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搜索资源列表

  1. oracle10g SQL

  2. 第1章 简介 　1.1 关系数据库简介 　1.2 结构化查询语言(SQL)简介 　1.3 使用SQL*Plus 　　1.3.1 启动Windows版本的SQL*Plus 　　1.3.2 启动命令行版本的SQL*Plus 　1.4 使用SQL*Plus执行SELECT语句 　1.5 SQL*Plus Worksheet 　1.6 创建store模式 　　1.6.1 运行SQL*Plus脚本创建store模式 　　1.6.2 用来创建store模式的DDL语句 　1.7 添加、修改、删除行 　　1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-28
    • 文件大小：869376
    • 提供者：lienen

  1. 2005年全国数学建模优秀论文集

  2. 2005年全国优秀论文集，有各种论文等级的类型，实用！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-09-06
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：zl455310740

  1. Investments - 7th en version

  2. 目录回到顶部↑ 推荐序. 译者序 作者简介 前言 第一部分 导论 第1章 投资环境 2 1.1 实物资产和金融资产 2 1.2 金融资产分类 3 1.3 金融市场和经济 4 1.4 投资过程 7 1.5 竞争性市场 7 1.6 市场参与者 8 1.7 市场动态 11 1.8 全书框架 13 小结 14 网址 14 标准普尔 14 习题 14 概念检查答案 15 第2章 资产类别与金融工具 16 .2.1 货币市场 16 2.2 债券市场 20 2.3 股权证券 25 2.4 股票市场指数和债券

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-11-24
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：ZOLoveGD

  1. joomla zoo组件

  2. joomla建站教程 ZOO和K2一样，同为joomla下的优秀的内容组件，ZOO提供了非常棒的joomla体验，它最重要的功能是你能够创建属于你自己的内容类型。 1、自定义类型：创建您自己的自定义内容类型，创建你喜欢的文章、电影或不同的产品类型等所需要的所有项目。 2、元素库：一套丰富的元素如表格、图片、视频、评级和更多的您自定义的类型。 3、模板管理：只需在指定模板的布局位置，通过拖放排列您的内容，无需修改源文件，非常方便。 4、评论系统：内置垃圾邮件保护和支持Gravatar。 5、标签

  3. 所属分类：网页制作

    • 发布日期：2018-12-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_44087051

  1. 使用 Visual Studio 的“代码度量值”来改进代码质量

  2. 代码度量是一组软件度量值，使开发人员可以更好地了解他们正在开发的代码。 利用代码度量，开发人员可以了解哪些类型和/或方法应该返工或进行更彻底的测试。 开发团队可以识别潜在的风险、了解项目的当前状态，并跟踪软件开发的进度。 1 软件度量值指标 1.1 可维护性指数 　　表示源代码的可维护性，数值越高可维护性越好。该值介于0到100之间。绿色评级在20到100之间，表明该代码具有高度的可维护性；黄色评级在10到19之间，表示该代码适度可维护；红色评级在0至9之间，表示低可维护性。 1.2 圈复杂度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-03
    • 文件大小：324608
    • 提供者：weixin_38720009

  1. tradingbotx:Typescript中的自动交易机器人，具有网络访问权限，允许运行，调度和构建算法以进行高效交易！-源码

  2. TradingBot打字稿 这是Typescr ipt中具有网络访问权限的自动交易机器人！它允许用户非常快速，轻松地运行算法以及创建和部署新算法。它允许纸质交易以及实时交易（实时等待批准）。 这仅仅是个开始，但我对这个回购协议的愿景如下： 实际观看-https: 想象 在Typescr ipt中构建一个社区驱动的强大开放源代码算法库，以进行有效交易 永久免费提供给用户，这样任何人都可以从这些算法中受益 取得股票代码和算法列表，然后从该列表中找到市场上最好的交易。 能够根据用户的喜好安排算法 提

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：342016
    • 提供者：weixin_42150341

  1. ETL-project:请参阅README.md以获取项目的描述-源码

  2. ETL项目 团队成员：凯莉·格randint，曹一飞 数据集概述 迪士尼Plus电影/电视节目数据集：（ ） 数据集元数据： 来源： : 收集方法：带有omdbapi的Python 数据集所有者：Raphael Fontes 建立日期：2020-04-14 上次更新时间：2020-05-16 当前版本：版本3 数据列摘要： imdb_id：每个节目的唯一Internet电影数据库ID title：每个节目的标题。 这些标题不是唯一的。 可能有重复的标题，其imdb_ids

