[其它] CMRF：可配置的矩阵寄存器文件，用于加速SIMD处理器上的矩阵操作

说明：CMRF：可配置的矩阵寄存器文件，用于加速SIMD处理器上的矩阵操作
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[Proxy] netty-rpc-1.0.0.RELEASE.jar

说明：一款基于Netty的轻量级RPC的工具，动态代理方式调用服务接口，多种负载均衡策略，Spring配置服务等等，麻雀虽小五脏俱全
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[其它] RecommenderSystem-Paper:该知识库包含一些我已阅读或我认为可能非常有趣的论文-源码

说明：推荐系统中使用的纸张，工具和框架 为了方便阅读，我收集了一些有关推荐系统的基础和重要论文。 这是推荐系统中的主要会议： 社区用于数据挖掘，数据科学和分析。 从广泛的数据挖掘相关领域吸引研究人员和应用程序开发人员，例如统计，机器学习，模式识别，数据库和数据仓库，数据可视化，基于知识的系统以及高性能计算。 促进人工智能的研究和负责任的使用。 为世界提供了一个主要的论坛，用于讨论和辩论Web的发展，其相关技术的标准化以及这些技术对社会和文化的影响。 有责任为AI和机器学习领域的每个人提供
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[其它] 用于SerDes的低抖动自偏置锁相环

说明：用于SerDes的低抖动自偏置锁相环
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[专业指导] nmg_tem2 - 副本.csv

说明：该数据为地区自动站气温数据，可用于初学QGIS的小伙伴练手，该数据为实验数据不影响业务工作。
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[其它] logSys:PHP安全的高级登录系统-源码

说明：日志系统 PHP高级登录系统是一部分 请参阅此以获取完整的文档。 安装 使用 ： composer require francium/logsys 指示 包含有关如何安装和使用logSys的全部信息。 以下文件夹包含用法示例 基本示例 示例两步登录 PHP的mail（）函数用于发送电子邮件。 通过它发送的电子邮件很可能会到达SPAM文件夹。 为了避免这种情况，在添加一个电子邮件功能config - > basic - > email_callback 。 我建议使用 （SMT
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[其它] 超高性能TOPS级DSP的参数化集成功率和性能（PIPP）模型

说明：超高性能TOPS级DSP的参数化集成功率和性能（PIPP）模型
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[其它] Information-Retrieval-System-源码

说明：信息检索系统 动机 在以下步骤中，我将讨论如何解决定额问题对以及提出像Siamese网络这样的体系结构的动机。 我如何以及为什么选择基于Siamese的网络？ 在医学影像，生物识别和文档图像超分辨率等领域研究计算机视觉之后，我提出了一个问题，即基于特定的生物识别来确定定额问题对数据集的体系结构。 在IIT Mandi从事医学成像工作时，我还从事一些生物识别领域的工作，在该领域中，我有左右手的手掌和指关节打印图像。 与此类似，在这个问题中，我将问题1和问题2作为输入。 因此，我采用了使用基
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[其它] recsys-101-workshop:推荐系统互动研讨会-源码

说明：不，我们没有读懂你的想法！ 曾经注意到您有多少在线体验被安排给您-Zalando上的推荐服装，推荐的歌曲或书籍。 在此交互式研讨会中，我们将介绍和实践有关推荐系统的最重要概念，即个性化体验背后的力量。 在研讨会结束之前，您将能够以非正式和互动的方式构建和评估自己的推荐系统，并在我们的导师的帮助下讨论结果。 如果您具有基本的Python知识，则非常适合本次研讨会。 带一个朋友一起编码！ 工作坊建议时间 30分钟：演示（推荐系统介绍） 1小时30分钟：骇客！ :collision: 30分
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[其它] Group-movie-recommender-system:基于矩阵分解的电影推荐系统-源码

说明：团体电影推荐系统 在这个项目中，我们为一组用户创建了一个基于矩阵分解的推荐系统。 我们首先对用户电影评级矩阵进行基于随机梯度的矩阵分解，以计算用户和电影因素。 我们生成3个不同大小的用户组。 小型（3名成员），中型（5名成员）和大型（10名成员），并使用以下方法预测小组评分。 我们尝试了3种不同的方法。 分解后：将分解后的用户因子汇总为组因子 在分解之前（BF）：我们将用户的评级汇总到虚拟用户中。 我们通过使用简单的岭回归来计算组因子。 分解前加权（WBF）：与BF相同，只是编号不同。
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[其它] Training-Systems-Using-Python-Statistical-Modeling:Packt发布的使用Python统计建模的培训系统-源码

说明：使用Python统计建模的培训系统 这是Packt发布的《 的代码库。 探索使用Python建模数据的流行技术 这本书是关于什么的？ Python的易用性和多功能性使它成为当今许多数据科学家和机器学习开发人员的工具选择。 它丰富的库广泛用于数据分析，更重要的是，它用于构建最新的预测模型。 本书将带领您经历一段激动人心的旅程，即使用这些库为预测分析实现有效的统计模型。 您将首先学习经典的统计分析，在这里您将学习使用熊猫计算描述性统计信息。 您将研究监督学习，在其中您将探索机器学习的原理并从
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[其它] entsoe-py:ENTSO-E API（电力传输系统运营商的欧洲网络）的Python客户端-源码

说明：实体 ENTSO-E API（电力传输系统运营商的欧洲网络）的Python客户端 在找到的API文档 安装 python3 -m pip install entsoe-py 用法 该软件包附带2个客户端： ：以原始格式返回数据，通常为XML或包含XML的ZIP文件 ：返回解析为Pandas Series或DataFrame的数据 EntsoeRawClient from entsoe import EntsoeRawClient import pandas as pd client =
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