Deeplearningallowscomputationalmodelsthatarecomposedofmultipleprocessinglayerstolearnrepresentationsofdatawithmultiplelevelsofabstraction.Thesemethodshavedramaticallyimprovedthestate-of-the-artinspeechrecognition,visualobjectrecognition,objectdetectionandmanyotherdomainssuchasdrugdiscoveryandgenomics.Deeplearningdiscoversintricatestructureinlargedatasetsbyusingthebackpropagationalgorithmtoindicatehowamachineshouldchangeitsinternalparametersthatareusedtocomputetherepresentationineachlayerfromtherepresentationinthepreviouslayer.Deepconvolutionalnetshavebroughtaboutbreakthroughsinprocessingimages,video,speechandaudio,whereasrecurrentnetshaveshonelightonsequentialdatasuchastextandspeech.

Jmeter使用CSVDataSetConfig参数化数据不重复的多次循环执行（实现多用户多次抽奖功能）

第一章整体介绍 21.1什么是TableAPI和FlinkSQL 21.2需要引入的依赖 21.3两种planner（old&blink）的区别 4第二章API调用 52.1基本程序结构 52.2创建表环境 52.3在Catalog中注册表 72.3.1表（Table）的概念 72.3.2连接到文件系统（Csv格式） 72.3.3连接到Kafka 82.4表的查询 92.4.1TableAPI的调用 92.4.2SQL查询 102.5将DataStream转换成表 112.5.1代码表达 112.5.2数据类型与Tableschema的对应 122.6.创建临时视图（TemporaryView） 122.7.输出表 142.7.1输出到文件 142.7.2更新模式（UpdateMode） 152.7.3输出到Kafka 162.7.4输出到ElasticSearch 162.7.5输出到MySql 172.8将表转换成DataStream 182.9Query的解释和执行 201.优化查询计划 202.解释成DataStream或者DataSet程序 20第三章流处理中的特殊概念 203.1流处理和关系代数（表，及SQL）的区别 213.2动态表（DynamicTables） 213.3流式持续查询的过程 213.3.1将流转换成表（Table） 223.3.2持续查询（ContinuousQuery） 233.3.3将动态表转换成流 233.4时间特性 253.4.1处理时间（ProcessingTime） 253.4.2事件时间（EventTime） 27第四章窗口（Windows） 304.1分组窗口（GroupWindows） 304.1.1滚动窗口 314.1.2滑动窗口 324.1.3会话窗口 324.2OverWindows 331）无界的overwindow 332）有界的overwindow 344.3SQL中窗口的定义 344.3.1GroupWindows 344.3.2OverWindows 354.4代码练习（以分组滚动窗口为例） 36第五章函数（Functions） 385.1系统内置函数 385.2UDF 405.2.1注册用户自定义函数UDF 405.2.2标量函数（ScalarFunctions） 405.2.3表函数（TableFunctions） 425.2.4聚合函数（AggregateFunctions） 455.2.5表聚合函数（TableAggregateFunctions） 47

Forecastingisrequiredinmanysituations.Decidingwhethertobuildanotherpowergenerationplantinthenextfiveyearsrequiresforecastsoffuturedemand.Schedulingstaffinacallcentrenextweekrequiresforecastsofcallvolumes.Stockinganinventoryrequiresforecastsofstockrequirements.Telecommunicationroutingrequirestrafficforecastsafewminutesahead.Whateverthecircumstancesortimehorizonsinvolved,forecastingisanimportantaidineffectiveandefficientplanning.Thistextbookprovidesacomprehensiveintroductiontoforecastingmethodsandpresentsenoughinformationabouteachmethodforreaderstousethemsensibly.ExamplesuseRwithmanydatasetstakenfromtheauthors'ownconsultingexperience.

