《ASP.NETMVC5框架揭秘》以一个模拟ASP.NETMVC内部运行机制的“迷你版MVC框架”作为开篇，其目的在于将ASP.NETMVC真实架构的“全景”勾勒出来。
接下来《ASP.NETMVC5框架揭秘》以请求消息在ASP.NETMVC框架内部的流向为主线将相关的知识点串联起来，力求将“黑盒式”的消息处理管道清晰透明地展示在读者面前。
相信精读《ASP.NETMVC5框架揭秘》的读者一定能够将ASP.NETMVC从接收请求到响应回复的整个流程了然于胸，对包括路由、Controller的激活、Model元数据的解析、Action方法的选择与执行、参数的绑定与验证、过滤

Fmpeg是领先的多媒体框架，能够解码、编码、转码、混合、解密、流媒体、过滤和播放，本资源文件格式是spk文件，支持在群晖的套件中心离线安装群辉NAS添加第三方插件ffmpeg来实现电影快速转码资源里面包含两个版本intel阿波罗平台CPU专用的：ffmpeg.v35.f25423以及X86/X64平台通用的：ffmpeg.v35.f15047支持平台列表：apollolake、avoton、braswell、broadwellbroadwellnk、bromolow、cedarview、denvertondockerx64、geminilake、grantley

使用Logistic回归模型进行中文文本分类，通过实验，比较和分析了不同的中文文本特征、不同的特征数目、不同文档集合的情况下，基于Logistic回归模型的分类器的性能。
并将其与线性SVM文本分类器进行了比较，结果显示它的分类性能与线性SVM方法相当，表明这种方法应用于文本分类的有效性。

机器学习TomM.mitchell中文版课后题答案；
全书讲解ppt；
西安电子科技大学研究生期末考试题目机器学习这门学科所关注的问题是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能？近年来，机器学习被成功地应用于很多领域，从检测信用卡交易欺诈的数据挖掘程序，到获取用户阅读兴趣的信息过滤系统，再到能在高速公路上自动行驶的汽车。
同时，这个学科的基础理论和算法也有了重大的进展。

准确了解用户对视频热度的选择（PP）的差异性对丰富的用户画像，提高个性化服务精确度和优化产品提供方收益等方面大有替代益。
目前只有少量的统计学方面的研究，在数据稀疏或者大规模启动的情况下不确定性的正确性。
基于大规模商业在线视频流媒体系统的用户观影数据，此处对用户的视频热度替换进行了多角度刻画分析，着重提出了两个基于协同过滤（CF）的算法来预测用户对视频热度的替代。
具体贡献如下：1）通过空模型假设对比实验，发现并非所有用户都偏好热度高的视频；
大多数用户有较广泛的优选范围，但用户之间2）设计了基于最近邻居的（NNI）和基于矩阵分解的（MFI）用户热度首选预测模型。
实验证明，当数据稀疏度低于48％的时候，用NNI或MFI算法初始化所得的用户热度替代比传统方法统计所得的结果更准确。
越稀疏的情况下，这种优势越明显。
此工作对视频系统中推荐服务设计和用户体验优化具有参考意义。

基于贝叶斯算法的JavaMail垃圾邮件过滤实现

——————————————————————Hearen'sSimpleSniffer——————————————————————一、功能简介：1.针对同一局域网中的所有主机进行监听并返回处理优化后的数据供研究使用；
2.在数据表中显示了所有当前侦听到的数据包包括源IP、源端口、目的IP、目的端口、数据包协议类型、数据包捕获时间及数据包简略信息（仅应用层数据）；
3.可以针对某一特定IP地址（源或目的），某特定端口（源或目的）以及特定类型数据包进行侦听--捕获前过滤；
4.当数据过多时可以随时点击‘清理’对当前的数据表进行清空--不过捕获的数据是不会被清除的，仅清除列表中显示的数据；
5.双击‘清理’时清空所有嗅探到的数据--不仅仅是列表中显示的数据；
6.选择列表中的数据时，数据详细信息会显示在下方的面板中；
此时可以通过选择特定字符串来查看在其左侧的十六进制表示以供研究之用；
7.左下角会显示当前在该局域网中捕获到的数据包个数及总大小（该大小包含IP协议及其建立在该协议以上协议的头部）--数据单位会自动进行切换当数据大小达到2G时将重置清零；
8.在获取数据包后可以针对某一IP，PORT，IP:PORT或IP/PORT及协议进行筛选，同时可以查阅当前所有捕获的数据包（如果没有设置捕获前过滤，否则只能查阅过滤后的数据）。
二、使用说明：本应用的使用环境为Windows7、Windows8及Windows8.1。
在使用过程中需要获得管理员权限-捕获数据包需要访问底层数据，需要获得最高权限才可以正常运行该应用；
三、作者留言该应用的开发环境为VS2013，所用语言为C#，界面设计属于WinForm（比较老式的界面风格，推荐使用WPF）。
因本人水平有限，在该应用中不免存在很多漏洞和不足；
如果你有更多更好的想法或者发现该小应用中的bug还望批评指正。
||联系方式：LHearen@126.com||四、免责声明本系统仅用于学习交流之用，本人不承担该应用的技术及版权问题，且不对该应用负法律责任。

以超临界流体为载体，在多孔介质孔隙表面沉积颗粒和形成薄膜以及在孔隙中的浸渍等现象主要应用于复合多孔材料的制备、多孔材料的改性、深床过滤、三次采油、高孔隙率多孔聚合物支架的合成、污染土壤的修复、纺织物的染色、木材中生物杀灭剂的浸渍和二氧化碳深埋等方面。
主要利用超临界流体热力学性质的“可调性”，特别是流体的密度和溶解度对超临界流体体系的压力和温度的依赖性

本项目是基于hadoop搜索引擎的离线处理程序，主要包含三部分1.网页信息过滤2.生成倒排索引文件3.生成二级索引文件;

文件是基于物品的协同过滤算法itemCF原理及python代码实现，包含MovieLens数据集中的ml-100k数据集，开发环境是Python2.7.代码是我按照《推荐系统实践》里面的公式写的完整程序，并添加了中文注释。

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。