azureml-sdk-for-r：适用于R的Azure机械学习SDK

Python机械学习本书遴选的是Python，由于它足够约莫，而又适用。
致使在全部数据迷信规模，Python底子均能够说是稳坐头等交椅。

文章是描摹对于车道检测的种种科研视察学习。
对于机械学习，车道检测有帮手

daal4py-Intel（R）oneAPI数据阐发库的便捷PythonAPIIntel:registered:oneAPI数据阐发库的简化API，能够快捷使用适宜数据迷信家或者机械学习用户的框架。
旨在帮手提供对于Intel（R）oneAPI数据阐发库的笼统，以直接使用或者集成到自己的框架中，并经由为scikit-learn提供嵌入式缓存来扩展这一规模。
使用daal4py优化补钉运行残缺的scikit-learn测试套件：当从PyPi使用于scikit学习时当使用于从master分支构建时在媒体上存眷咱们咱们在Medium上宣告博客，于是请学习在daal4py的帮手下举行更实用的数据阐发的本领。
这是咱们的最新博客：弥留抛却反对于使用如下方式报告下场，提出下场并提供建议：您能够经由与名目掩护者私下装置能够从conda-forge装置daal4py（推选）：condainstalldaal4py-cconda-forge或者经由英特尔渠道：condainstalldaal4py-cintel您也能够。
入门daal4py的中间功

由于上传限度，联系成3个收缩包了。
(转载)频频看到坛子里的朋友们专研协议判SAP某一个成果的配置配备枚举以及用法，肉体可嘉。
某项详尽成果地实现，确凿是照料的底子功，但假如要从SAP破产照料提升到另一个条理，无论是方案架构师、名目司理，照常管理咨询、破产流程专家（BPX,BusinessProcessExpert），都需要对于企业架构、结构成果以及破产流程等内容有一个片面而体系地见识以及知道。
高度遴选视线。
卖力想来，企业之间的相助，不光是客户、提供商、资金等内部资源的相助，企业内部的破产流程相助才是成败的关键。
每一个告成的企业眼前，未必有一套优于相助敌手的破产流程，丰田之道便是一个很好的案例。
于是，总体感应，在实施SAP体系时，应该花更多的肉体专一于端到端(End-to-End)破产流程中间案以及优化上，尽可地消除了破产流程中非增值的行为，而不是约莫地用配置配备枚举以及二次开拓来满足用户体验或者无关大局的成果。
增值与不增值最约莫的分辨依据便是看客户能否宁愿为这一生产行为付钱。
当然这并非仅有尺度，譬如QA自身并不暴发增值，实际上能够省去，但在实际中照常必不可少的，由于流程的主体——人，终于不是大雅的机械。
最底子的端到真个破产流程搜罗：定单到收款(Order-to-Cash)倾销到付款(Purchase-to-Pay)方案到制作(Planning-to-Manufacturing)管帐到报告(Accounting-to-Reporting)应聘到退休(Recruiting-to-Retiring)大概未来按模块松散的SD、MM、PP、FI/CO照料将会磨灭，取而代之的是破产流程专家。
迩来，SAP公司在SDN上推出了BPX社区，展现了SAP对于破产流程的看重。
SAPSolutionComposer便是一个很好的货物，经由预约义400多个最新的行业、跨行业以及底子结谈判效率导图，帮手SAP照料以及客户对于破产流程有一个怪异的见识以及描摹；
快捷定位客户的关键破产需要并与SAP贸易套件中的处置方案相对于应，明晰地界定名目规模；
纵然是对于SAP的初学者或者企业管理人员，也能够经由SAPSolutionComposer学习到跨国企业运作中的首要破产流程以及知道SAP体系的概览。
（最新版的SAPSolutionComposer12M左右）

VPX的底子尺度，是VITA结构在2007年拟定并宣告的，对于刚打仗VPX总线的工程师是个很好的学习入门文档，对于VPX来源、阻滞阅历、电气特色、成果特色以及机械特色做了详尽描摹，波及接插件、背板以及电源也有教学。

深度学习的不雅点源于家养神经收集的钻研。
含多隐层的多层感知器便是一种深度学习结构。
深度学习经由组合低层特色组成愈加笼统的高层展现属性种别或者特色，以发现数据的漫衍式特色展现。
深度学习的不雅点由Hinton等人于2006年提出。
基于深信度网(DBN)提出非把守贪心逐层熬炼算法，为处置深层结构相关的优化难题带来阻滞，随后提出多层自动编码器深层结构。
另外Lecun等人提出的卷积神经收集是第一个真正多层结构学习算法，它行使空间相对于关连削减参数数目以普及熬炼成果。
深度学习是机械学习钻研中的一个新的规模，其成果在于建树、模拟人脑举行阐发学习的神经收集，它模拟人脑的机制来评释数据，譬如图像，声音以及文本。
同机械学习方式同样，深度机械学习方式也有把守学习与无把守学习之分.不合的学习框架下建树的学习模子颇为不合.譬如，卷积神经收集(Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs)便是一种深度的把守学习下的机械学习模子，而深度信托网(DeepBeliefNets，简称DBNs)便是一种无把守学习下的机械学习模子。

教程自行baidu

中文版halcon编程手册，多少乎拆穿包围齐全算子，尤为适宜机械视觉，方式识别，图像处置等业余使用halcon的人士，同时也尤为适宜halcon入门，高清版。
外面搜罗算子大概评释

Linux收集编程+RouterOS_3.0中文教程+Routeros教程合集也是在网上凑集并收拾的！依据这些教程底子上能够将一台普通的X86机械配置配备枚举成一台软路由……

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。