您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. my base 日报、周报、计划工具

  2. Mybase [图片] 如果一个用户需要尽可能多的工具/功能来处理笔记,Mybase就是首选。在我看来,Mybase是进化为现代风格的 Keynote。它们两者,无论在视觉还是感觉上都颇有类似。其界面精简而高效,通过多tab、多面板有效扩展了其功能,具备处理笔记的多项工具。我用 Keynote 很长时间,再过渡到 Mybase 非常顺利。(补充一下,KeyNote 在处理笔记方面也是功能极丰富的)。 Mybase组织笔记的形式也是最简单的树状结构,这也是大多数同类软件的标准思路。也就是说,在这
  3. 所属分类:Web开发

    • 发布日期:2010-04-18
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:bhltweb
  1. 程序进化用于数据分类

  2. 使用遗传算法进化程序,用于数据分类,该程序不同于树结构程序进化。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-05-31
    • 文件大小:715776
    • 提供者:wangshixian01
  1. 软件工程-理论与实践(许家珆)习题答案

  2. 习 题 答 案 习题一答案 一、选择题 1. 软件的主要特性是(A B C)。 A) 无形 B) 高成本 C) 包括程序和文档   D) 可独立构成计算机系统 2. 软件工程三要素是(C D)。 A) 技术、方法和工具  B) 方法、工具和过程  C) 方法、对象和类  D) 过程、模型、方法 3. 包含风险分析的软件工程模型是(A)。 A) 螺旋模型 B) 瀑布模型 C) 增量模型 D) 喷泉模型 4. 软件工程的主要目标是(C)。 A) 软件需求  B) 软件设计  C) 风险分析  D)
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2011-01-12
    • 文件大小:303104
    • 提供者:fengjliang2009
  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-01-05
    • 文件大小:225280
    • 提供者:huangyueranbbc
  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:225280
    • 提供者:q6115759
  1. openmee_win10.zip

  2. OpenMEE 开源,跨平台软件,用于生态和进化的荟萃分析 生态与进化的开放式元分析器,以满足对元分析和元回归的高级,易于使用的软件的需求。OpenMEE具有跨平台,易于使用的图形用户界面(GUI),可让E&E研究人员访问R中提供的各种高级统计功能,而无需了解R编程知识。 OpenMEE提供了一套高级的荟萃分析和荟萃回归方法,用于合成连续和分类数据,包括具有多个协变量及其相互作用的荟萃回归,系统发育分析和简单的缺失数据插补。OpenMEE还支持数据导入和导出,探索性数据分析,数据图表以及汇总
  3. 所属分类:医疗

    • 发布日期:2020-04-12
    • 文件大小:200278016
    • 提供者:baidu_29865955
  1. 东北大学需求分析和系统设计期末复习

  2. 东北大学需求分析与系统设计期末考题简答题部分,中文,swoT指优势、缺陷、机会、威胁( strength、 weakness、 opportunit!y、 threat)。SWOT 方法以调整组织的优势、劣势、机会和威胁的方式来进行信息系统开发项目的识别、分类、排序和选择。这是 个从确定组织使命开始的、自顶向下的方法。将与研究对象密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机 会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加 以分析,从中得出一系列相应
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-01-12
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:layliangbo
  1. DeepEvolve:使用遗传算法快速发现神经网络的超参数-源码

  2. 深度进化 如今,训练神经网络相对容易,但是仍然很难弄清楚要使用哪些网络体系结构和其他超参数-例如,多少神经元,多少层以及哪些激活功能? 从长远来看,当然,神经网络将学习如何在没有人工干预的情况下构造自己。 在此之前,开发应用程序优化的神经网络的速度将受到选择和完善超参数所需的时间和专业知识的限制。 DeepEvolve旨在通过针对特定数据集和分类问题快速返回良好的超参数来帮助解决此问题。 该代码支持MLP(即完全连接的网络)和卷积神经网络的超参数发现。 如果您有无限的时间和无限的计算资源,则可
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42152298