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搜索资源列表

  1. 2009达内SQL学习笔记

  2. 先登陆服务器： telnet 192.168.0.23 公帐号： openlab-open123 tarena-tarena 再进入SQL：sqlplus sd0807/sd0807 帐号：sd0807－密码同样 公帐号：openlab-open123 设置环境变量： ORACLE_SID=oral10g\ --变局部变量 export ORACLE_SID --变全局变量 unset ORACLE_SID --卸载环境变量 ORACLE_HOME=... --安装路径；直接用一句语句也可以，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-02-10
    • 文件大小：11264
    • 提供者：lq_1987

  1. 数据挖掘中的新方法：支持向量机.pdf

  2. 支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。 《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-03-24
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：shiyoumaomao

  1. Java学习笔记(必看经典)

  2. JAVA的面向对象编程--------课堂笔记 面向对象主要针对面向过程。 面向过程的基本单元是函数。 什么是对象：EVERYTHING IS OBJECT（万物皆对象） 所有的事物都有两个方面： 有什么（属性）：用来描述对象。 能够做什么（方法）：告诉外界对象有那些功能。 后者以前者为基础。 大的对象的属性也可以是一个对象。 为什么要使用面向对象： 首先，面向对象符合人类看待事物的一般规律。 对象的方法的实现细节是屏蔽的，只有对象方法的实现者了解细节。 方法的定义非常重要。方法有参数，也可能

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-01-31
    • 文件大小：65536
    • 提供者：dragonflylee

  1. 查询搜索网站代码（供IT爱好者学习研究）

  2. 可无限增加查询或搜索引擎个数，分类自由更改设置； 兼容主流浏览器，兼容多编码网页； 采用赣极大数据存储查询的部分核心技术，挑战千万级数据翻页，性能更加卓越； 一站直达多站查询与搜索，操作更加便捷； 汇聚八方查询，创建万变搜索； 适合个人站长建立自己的搜索查询类网站； 适合IT爱好者学习研究；

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2015-01-11
    • 文件大小：220160
    • 提供者：gjgzsrj

  1. C语言学习实例220例

  2. c语言开发实例目录： 第一部分 基础篇 001 第一个C程序 002 运行多个源文件 003 求整数之积 004 比较实数大小 005 字符的输出 006 显示变量所占字节数 007 自增/自减运算 008 数列求和 009 乘法口诀表 010 猜数字游戏 011 模拟ATM（自动柜员机）界面 012 用一维数组统计学生成绩 013 用二维数组实现矩阵转置 014 求解二维数组的最大/最小元素 015 利用数组求前n个质数 016 编制万年历 017 对数组元素排序 018 任意进制数的转换

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2015-06-16
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：zhaoshangling

  1. 开源力量——数据挖掘原理与实战

  2. 整套大数据课程从hadoop入门开始，由浅入深，内置“hadoop源码解析与企业应用开发实战”，“Hive开发实战”，“Hbase开发实战”，“Spark，mahout，sqoop，storm诸模块开发实战”，“数据挖掘基础。这个系列课程有几个板块组成，所以学员可以按照自己的实际情况选择学习。例如，对于只需要了解hadoop基本编程的人，只需要选择“hadoop源码解析与企业应用开发实战”模块就可以了；对于立志于从事大数据领域的零起点人员，可以选择四个板块依次学习；对于已经有一定基础的hado

  3. 所属分类：Java

  1. 基于深度学习的车牌识别

  2. 目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重 要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋 势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方 法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究： 本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。分析比较了作为图 像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征性能以及相互之间的 关联。另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作 方

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2017-08-30
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qq_20127501

  1. 算法预测及推荐

  2. 算法预测及推荐

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-02
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_36097821

  1. 大数据的统计学基础视频教程

  2. 授课对象： 这是一门数学课程，适合有志于转往大数据分析领域的非数学专业人士（例如IT人，业务人员等）补强数学基础，以更好地学习更高级的数据分析，数据挖掘，机器学习课程 收获预期： 可以大幅度提高学员的数学基础，使其学习其它大数据分析课程时觉得更加简单，得心应手 课程内容： 第1课 面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表） 第2课 *设计：概率的基本概念，古典概型 第3课 每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性 第4课 啊！微积分：随机变量

  3. 所属分类：专业指导

  1. 机器学习必学知识

  2. 最笨的方法学python，结合机器学习理论和实战，提供numpy教程，很好的入门学习机器学习理论，大数据，数据挖掘分析。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-23
    • 文件大小：65011712
    • 提供者：weixin_41866513

  1. 多元统计分析作业

  2. 多元统计作业进行多总体的均值方差检验 形象分析，学习多元统计的知识，这是大数据的预备知识

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-10-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_32673453

