协同过滤算法代码VS下运行数据集付与MovieLens

行人检测是视频监控中的一个底子下场，连年来已经患上到了长足的普及。
然则，由于源熬炼样本以及目的场景中行人样本之间的差距，在某些人民数据集上熬炼的通用行人检测器的成果在使用于某些特定场景时会明晰飞腾。
另外，在目的场景中手动标志样本也是一项高尚且费时的责任。
咱们提出了一种别致的转移学习框架，该框架能够自动将通用检测器转移到特定于场景的行人检测器，而无需手动标志目的场景中的熬炼样本。
在咱们的方式中，咱们经由对于目的场景使用通用检测器来患上到初始检测下场，咱们将该下场称为目的样本。
咱们使用了多少种线索来过滤目的模板，从末了的检测下场中咱们能够未必它们的标签。
高斯稠浊模子（GMM）用于患上到每一个视频帧中的行为地域以及一些其余目的样本，这些目的样本没法被通用检测器检测到，由于这些目的样本距离摄像机较远。
目的样本以及目的模板之间的相关性以及源样本以及目的模板之间的相关性经由怪异编码举行估算，而后用于盘算源样本以及目的样本的权重。
明显性检测是在源样本以及目的模板之间举行相关性盘算以消除了非明显地域干扰以前的一项必不可少的责任。
齐全这些思考都是在单个目的函数下拟定的，经由对于齐全这些样本削减基于怪异编码的权重来

使用matlab实现item-basedcollaborativefiltering，试验数据集为movielens100k。

能够实现底子的收集过滤成果　，蜚地　模压机缘机缘，很弥留，对于适才末了学习收集编程的同砚来说。

1.简介2.起步2.1下载并装置Grails2.2建树一个Grails使用2.3HelloWorld示例2.4使用IDE2.5规约配置配备枚举2.6运行Grails使用2.7测试Grails使用2.8枚举Grails使用2.9所反对于的JavaEE容器2.10建树工件2.11天生Grails使用3.配置配备枚举3.1底子配置配备枚举3.1.1内置选项3.1.2日志3.2情景3.3数据源3.3.1数据源以及情景3.3.2JNDI数据源3.3.3自动数据库移植3.4内部配置配备枚举3.5定义版本4.召唤行4.1建树Gant剧本4.2可复用的Grails剧本4.3剧本中的责任4.4Ant以及Maven5.货物关连映射(GORM)5.1快捷指南5.1.1底子的CRUD5.2在GORM中举行规模建模5.2.1GORM中的联系瓜葛5.2.1.1一对于一5.2.1.2一对于多5.2.1.3多对于多5.2.2GORM的组合5.2.3GORM的络续5.2.4群集、列表以及映射5.3耐久化底子5.3.1留存以及更新5.3.2删除了货物5.3.3级联更新以及删除了5.3.4连忙加载以及提前加载5.3.4消极锁以及消极锁5.4GORM盘问5.4.1动态查找器5.4.2前提盘问5.4.3Hibernate盘问语言5.5低级GORM特色5.5.1责任以及自动完胜利夫戳5.5.2自定义ORM映射5.5.2.1表名以及列名5.5.2.2缓存策略5.5.2.3络续策略5.5.2.4自定义数据库标识符5.5.2.5复合主键5.5.2.6数据库索引5.5.2.7消极锁以及版本定义5.5.2.8连忙加载以及提前加载5.6事件编程5.7GORM以及解放6.Web层6.1抑制器6.1.1知道抑制器以及操作6.1.2抑制器以及传染域6.1.3模子以及视图6.1.4重定向以及链6.1.5抑制器拦阻器6.1.6数据绑定6.1.7XML以及JSON照料6.1.8上传文件6.1.9召唤货物6.2GroovyServerPages6.2.1GSP底子6.2.1.1变量以及传染域6.2.1.2逻辑以及迭代6.2.1.3页面指令6.2.1.4表白式6.2.2GSP标签6.2.2.1变量以及传染域6.2.2.2逻辑以及迭代6.2.2.3搜查以及过滤6.2.2.4链接以及资源6.2.2.5表单以及字段6.2.2.6标签作为方式挪用6.2.3视图以及模板6.2.4使用Sitemesh方案6.3标签库6.3.1约莫标签6.3.2逻辑标签6.3.3迭代标签6.3.4标签命名空间6.4URL映射6.4.1映射到抑制器以及操作6.4.2嵌入式变量6.4.3映射到视图6.4.4映射到照料代码6.4.5映射到HTTP方式6.4.6映射通配符6.4.7自动重写链接6.4.8使用解放6.5WebFlow6.5.1末了以及竣事外形6.5.2操作外形以及视图外形6.5.3流实施责任6.5.4流的传染域6.5.5数据绑定以及验证6.5.6子流程以及会话6.6过滤器6.6.1使用过滤器6.6.2过滤器的尺度6.6.3过滤器的成果6.7Ajax6.7.1用Prototype实现Ajax6.7.1.1异步链接6.7.1.2更新内容6.7.1.3异步表单提交6.7.1.4Ajax责任6.7.2用Dojo实现Ajax6.7.3用GWT实现Ajax6.7.4效率真个Ajax6.8内容商议7.验证7.1申明解放7.2验证解放7.3客户端验证7.4验证以及国内化8.效率层8.1申明式事件8.2效率的传染域8.3依赖注入以及效率8.4使用Java的效率9.测试9.1单元测试9.2集成测试9.3成果测试10.国内化10.1知道信息绑定10.2窜改Locales10.3读失约息11.清静11.1提防侵略11.2字符串的编码息争码11.3身份验证11.4对于清静的插件11.4.1Acegi11.4.2JSecurity12插件12.1建树以及装置插件12.2知道插件的结构12.3提供底子的工件12.4评估规约12.5到场构建责任12.6到场运行时配置配备枚举12.7运行时削减动态方式12.8到场自动重载12.9知道插件加载的

