利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。
输入和输出维数可以多维。
实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。
输入和输出维数可以多维。
实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。
2023/12/8 6:14:13
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本资源涵盖多维合并表头及如何将多维表导出至EXCEL，资源为源码范例，易懂易用，希望需要的人得到帮助
2023/12/6 17:11:44
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本文从数据仓库物理设计的角度，分析了显著影响查询性能的三项关键技术，即分区数据库，表分区和多维集群（MDC）。
文章首先分析三项技术在提升查询性能方面的理论依据，然后进行实例演示。
实例演示采用IBMBCU设计架构，以基准测试TPC-H为数据源（300GB数据量）和测试案例，展示了“三驾马车”对查询性能的拉动效果。
无论是在POC测试还是在现实生产系统中，查询性能都是客户非常关注的重要指标。
通过本文，读者可以充分了解“三驾马车”的奥秘所在，文中的实例演示对读者有借鉴和参考意义。
在数据仓库领域中，无论是在生产系统中，还是POC（ProofOfConcept）性能测试，查询性能对于客户来说都是非常重要的
文章首先分析三项技术在提升查询性能方面的理论依据，然后进行实例演示。
实例演示采用IBMBCU设计架构，以基准测试TPC-H为数据源（300GB数据量）和测试案例，展示了“三驾马车”对查询性能的拉动效果。
无论是在POC测试还是在现实生产系统中，查询性能都是客户非常关注的重要指标。
通过本文，读者可以充分了解“三驾马车”的奥秘所在，文中的实例演示对读者有借鉴和参考意义。
在数据仓库领域中，无论是在生产系统中，还是POC（ProofOfConcept）性能测试，查询性能对于客户来说都是非常重要的
2023/12/5 14:34:58
1.44MB
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利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。
输入和输出维数可以多维。
实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。
输入和输出维数可以多维。
实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。
2023/11/26 7:05:55
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算法思想：提取文档的TF/IDF权重，然后用余弦定理计算两个多维向量的距离来计算两篇文档的相似度，用标准的k-means算法就可以实现文本聚类。
源码为java实现
源码为java实现
2023/11/20 2:12:44
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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。
2024-04-09 15:03
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