  1. 拥抱大数据新常态下的数据分析典型案例 [李倩青，王震 著] 2015年版

  2. 《拥抱大数据（新常态下的数 据分析典型案例）》首先介绍了大数据的由来与数据 分析师职业的前景，概述了大数据的特点及其分析方 法，引发读者对数据分析师的向往。然后介绍了如今流行的近三十种大数据算法，每种算法都附有一个 成功的商业案例，通过案例深入分析每种算法的长处 、缺点、适用范围等，使读者不仅知其然，知其所以然。该书比介绍大数据类的书籍具有更多的理论知识 ，比各种算法的教科书含有更多的实际应用，是两者的巧妙过渡，适合对大数据有一定了解的读者，可以 帮助读者在短时间内深入学习大数据分析的算法体系

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-12-09
    • 文件大小：92274688
    • 提供者：weixin_43774062

  1. GO语方学习手册

  2. Go语言作为专门为并发和大数据设计的语言,在编程界占据越来越重要的地位

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：longking110

  1. AI学习知识点.xmind

  2. *AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：240640
    • 提供者：lingfeian

  1. 基于边缘计算与深度学习的输电设备异物检测方法_路艳巧.pdf

  2. 输电设备经常会出现各种异物，如鸟巢、塑料袋，如果不能及时发现并清理将会对输电系统造成很大的安全隐患。因此，及时对输电设备 是否有异物进行检测非常必要。针对该问题，提出了一种基于边缘计算和深度学习的异物检测方法，该方法与现有利用无人机拍摄传回云端服务器 计算方法不同，通过将检测计算下沉到边缘设备，使用Mobilenet 加上优化后SSD 的目标检测方法在边缘设备直接处理计算，将检测出异物的图像 发回云端。该方法在CPU 上的运行速度是基于VGG 的SSD 方法的5 倍左右，是Faster-R

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-03
    • 文件大小：569344
    • 提供者：SparkQiang

  1. 大数据下的典型机器学习平台综述_焦嘉烽.pdf

  2. 近年来，随着数据收集手段的丰富及数据存储能力的提 升，公司、企业存储的以及科学研究( 如: 脑电信号分析等) 产 生的数据量急剧增加。对大数据进行科学的分析来获取更加 有价值的信息是一项具有挑战性的任务，大数据机器学习则是 完成这项任务的关键技术。目前机器学习应用广泛，但是机器 学习处理大数据的效率不高，主要面临两大类挑战: 大数据和 大模型。当需要处理的数据量达到 PB、EB 级别时，单台高性 能计算机已经无法在较短的时间内给出计算结果，因此学术 界提出了许多并行计算模型，为提

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-26
    • 文件大小：811008
    • 提供者：fwmht

  1. 实例详解机器学习如何解决问题

  2. 随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还 是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有 侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问 题。我们结合美团在机器学习上的实践，进行一个实战（InAction）系列的介绍（带“机器 学习InAction系列”标签的文章），介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技 术、经验和技巧。本文主要结合实际问题，概要地介绍机器学习解决实际问题的整个流

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：abacaba

  1. 基于Kubeflow的机器学习调度平台落地实战

  2. 本文来自于infoq，文章介绍了机器学习的各个业务方各个痛点，Kubeflow以及Kubeflow核心组件等相关知识。随着机器学习和人工智能的迅猛发展，业界出现了许多开源的机器学习平台。由于机器学习与大数据天然的紧密结合，基于HadoopYarn的分布式任务调度仍是业界主流，但是随着容器化的发展，Docker+Kubernetes的云原生组合，也展现出了很强的生命力。表1.互联网业界机器学习平台架构对比在建设分布式训练平台的过程中，我们和机器学习的各个业务方，包括搜索推荐、图像算法、交易风控反作

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38702726

  1. 出口押汇项目全称FootBallPrediction,历经9个月完成的足球比赛预测项目。项目结合大数据+机器学习，不断摸索开发了一个程序。程序根据各大公司赔率多维度预测足球比赛结果（包含胜和不胜）。机器学习用的是自己建立的“三木板模型”算法

  2. 出口押汇项目全称FootBallPrediction,历经9个月完成的足球比赛预测项目。项目结合大数据+机器学习，不断摸索开发了一个程序。程序根据各大公司赔率多维度预测足球比赛结果（包含胜和不胜）。机器学习用的是自己建立的“三木板模型”算法,已在国家期刊发表论文并被万方数据库收录,详见_ML_文件。目前准确率可达80%。该项目在自己创建的微信群里已经吸引了很多人，附件为群讨论截图，并且每天均有部分人根据预测结果参考投注竞彩，参考的人都获得了相应的收益。 现在想通过认识更多的有识之士,一起探索如

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：331776
    • 提供者：weixin_38637983

  1. 基于Kubeflow的机器学习调度平台落地实战

  2. 本文来自于infoq，文章介绍了机器学习的各个业务方各个痛点，Kubeflow以及Kubeflow核心组件等相关知识。随着机器学习和人工智能的迅猛发展，业界出现了许多开源的机器学习平台。由于机器学习与大数据天然的紧密结合，基于 HadoopYarn的分布式任务调度仍是业界主流，但是随着容器化的发展，Docker+Kubernetes 的云原生组合，也展现出了很强的生命力。表1.互联网业界机器学习平台架构对比

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38735782
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