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42138376

  1. Recommender-Systems-with-Collaborative-Filtering-and-Deep-Learning-Techniques:实施的基于用户和基于项目的推荐系统以及最新的深度学习技术-源码

  2. 带有CF和DL技术的推荐系统 在此存储库中，我涵盖了以下主题- 什么是建议系统？ 为什么我们需要推荐系统？ 协同过滤 协同过滤的类型 基于内存的CF 基于用户的CF 基于项目的CF 基于模型的CF K最近邻居 奇异值分解 非负矩阵分解 使用深度学习进行矩阵分解 嵌入层简介 带点运算的体系结构1 具有串联操作的体系结构2 评估RMSE 参考 您也可以在Kaggle上找到内核- 我已经使用评级数据集来研究各种推荐技术。 由于数据集的大小很小，因此我使用了基本技术，但要使用更大的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42160398

  1. Python-Ecommerce-recommendation-system-using-machine-learning:商业首次设置其推荐系统而没有任何产品评级历史记录，并且在网站收集了重要的产品评论后提供了AmazonNetflix类

  2. 在Amazon＆Home Depot的数据集上使用Python进行电子商务推荐系统设计 （请单击“推荐系统-Paul.ipynb”文件以查看分析的详细应用及其解释） 完善的推荐系统将帮助企业改善购物者在网站上的体验，并更好地吸引和留住客户。 我在下面设计的推荐系统基于新客户从首次进入公司网站到重新购买之间的旅程。 数据集来自 亚马逊（multipe）用户对产品的评价，数据来源： : 带说明的Home Depot产品，数据来源： ： 推荐系统根据业务环境分为三部分： 当没有任何以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_42180863

  1. Movie-Recommendation-System:包含的代码涵盖了推荐电影的各种方法，其中一些方法包括矩阵分解，基于深度学习的推荐系统-源码

  2. 电影推荐系统 数据集 用于此笔记本的数据集是MovieLens的1M额定数据集。 其中包含来自7120部电影和14025位用户的100万部电影评级。 该数据集包括： movieId 用户身份 评分 另外，电影的数据集包括电影名称和类型。 movieId 标题 体裁 数据集可以在这里找到： : 使用的方法： 非个性化推荐 这种建议很简单，但非常有用。 因为它们为用户解决了冷启动问题。 那就是在不了解用户的情况下，我们可以向用户提出一些建议。 在获得用户的评论或获得有关用户的其他信息之后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42132056

  1. 30天的代码黑客等级：我对https：//www.hackerrank.comdomainstutorials的解决方案和说明-源码

  2. 30天的代码黑客评级 从教程中学到的概念和其他说明 第一天-数据类型 给出： Scanner scan = new Scanner(System.in); 读取令牌时scan.next()和scan.nextLine()工作？ 输入： df 编码很有趣。 我喜欢练习编码！ scan.next（）将读取下一个标记d。 scan.nextLine（）将读取f，即从最后一个标记的末尾到下一行的开始 scan.nexLine（）将读取“编码...练习”行 scan.nextLine（）将读取“编

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42144554

  1. IMDB总观看时间：计算在电影和电视连续剧上花费的总时间-源码

  2. IMDB总观看时间 该程序根据个人imdb分级列表计算在看电影和电视连续剧上花费的总时间。 有两个计算选项。 一种是仅计算电影，这是一种快速方法，因为仅请求和处理评级页面。 另一个选项是同时计算电影和电视连续剧，这很慢，因为标题类型和剧集数未显示在分级列表中，并且由于所有分级的电影和连续剧页面都被逐一访问，并且字幕类型和收集的剧集数量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42115074

  1. nps-nlw-rocketseat ：： 100：用于计算净发起人得分的API-源码

  2. :hundred_points: 关于 NPS API是一种用于计算净发起人得分的工具，该得分是客户对他们向朋友或同事推荐公司，产品或服务的可能性进行评级的百分比，范围为0到10。 :construction: 由组织的一次教育活动“下一级别周”的第四版正在开发中。 :bookmark_tabs: 涵盖的工具和主题 RESTful API Node.js 打字稿 表示 类型ORM SQLite的 移民 Knex.js 养蜂人 :memo: 笔记 第2天（循序渐进）： 配置Typ

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：275456
    • 提供者：weixin_42136477

  1. 上下文相关的社会评级服务中的漏洞和对策

  2. 社会信任和推荐服务是当今最流行的社会评级系统，服务提供商可以了解产品，商品或服务的社会观点或受欢迎程度，例如亚马逊上的书，eBay上的卖家，Digg上的故事或Netflix上的电影。 这样的社会评级系统非常方便，并为决策者提供了替代的学习环境，但是它们为攻击者通过自私地促销或恶意降级某些项目打开了操纵社会评级系统的大门。 尽管已做出大量努力来理解各种风险和可能的防御机制来应对此类攻击，但迄今为止，大多数现有工作已致力于研究特定类型的攻击及其对策。 在本文中，我们认为应该系统地检查和分析社会评级系