该资源搜罗javaweb全部学习流程的教学视频（搜罗javase，xml，JavaScript，css，jQuery，MySQL，Oracle，PLSQL，jdbc，SQL优化，Javaweb中有，eclipse，tomcat，Javaweb前端，servlet，cooke，session，jsp，监听器，过滤器，文件上传以及下载，javaweb名目，以及种种流行框架），整整500过个G，另有对于应的名目

凹丫丫往事宣告体系V4.7更正版asp+sqlserver带注入版！自己更正的版本去掉sql过滤！内附装置阐发！推选情景windowsserver2003+iis6.0+asp+sqlserver2005express!include/conn.asp是数据库毗邻文件自行配置！在数据库中新建一个数据库（名字随意在conn.asp中也要相对于更正），而后新建盘问把网站目录下的news.sql外面的内容复制到盘问外面实施（会揭示差迟然则是普通的漠视），在iis中配置网站默许页面为default.asp（不是index.asp）,假如不权限掀开请给网站文件削减everyone

自己用来熬炼word2vec的，已经提取文本，做了分词处置，过滤了大部份的特殊字符。
共搜罗3273626个段落的文本（一个段落搜罗了多个语句）。
处置后的语料有1.1G，由于文件较大，提供baidu网盘下载地址。

iodine应承您经由DNS效率器隧道传输IPv4数据。
这能够在互联网晤面受防火墙的不合情景下使用，但应承DNS盘问。
它运行在Linux，MacOSX，FreeBSD，NetBSD，OpenBSD以及Windows上，需要TUN/TAP配置配备枚举。
带宽是差迟称的，卑劣有限，卑劣高达1Mbit/s。
与其余DNS隧道实施相比，iodine提供：成果更高iodine使用NULL尺度，应承在不编码的情景下发送卑劣数据。
每一个DNS再起能够搜罗逾越一千字节的收缩实用载荷数据。
可移植性iodine在许多不合的类UNIX体系以及Win32上运行。
岂论端点或者操作体系若何，均能够在两台主机之间建树隧道。
清静iodine使用由MD5哈希保护的质询-照料登录。
它还会过滤掉任何非来自登录时使用的IP的数据包。
削减配置iodine自动处置接口上的IP号，至多16个用户能够同时同享一台效率器。
自动探测数据包大小以患上到最大卑劣吞吐量。

由于竞赛需要用到结巴分词，所以写了一个对于结巴分词、词性标注以及停用词过滤的python法度圭表标准。

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。