DiscoverhowempiricalresearcherstodayactuallyconsiderandapplyeconometricmethodswiththepracticalapproachinWooldridge'sINTRODUCTORYECONOMETRICS:AMODERNAPPROACH,6E.Unliketraditionaltexts,thisbookuniquelydemonstrateshoweconometricshasmovedbeyondasetofabstracttoolstobecomegenuinelyusefulforansweringquestionsinbusiness,policyevaluation,andforecasting.INTRODUCTORYECONOMETRICSisorganizedaroundthetypeofdatabeinganalyzedwithasystematicapproachthatonlyintroducesassumptionsastheyareneeded.Thismakesthematerialeasiertounderstandand,ultimately,leadstobettereconometricpractices.Packedwithrelevantapplications,thetextincorporatesmorethan100intriguingdatasets,availableinsixformats.Updatesintroducethelatestemergingdevelopmentsinthefield.GainafullunderstandingoftheimpactofeconometricsinpracticetodaywiththeinsightsandapplicationsfoundonlyinINTRODUCTORYECONOMETRICS:AMODERNAPPROACH,6E.

著名的Netflix智能推荐百万美金大奖赛使用是数据集.因为竞赛关闭,Netflix官网上已无法下载.Netflixprovidedatrainingdatasetof100,480,507ratingsthat480,189usersgaveto17,770movies.Eachtrainingratingisaquadrupletoftheform.TheuserandmoviefieldsareintegerIDs,whilegradesarefrom1to5(integral)stars.[3]Thequalifyingdatasetcontainsover2,817,131tripletsoftheform,withgradesknownonlytothejury.Aparticipatingteam'salgorithmmustpredictgradesontheentirequalifyingset,buttheyareonlyinformedofthescoreforhalfofthedata,thequizsetof1,408,342ratings.Theotherhalfisthetestsetof1,408,789,andperformanceonthisisusedbythejurytodeterminepotentialprizewinners.Onlythejudgesknowwhichratingsareinthequizset,andwhichareinthetestset—thisarrangementisintendedtomakeitdifficulttohillclimbonthetestset.Submittedpredictionsarescoredagainstthetruegradesintermsofrootmeansquarederror(RMSE),andthegoalistoreducethiserrorasmuchaspossible.Notethatwhiletheactualgradesareintegersintherange1to5,submittedpredictionsneednotbe.Netflixalsoidentifiedaprobesubsetof1,408,395ratingswithinthetrainingdataset.Theprobe,quiz,andtestdatasetswerechosentohavesimilarstatisticalproperties.Insummary,thedatausedintheNetflixPrizelooksasfollows:Trainingset(99,072,112ratingsnotincludingtheprobeset,100,480,507includingtheprobeset)Probeset(1,408,395ratings)Qualifyingset(2,817,131ratings)consistingof:Testset(1,408,789ratings),usedtodeterminewinnersQuizset(1,408,342ratings),usedtocalculateleaderboardscoresForeachmovie,titleandyearofreleaseareprovidedinaseparatedataset.Noinformationatallisprovidedaboutusers.Inordertoprotecttheprivacyofcustomers,"someoftheratingdataforsomecustomersinthetrainingandqualifyin

NetCDFfilesareself-describing,network-transparent,directlyaccessible,andextendible.`Self-describing'meansthatanetCDFfileincludesinformationaboutthedataitcontains.`Network-transparent'meansthatanetCDFfileisrepresentedinaformthatcanbeaccessedbycomputerswithdifferentwaysofstoringintegers,characters,andfloating-pointnumbers.`Direct-access'meansthatasmallsubsetofalargedatasetmaybeaccessedefficiently,withoutfirstreadingthroughalltheprecedingdata.`Extendible'meansthatdatacanbeappendedtoanetCDFdatasetwithoutcopyingitorredefiningitsstructure.

实验描述:对指定数据集进行聚类分析，选择适当的聚类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告。
数据集：IrisDataSet（见附件一），根据花的属性进行聚类。
数据包括四个属性：sepallength花萼长度，sepalwidth花萼宽度，petallength花瓣长度，petalwidth花瓣宽度。
其中第五个值表示该样本属于哪一个类。
样本点间的距离直接用向量的欧氏距离。

机器视觉汽车图像检测数据集Computervisioncardatasetforopencvandmachinelearning》byVladaKucera。

tensorflowtf_flowers数据集,win路径C:\Users\yourname\tensorflow_datasets\tf_flowers\3.0.1\*,linux路径：/root/tensorflow_datasets/tf_flowers/3.0.1/*

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。