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38592758

  1. tpw-data：此存储库是The Partisan Web的数据源，该网站是在线出版物及其政治倾向的免费和开源目录-源码

  2. tpw数据 这项工作是根据。 元 所有权： string ，母公司，所有人或其他 成立时间： 0000-00-00 ，成立日期，不确定时使用域名购买日期 lang ： [string] ，翻译语言出版物或为其生成单独的内容 数据如何评分？ bias_social (-10 - 10) 此评级将出版物的平均政治倾向放在通常理解的社会左/右频谱上。 与将政治复杂性降低到如此少的价值轴的其他尝试一样，该轴主要表示出版物对涵盖范围内的社会价值的接受或重新定位，描述了在诸如医疗保健类型和可及性，宗教等问

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：71680
    • 提供者：weixin_42171132

  1. 流服务：流速率服务的受限版本-源码

  2. 流服务 第二学期期末项目 近年来，流媒体服务激增，例如Netflix，迪士尼，DC等。 下面介绍了支持将来此类服务提供商的受限版本： 我们想处理两种类型的视频：电影和连续剧。 每个视频都有一个ID，一个名称，一个时长和一个类型（戏剧，动作，神秘）。 该剧集带有插曲，每个插曲都有标题和所属季节。 我们有兴趣了解每个视频的平均评分。 该等级的等级为1到5，其中5是最佳等级。 该系统必须能够： 读取所有文件 显示所有显示信息 总体上显示视频及其评分 用评分显示特定系列的剧集 显示电影及其评级

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42113552

  1. 机器学习的地球科学数据质量-源码

  2. 机器学习的地球科学数据质量 在建立大规模模型时，例如在澳大利亚，存在一个问题。 完全不同的数据集，将它们分为多个领域： 地球物理学（重力，磁性，辐射度，地震，电磁，感应极化，大地电磁...） 地质学（岩性，地层学，构造，水文..） 遥感（Landsat，ASTER，Sentinel ...） 地球化学（岩石，土壤，水，分析技术...） 各种数据层： 直接观察 网格数据 解释（固体地质，SEEBase ...） 导数（例如，ASTER谱带比率，岩石单位的累积...） 机器学习模型（R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42121058

  1. OKRGrader：一种Azure功能，可通过Web挂钩对Azure板中链接的关键结果中的目标进行评级-源码

  2. OKR平地机功能 此存储库包含Azure功能的代码，该功能响应Azure DevOps（AzD）的“更新工作项” Web挂钩。 将Web挂钩配置为在更改名为“键结果”的自定义工作项类型的“成绩”字段时触发。 当在键结果上更改等级时，挂钩将触发并调用该函数。 该函数使用与请求一起发送的JSON来定位需要分级的目标。 从那里找到所有链接的关键结果，并在目标（另一种自定义工作项类型）上设置“平均值”字段。 内容 该存储库包含三个项目。 OKRGrader：此项目是用于将有效负载解析为可用对象的类的集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：31744
    • 提供者：weixin_42122988

  1. SimpleJavaRecommender：在Java中实现基于用户和基于项目的推荐系统-源码

  2. SimpleJavaRecommender 这个简单的Java Recommender项目是的扩展，该项目是杜克大学的最后一门课程。 多年来，推荐系统有许多高级算法，例如矩阵分解，基于聚类的方法，概率方法等等。 这个简单的项目专注于最近邻协作过滤算法。 数据 由于基于电影或基于用户的最近邻居协作过滤往往无法很好地缩放大数据，因此我们将使用电影和用户评级数据。 movies.csv ：3,143行电影信息，其以下各列：id，标题，国家/地区，体裁，导演，海报（以String和movies.c

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：25600
    • 提供者：weixin_42126865

  1. Movie-Recommendation-Chatbot：Movie Recommendation Chatbot提供有关电影的信息，例如情节，类型，收入，预算，imdb评级，imdb链接等。该模型使用Kaggle的电影元数据数据集进行了训

  2. 电影推荐聊天机器人 聊天机器人使用推荐引擎通过IMDB链接和海报来推荐相似的电影。 此外，它还提供有关用户输入的电影的以下属性的信息： 电影类型 电影情节 收入 预算 IMDB评分 IMDB网站链接 为了推荐相似的电影，使用了余弦相似度和TFID矢量化器。 Slack API用于为聊天机器人提供前端。 IBM Watson用于将用于自然语言处理的Python代码与Slack API上托管的前端链接。 nltk，sklearn，pandas和nlp等库用于执行自然语言处理并满足用户的查询和响应。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42131601
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