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  1. th1231:我做了什么-源码

  2. TaehyungGil投资组合 简要说明 VLDB VLDB（超大型数据库）是SKKU（成均馆大学）的实验室，研究SSD上数据库的优化。 我在这里做实习生。 我正在优化SSD上MySQL的空间管理。 2020 AI大挑战 '韩国科学和信息通信技术部'举办了名为“ 2020 AI大挑战”的AI竞赛。 作为计算机视觉初创公司“ Nuvi Lab”的成员，我参加了第一轮和第二轮计算机视觉竞赛。 并在每轮比赛中分别获得了第五名和第三名。 数学多线分割 我从头开始实施了一个系统，该系统可以纠正skewn

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：70254592
    • 提供者：weixin_42137539

  1. homework7-sql-源码

  2. 单元7作业分配：寻找可疑交易 | 背景 如今，无论您是一家小炸玉米饼商店还是大型国际企业，欺诈行为都很普遍。 尽管出现了采用机器学习和人工智能来检测欺诈的新兴技术，但许多欺诈检测实例仍需要强大的数据分析来发现异常费用。 在此家庭作业中，您将应用新SQL技能来分析历史信用卡交易和消费模式，以便识别可能的欺诈交易。 要求您完成三个主要任务： ：定义一个数据库模型来存储信用卡交易数据，并使用您的模型创建一个新的PostgreSQL数据库。 ：在PostgreSQL上创建数据库模式，并从提供的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42149153

  1. mlbd:EPFL行为数据机器学习课程的EPFL实验材料CS-421，Spring-源码

  2. 行为数据的机器学习 EPFL（CS-421） 介绍 在本课程中，您将有机会参加动手教程，将讲义概念转换为代码，并使用本学期下半年用于实施项目的工具和功能。 为了确保您已准备好开始该项目，系统将要求您解决家庭作业练习，这些练习对您应用讲座中说明的概念和教程中显示的编程解决方案构成了挑战。 对于教程和家庭作业，您将依赖于提供的用于使用Python进行数据分析和机器学习的软件包（例如NumPy，SciPy，Pandas，Matplotlib，Seaborn，Bokeh，ScikitLearn，Tens

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：74448896
    • 提供者：weixin_42134234

  1. 机器学习挑战：系外行星探索-源码

  2. 机器学习作业-系外行星探索 背景 开普勒太空天文台是2009年发射的NASA人造卫星。该望远镜正在寻找我们自身之外的恒星系统中的系外行星。 卫星的最终目标是确定可居住的行星。 由于机械故障，最初的任务于2013年结束，但该望远镜自2014年以来一直在执行“ K2”扩展任务。 截至2016年5月，开普勒已验证了1284颗新系外行星。截至2017年10月，共有3,000多种已确认的系外行星（使用所有探测方法，包括基于地面的探测方法）。 望远镜仍处于活动状态，并继续收集其扩展任务的新数据。 目标 使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42143806

  1. 机器学习挑战：作业-源码

  2. 机器学习的挑战 在家工作

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42117224

  1. priyathamhub：配置文件描述-源码

  2. 你好呀 :waving_hand: 我是Priyatham Susarla，欢迎来到我的存储库... 关于我 在从事相关项目时对数据科学，机器学习和深度学习有浓厚兴趣的人。 我喜欢各种挑战，这些挑战使我能够成长，具有深厚的思想能力，具有高效的解决问题能力，编码能力和人际交往能力的快速学习者。 我相信，这与我们选择的职业无关，而与我们学到的技能有关。 我目前正在研究机器学习， PyTorch和AWS 。 技能专长 编程语言：C，JAVA，C ++ 脚本语言：Python 作业系统：Win

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42132056

  1. 机器学习的挑战-源码

  2. 机器学习作业-系外行星探索 在你开始之前 为此项目创建一个新的存储库，称为machine-learning-challenge 。 不要将此作业添加到现有存储库中。 将新的存储库克隆到您的计算机。 给每种型号选择自己的Jupyter笔记本，每个笔记本不要使用多个型号。 将最佳模型保存到文件中。 这将是用于测试您的准确性和用于评分的模型。 提交您的Jupyter笔记本和模型文件，并将其推送到GitHub。 笔记 请记住，此作业是可选的！ 但是，如果您完成测试和调整不同的分类模型，您将获得更

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：703488
    • 提供者：weixin_42131352