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  1. 公历、农历互换组件 <img src="/images/sunny.gif" align="absmi

  2. 公历、农历互换组件 TransDate (DELPHI 7 转换日期1900 -- 2056)TransDate组件可将公历转换成农历，公历包括星座，星期。农历数据包含节气，干支历，生肖。也可将农历转换成公历，转换过程自动完成。即输入公历日期同时得到农历日期。输入农历日期同时得到公历日期。组件拖入窗口，无需运行在属性栏就可以直接完成公历、农历的互相转换。公历、农历互换组件完成公历和农历之间的互相转换，组件的属性如下：属性:LunarDate:TLunarDate;TLunarDate类由下列属

  3. 所属分类：Delphi

    • 发布日期：2006-02-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：chenxh

  1. FEAST特征选择算法源码(matlab)

  2. FEAST算法是特征选择算法的一种，全称叫a FEAture Selection Toolbox for C and MATLAB算法，FEAST 提供了基于共同信息的滤波特征选择算法的实现，通过特征选择，可以帮助我们筛选出有用的特征，减少模型训练时间。 函数已经打包好，在matlab中直接调用即可，输入想要的特征个数，会自动返回最优的特征，并且会有一个从优到劣的排序

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-31
    • 文件大小：136192
    • 提供者：weixin_38705903

  1. feast-spark-源码

  2. 盛宴火花 包含 星火摄取工作 盛宴服务 Feast Python SDK Spark扩展 用法： import feast_spark import feast client = feast . Client () client . set_project ( "project1" ) entity = feast . Entity ( name = "driver_car_id" , descr iption = "Car driver id" , value_typ

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：271360
    • 提供者：weixin_42131601

  1. FEAST:scRNA-seq中的特征选择-源码

  2. 特色：用于scRNA-seq聚类的功能选择 FEAST是一个框架，用于对特征进行排名并选择优化的特征集作为scRNA-seq聚类的输入。 FEAST管道包括三个步骤：（ A ）。 执行初始聚类。 （ B ）。 估计特征的重要性。 （ C ）。 验证功能集。 请通过vignette("FEAST")查找详细参考。 Kenong Su 解释了所有版权。 任何与FEAST相关的问题都应发布到GitHub Issue部分的 。 本教程介绍了FEAST的基本功能。 请使用小插图（“ FEAST”）查看更

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42169674

  1. front-end-task-源码

  2. Feast It前端挑战 嘿！ :waving_hand: 这个开放式挑战是您向我们展示您使用React的经验的机会。 我们建议您花大约2-3个小时来应对挑战，但是，我们不希望您完成所有功能。 我们将挑战的结果用作评估过程的一部分。 简要 开发一个可维护书签列表的React Web应用程序。 用户应该能够在列表中添加，编辑或删除任何书签。 您可以自由选择布置它的方式，可以使用内联表单或单独的页面来显示和添加书签，也可以考虑应用程序的设计和用户体验，因为这将是我们的评论之一。 设置 克隆此存

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：220160
    • 提供者：weixin_42133861

  1. feast-源码

  2. 盛宴

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42163404

  1. FEAST：针对CC +，Java和MatlabOctave的FEAture选择工具箱-源码

  2. 盛宴 用于C / C ++和MATLAB / OCTAVE v2.0.0的FEAture选择工具箱。 FEAST提供了基于常见互信息的过滤器特征选择算法的实现，以及RELIEF的实现。 所有函数都需要离散输入（RELIEF除外，RELIEF不依赖于MIToolbox），并且它们返回选定的特征索引。 开发这些实现是为了帮助我们研究这些算法之间的相似性，我们的结果在以下论文中介绍： Conditional Likelihood Maximisation: A Unifying Framework

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：80896
    • 提供者：weixin_42132354

  1. 盛宴：机器学习功能商店-源码

  2. 总览 Feast（功能存储）是一个运营数据系统，用于管理机器学习功能并将其提供给生产中的模型。 请参阅我们的以获取有关该项目的更多信息。 Docker Compose入门 克隆的最新稳定版本，并导航到infra/docker-compose子目录： git clone https://github.com/feast-dev/feast.git cd feast/infra/docker-compose cp .env.sample .env 可以根据您的环境选择配置.env文件。 盛宴：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42138788

  1. Android-app-Fast-and-Feast:团队项目-源码

  2. Android-app-Fast-and-Feast:团队项目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：371712
    • 提供者：weixin_42129113