数据库的数据具有广泛的行业相关性。

通过将任务从资源匮乏的移动设备卸载到资源丰富的云，计算卸载已成为一种扩展移动设备功能的有效方法。
在本文中，我们研究了在具有多个移动设备用户的情况下无线计算分流的能量和时间优化问题。
首先，针对以能量最小化为目标的情况，我们将多个移动设备用户之间的计算卸载决策问题公式化为具有随机访问权限的计算卸载游戏。
我们分析了游戏的结构特性，然后设计了一种算法，通过利用其有限的改进特性来实现纳什均衡。
其次，对于以时间最小化为目标的情况，我们导出了要为每个移动用户分担的任务的最佳部分。
数值结果验证了我们的理论分析。

VisualBasic.NET提供了大量的工具和语言方面的功能。
当然，不可能用一本书包含VisualBasic.NET的所有内容，这些内容要用一个书库来容纳。
本书的目的是让您尽快入门，它相当于一个路标，可以指导您的学习。
在介绍完创建应用程序的基础知识后(如创建窗口和对话框，如何用代码处理突发事件，什么是面向对象的程序设计，以及如何在应用程序中使用它等)。
目录:第1章初识VisualBasic.NET11.1Windows和DOS编程11.2安装VisualBasic.NET31.3VisualBasic.NET集成开发环境71.3.1配置文件设置页71.3.2Projects选项卡71.3.3菜单81.3.4工具栏91.4创建简单的应用程序101.4.1VisualStudio.NET集成开发环境中的窗口121.4.2工具箱141.4.3改进型匈牙利表示法171.4.4代码编辑器181.5使用帮助系统211.6小结231.7练习23第2章Microsoft.NETFramework242.1Microsoft的信心来自于Windows242.1.1MSN1.0252.1.2.NET理念252.1.3.NET与Java有些类似262.1.4现在所处的阶段272.2为Windows编写软件272.2.1.NETFramework类282.2.2执行代码292.3公共语言运行库302.3.1载入并执行代码312.3.2应用程序隔离312.3.3安全性312.3.4互操作322.3.5异常处理322.4通用类型系统和公共语言规范322.5小结332.6练习33第3章编写软件343.1信息和数据343.1.1算法343.1.2编程语言353.2变量363.3注释和空白383.3.1注释383.3.2空白393.4数据类型393.4.1使用数字393.4.2使用字符串453.4.3使用日期523.4.4布尔型583.5存储变量583.5.1二进制593.5.2位和字节593.5.3值的表示603.5.4值的转换613.6方法633.6.1使用方法的原因633.6.2创建方法673.6.3选择方法名称693.6.4作用域703.7小结723.8练习72第4章流程控制734.1做出决策734.2If语句734.2.1Else语句754.2.2可进行多重选择的ElseIf语句764.2.3嵌套的If语句774.2.4单行If语句784.2.5比较运算符784.2.6字符串比较864.3SelectCase语句874.3.1使用SelectCase语句884.3.2不区分大小写的SelectCase语句914.3.3多重选择934.3.4CaseElse语句954.3.5SelectCase中的不同数据类型964.4循环964.4.1For…Next循环964.4.2ForEach…Next循环1004.4.3Do…Loop循环1014.4.4嵌套循环1074.4.5提前退出循环1084.4.6死循环1104.5小结1114.6练习111第5章处理数据结构1125.1数组1125.1.1定义和使用数组1125.1.2用值初始化数组1205.2枚举1215.2.1使用枚举1215.2.2确定状态1245.2.3设置无效值1275.3常量1275.3.1使用常量1285.3.2改变常量1295.3.3各种常量类型1305.4结构1305.4.1创建结构1305.4.2为结构添加属性1335.5集合和列表1335.5.1使用数组列表1345.5.2从数组列表中进行删除操作1375.5.3显示数组列表中的项1405.5.4集合1415.6用散列表创建查询表1445.6.1使用散列表1455.6.2Remove.RemoveAt和Clear方法1485.6.3区分大小写1505.7高级数组操作1525.8小结1545.9练习155第6章构建Windo

自然语言处理自然语言处理-使用机器学习对IMDB电影评论进行情感分析。
情感分析：这是对通过各种算法定义和分类一段文本所指定的观点或表达的过程的总体定义，以便正面或负面地评估作家或帖子对特定主题的态度。
通常，全球范围内的情绪分析概念也涉及中性意见，但我不会考虑到这一点。
情感分析通常被视为对全球推文的研究。
此外，可以通过人们对电影，产品和公司的看法来进行情感分析。
我将对数据集中的批评进行情绪分析，其中包含对IMDB中电影的批评。
我将尝试显示重要事项的答案，例如我们可以使用哪些分类器，可以达到更高的准确性，可以执行哪种类型的向量转换以及字比对我来说更有用。
要求库版本脾气暴躁的1.18.4熊猫1.0.3Nltk3.4.5斯克莱恩0.23.1方法逻辑回归分类器决策树分类器随机森林分类器K邻居（KNN）分类器TF-IDF矢量化数据集可以从单独下载

讲述系统化思考方式，对系统化思维有好处。

本文来自于linkedkeeper.com,本文主要介绍了一下kafka的基本概念，并结合一些实验帮助理解kafka中的一些难点，如多个consumer的容错性机制，offset管理。
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。
它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。
目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom：Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应

2018-2019中国食用油行业研究与商业投资决策分析报告.pdf

数理统计课程的总结，涵盖了主要的知识点，适合用来复习课程框架，1、统计量与抽样分布，2、参数估计，3、统计决策与贝叶斯估计，4、假设检验，5、方差分析，6、回归分析，7、多元分析初步

id3算法创建决策树，用matplotlib库实现决策树可视化（机器学习入门）

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。