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搜索资源列表

  1. LINGO 学习指南

  2. LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-08
    • 文件大小：441344
    • 提供者：bobo212121

  1. LINGO软件的学习

  2. LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口： 外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要 在该窗口内编码实现。下面举两个例子

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：319488
    • 提供者：huxlaylyx

  1. 华为_大规模逻辑设计指导书.pdf

  2. 华为内部资料。很好的学习资料。设计人员必备

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-11-16
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：zhendongliang

  1. 网站架构 大规模网站 ppt

  2. 这是一个专门讲解大规模网站架构的ppt，做的相当的不错，欢迎大家看看学习学习

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hcy1026

  1. 基于MapReduce的机器学习

  2. 基于MapReduce的机器学习。如何利用分布式、多核、多CPU的方法进行大规模数据挖掘：基于云计算的挖掘

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-18
    • 文件大小：477184
    • 提供者：Dominator

  1. 华为_大规模逻辑设计指导书.pdf

  2. 华为内部学习资料，大规模逻辑设计指导书，有需要的可以下下看看，内容不错的！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-22
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：czz100

  1. VLSI课件学习，辅导使用

  2. VLSI学习，辅导课件讲的比较基础，很适合初学者

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-01
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：winterdouble

  1. 基于分布式学习的大规模网络入侵检测算法

  2. 计算机网络的高速发展，使处理器的速度明显低于骨干网的传输速度，这使得传统的入侵检测方法无法应用于大规模网络的检测．目前，解决这一问题的有效办法是将海量数据分割成小块数据，由分布的处理节点并理．这种分布式并行处理的难点是分割机制，为了不破坏数据的完整性，只有采用复杂的分割算法，这同时也使分割模块成为检测系统新的瓶颈．为了克服这个问题，提出了分布式神经网络学习算法，并将其用于大规模网络入侵检测．该算法的优点是，大数据集可被随机分割后分发给独立的神经网络进行并行学习，在降低分割算法复杂度的同时，保证

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-04-20
    • 文件大小：659456
    • 提供者：colrainny

  1. lingo软件的学习

  2. LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-05
    • 文件大小：689152
    • 提供者：qianrenguang

  1. 欧姆龙编程手册快速学习

  2. 简要介绍了在系统可编程技术与器件,提出了采用大规模集成的在系统可编程器件(ispLSI1032)设计

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：a7832969

  1. sql学习的 学习心得

  2. har(max)\nvarchar(max)类型的引入大大的提高了编程的效率，可以使用字符串函数对CLOB类型进行操 作，这是一个亮点。但是这就引发了对varchar和char效率讨论的老问题。到底如何分配varchar的数据，是否 会出现大规模的碎片？是否碎片会引发效率问题？这都是需要进一步探讨的东西。 varbinary(max)代替image也让SQL Server的字段类型更加简洁统一。 XML字段类型更好的解决了XML数据的操作。XQuery确实不错，但是个人对其没好感。（CSDN的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-27
    • 文件大小：6144
    • 提供者：yuchiyc07

  1. Production Matching for Large Learning Systems (Rete)

  2. 这是一个讲解大规模学习系统中的产生式匹配问题的文献资料，并介绍了其中用到的Rete算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：luxy26

  1. Altium Designer 6.0 实用学习教程

  2. 第1章 概述 电路设计自动化（ Electronic Design Automation ） EDA 指的就是将电路设计中各种工作交由计算机来协助完成。如电路图（ Schematic ）的绘制，印刷电路板（ PCB ）文件的制作执行电路仿真（ Simulation ）等设计工作。随着电子工业的发展，大规模、超大规模集成电路的使用是电路板走线愈加精密和复杂。电子线路 CAD 软件产生了， Protel 是突出的代表，它操作简单、易学易用、功能强大。 1.1 Protel 的产生及发展 1985

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2012-03-14
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：guyspring

  1. 大规模机器学习进展

  2. 源自CCF，大数据与机器学习相关的资料，挺不错的

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2014-05-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：u011713082

  1. 深度学习相关论文集合

  2. 基于形状先验的同时分割.nh 基于大规模视觉模式学习的高性能图像表示.nh

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-10-16
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：wuzaiwuzai

  1. Peacock：大规模主题模型及其在腾讯业务中的应用

  2. LDA是一个简洁、优雅、实用的隐含主题模型，腾讯效果广告平台部（广点通）的工程师们为了应对互联网的大数据处理，开发了大规模隐含主题模型建模系统Peacock，通过并行计算对10亿x1亿级别的大规模矩阵进行分解，从而从海量样本数据中学习10万到100万量级的隐含语义。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2015-02-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：happytofly

  1. 百度吴韧：基于深度学习的大规模图像识别

  2. Deep Image: Scaling up Image Recognition，百度深度学习研究院(InstituteofDeepLearning,IDL)杰出科学家吴韧在GTC15上的报告，介绍基于深度学习的大规模图像识别。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-03-23
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：happytofly

  1. f分数位Minwise哈希用于大规模学习

  2. f分数位Minwise哈希用于大规模学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：209920
    • 提供者：weixin_38703787

  1. 基于FCMTSR-支持向量机的大规模无线传感器网络定位算法

  2. 传感器节点定位是无线传感器网络领域应用的研究热点之一。 本文提出了一种基于改进的支持向量机的大规模无线传感器网络定位算法。 对于大规模无线传感器网络，基于支持向量机的定位算法面临着大规模学习样本的问题。 大规模的训练样本将导致训练的负担重，计算，过度学习和分类准确性低。 为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的规模化的训练样本约简方法（FCMTSR）。 FCMTSR以训练样本为点集，通过分析点与集之间的关系，得到潜在的支持向量，并去除混合的非边界离群数据。为减少计算量，在模型中采用了模糊C均值聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38689027

  1. 二维分割贯序正则化超限学习机

  2. 针对大规模在线学习问题, 提出一种二维分割贯序正则化超限学习机(BP-SRELM). BP-SRELM以在线贯序超限学习机为基础,结合分治策略的思想,从实例和特征两个维度对高维隐层输出矩阵进行分割,以降低问题求解的规模和计算复杂性, 从而极大地提高对大规模学习问题的执行效率. 同时, BP-SRELM 通过融合使用.Tikhonov正则化技术进一步增强其在实际应用中的稳定性和泛化能力. 实验结果表明,所提出的BP-SRELM不仅具有更高的稳定性和预测精度,而且在学习速度上优势明显,适用于大规模数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：632832
    • 提供者：weixin_38751512
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