火龙果软件工程技术中心 本文内容包括：为什么使用DynamicEMF？创建动态内存内核模型序列化动态模型反序列化/装载动态模型限制结束语下载参考资料通过本文可以了解如何使用DynamicEclipseModelingFramework(EMF)在不生成Java实现类的情况下根据需要构建动态的基于Ecore的模型。
本文将介绍API，并说明如何序列化并装载动态Ecore模型及其实例。
EclipseModelingFramework(EMF)描述了数据模型并且允许使用各种类型的数据模型工件（例如XMLSchema、RationalRose:registered:模型、Ecore模型或Java注释）轻松生成代码。
在生成代
本文将介绍API，并说明如何序列化并装载动态Ecore模型及其实例。
EclipseModelingFramework(EMF)描述了数据模型并且允许使用各种类型的数据模型工件（例如XMLSchema、RationalRose:registered:模型、Ecore模型或Java注释）轻松生成代码。
在生成代
2024/5/8 2:24:16
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数据科学入门，第二版，介绍数据科学基本知识的重量级读本，Google数据科学家作品。
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。
本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。
书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
通过阅读本书，你可以： 学到一堂Python速成课；
学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；
掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；
深入理解机器学习的基础；
运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。
本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。
书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
通过阅读本书，你可以： 学到一堂Python速成课；
学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；
掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；
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运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。
2024/3/25 19:37:40
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在工程项目中各个案例非常丰富，种类繁多，但只要在分析案例时注重调研分析，以用户需求为中心，利用数据库设计的理论指导，定能较好的建立符合你项目的数据模型。
为了使数据库研发人员更好的学习数据库，现提供了10个常见的数据库工程项目分析案例。
为了使数据库研发人员更好的学习数据库，现提供了10个常见的数据库工程项目分析案例。
2024/3/25 0:44:16
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企业数据模型3.0是中国电信CTG-MBOSS中EDA分总规范的一个分册，是中国电信企业数据标准体系组成部分，包括概念数据模型、逻辑数据模型。
本次修订重点主要是BSS部分数据模型，涵盖参与人、产品、帐务、市场营销、事件和地域六大主题域。
本次修订重点主要是BSS部分数据模型，涵盖参与人、产品、帐务、市场营销、事件和地域六大主题域。
2024/2/13 5:58:30
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依照某AR模型生成一段数据（1000），同时用另一MA模型生成一段数据（200），合成一段1200长度的数据1）依赖于这1200个数据的前800个数据，识别这段数据背后的AR模型。
2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正。
2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正。
2023/12/23 19:05:42
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day1:MongoDB数据库与其他数据库区别介绍及学习方法day2:MongoDB运行环境搭建及运行day3:MongoDB增删改查操作实践day4:教你学会MongoDB聚合操作day5:索引的特性及应用day6:MongoDB实例搭建仓位管理APIday7:数据模型优化及设计day8:复制集介绍及演练day9:海量数据分片day10:数据库认证与授权介绍及演练day11:MongoDB数据库导入导出与监控day12:MongDB数据库常见故障及解决方案day13:在以后工作中应用的注意点
2023/12/3 15:36:53
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SPSS是全球领先的统计分析与数据挖掘产品，全名：StatisticalProductandServiceSolutions，成立于1968年，是世界上应用最广泛的专业统计和数据模型软件之一。
2009年IBM全资收购了SPSS公司，正式更名为“IBMSPSS”。
SPSSStatistics是一款统计分析软件，提供了执行全程分析所需的核心功能。
它易于使用，包含范围广泛的过程和技术，能帮助您增加收入，超越竞争对手，组织调研并制定更好的决策。
2009年IBM全资收购了SPSS公司，正式更名为“IBMSPSS”。
SPSSStatistics是一款统计分析软件，提供了执行全程分析所需的核心功能。
它易于使用，包含范围广泛的过程和技术，能帮助您增加收入，超越竞争对手，组织调研并制定更好的决策。
2023/12/2 7:06:58
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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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