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《MATLAB之父：编程实践》是《ExperimentswithMatlab》的中译本，本书是MATLAB之父CleverMoler的力作，通过20个有趣的主题介绍了MATLAB程序设计的思想与方法。

CiscoPacketTracer7.2.164位CiscoPacketTracer是由Cisco公司发布的一个辅助学习工具，为学习思科网络课程的初学者去设计、配置、排除网络故障提供了网络模拟环境。
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CiscoPacketTracer补充物理设备在课堂上允许学生用的设备，一个几乎无限数量的创建网络鼓励实践，发现，和故障排除。
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软件开发实践全套资料

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
第1章绪论11.1数据挖掘的概念11.2数据挖掘的历史及发展11.3数据挖掘的研究内容及功能51.3.1数据挖掘的研究内容51.3.2数据挖掘的功能61.4数据挖掘的常用技术及工具91.4.1数据挖掘的常用技术91.4.2数据挖掘的工具121.5数据挖掘的应用热点121.6小结14思考题15第2章数据预处理162.1数据预处理的目的162.2数据清理182.2.1填充缺失值182.2.2光滑噪声数据182.2.3数据清理过程192.3数据集成和数据变换202.3.1数据集成202.3.2数据变换212.4数据归约232.4.1数据立方体聚集232.4.2维归约232.4.3数据压缩242.4.4数值归约252.4.5数据离散化与概念分层282.5特征选择与提取302.5.1特征选择302.5.2特征提取312.6小结33思考题33第3章关联规则挖掘353.1基本概念353.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理363.3Apriori算法实例分析383.4Apriori算法源程序分析413.5Apriori算法的特点及应用503.5.1Apriori算法特点503.5.2Apriori算法应用513.6小结52思考题52第4章决策树分类算法544.1基本概念544.1.1决策树分类算法概述544.1.2决策树基本算法概述544.2决策树分类算法——ID3算法原理564.2.1ID3算法原理564.2.2熵和信息增益574.2.3ID3算法594.3ID3算法实例分析604.4ID3算法源程序分析644.5ID3算法的特点及应用724.5.1ID3算法特点724.5.2ID3算法应用724.6决策树分类算法——C4.5算法原理734.6.1C4.5算法734.6.2C4.5算法的伪代码754.7C4.5算法实例分析764.8C4.5算法源程序分析774.9C4.5算法的特点及应用1014.9.1C4.5算法特点1014.9.2C4.5算法应用1014.10小结102思考题102第5章贝叶斯分类算法1035.1基本概念1035.1.1主观概率1035.1.2贝叶斯定理1045.2贝叶斯分类算法原理1055.2.1朴素贝叶斯分类模型1055.2.2贝叶斯信念网络1075.3贝叶斯算法实例分析1105.3.1朴素贝叶斯分类器1105.3.2BBN1125.4贝叶斯算法源程序分析1145.5贝叶斯算法特点及应用1195.5.1朴素贝叶斯分类算法1195.5.2贝叶斯信念网120思考题121第6章人工神经网络算法1226.1基本概念1226.1.1生物神经元模型1226.1.2人工神经元模型1236.1.3主要的神经网络模型1246.2BP算法原理1266.2.1Delta学习规则的基本原理1266.2.2BP网络的结构1266.2.3BP网络的算法描述1276.2.4标准BP网络的工作过程1296.3BP算法实例分析1306.4BP算法源程序分析1346.5BP算法的特点及应用1436.5.1BP算法特点1436.5.2BP算法应用1446.6小结145思考题145第7章支持向量机146

数字图像处理及MATLAB实现,很好用的一种理论与实践结合的书。

简体中文|简介PaddleNLP2.0具有丰富的模型库，简洁易用的API与高性能的分布式训练的能力，可以为飞轮开发者提升文本建模效率，并提供基于Padddle2.0的NLP领域最佳实践。
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简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。
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这是一本Android网络编程方面的专著，旨在帮助开发者们高效地编写出高质量的Android网络应用。
不仅系统讲解了Android网络编程的各项核心技术和功能模块，通过多个案例解读了Android网络编程的方法和技巧，而且从源码角度深入解析了Android核心网络处理方法和关键应用的实现原理，包含大量最佳实践。
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实战篇（第2~8章），详细讲解了TCP、UDP、HTTP等基本网络协议在Android上的应用，展示了使用Android处理JSON、SOAP、HTML、XML等数据的方法，讲解了Android中的RSS编程、Email编程、OAuth认证等，解析了Android中Locations、Maps、USB、Wi-Fi、Bluetooth、NFC等网络模块的编程，讨论了Android中线程、数据存取、消息缓存、界面更新等的处理方法，探讨了SIP、XMPP等协议在Android上的应用；
源码分析篇（第9~11章）分析了Android中与HTML处理、网络处理以及部分网络应用相关的源代码，帮助读者从底层原理上加深对相关知识点的理解。

CreateReactApp入门该项目是通过。
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npmruneject注意：这是单向操作。
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此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel

“只要站在风口，猪也能飞起来”，这碗心灵鸡汤不知道激励了多少英雄豪杰踏上寻风口之路。
而现如今，Docker这阵龙卷风呼啸来袭，更让众人生起迎风而上、直冲云霄的欲望。
为了找到这风口，腾讯数据平台部开始全面拥抱docker，基于多年的大数据集群管理经验，倾力打造DockerOnGaia云平台（简称Gaia云），并动员将数平自身的核心系统全面接入Gaia云。
Lhotse系统作为先锋部队，经过一段时间的改造-验证-灰度，目前现网已经完全接入、稳定运营。
本文旨在分享Lhotse接入Gaia云的一些实践经验，抛砖引玉，期待更多的系统加入队伍，一起在Docker云中探索前行。
Lhotse是一个大数据任务调度

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。