[其它] 获取和清洁数据库萨-源码

说明：获取和清洁数据库萨
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[其它] 变更检测-源码

说明：变更检测
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[其它] template-assign-01-KParamJoshi：由GitHub Classroom创建的template-assign-01-KParamJoshi-源码

说明：
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[其它] 4- / 8连接水平线的计算

说明：4- / 8连接水平线的计算
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[其它] now-pipeline：简单的CI管道，目标是如果测试通过，则目标是在Zeit Now云中部署新版本-源码

说明：现在的管道 单个CI命令即可将新代码部署到Zeit，现在包括e2e测试和别名开关 初次贡献者 此回购是。 看到以有意义的方式做出贡献。 什么和为什么 我对工具； 这是它的“缺少CI工具”。 一条命令now-pipeline 部署新版本 测试它 将别名切换到新的部署 取消旧的部署 应该足以自动更新在云中运行的服务器或服务，而不会破坏任何内容。 安装和使用 npm i -g now-pipeline 使用可以从获取的令牌设置NOW_TOKEN CI环境变量 将CI命令添加到now-pipelin
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[其它] Fullstack-1_Practical：在课堂上进行的所有实践的清单-源码

说明：Fullstack-1_Practical：在课堂上进行的所有实践的清单
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[其它] 面向不平衡问题的集成特征选择

说明：传统的特征选择方法基本上是以精度为优化目标,没有充分考虑数据样本类别分布倾斜性,在数据分布不平衡的数据集上性能表现不理想。在不平衡数据集上通过有放回的抽样方法独立地从数据集大类样本集中随机抽取多个样本子集,使每次随机抽取的样本数量与小类样本数量一致,然后将各抽取的样本子集分别与小类样本集组合成多个新的训练样本集。对多个新样本集的特征子集以集成学习的方式采用投票机制进行投票,数据集的最终特征子集以得票数目超过半数的特征共同组合而成。在UCI不平衡数据集上的实验结果显示,提出的方法表现出了较好的性能
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[其它] Spark性能优化指南——高级篇

说明：继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内
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[其它] 变焦聊天统计-源码

说明：该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有
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[其它] 【SysML】模型图概览

说明：SysML，全称SystemsModelingLanguage，即系统建模语言，它是一种表述（Specifying）、分析、设计以及验证复杂系统的通用图形化建模语言，复杂系统可能包括软件、硬件、信息、人员、过程和设备等其他系统元素。想要了解SysML的本质，我们首先关注其核心定位，即：SysML是一种图形化的系统建模语言。由此我们可以抽离出4个维度：UML，即“UnifiedModelingLanguage”，又称为统一建模语言，是一种图形化的建模语言，主要用于对软件系统进行建模。同时，用户可以
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[其它] linkerd-viz：linkerd的顶级服务指标仪表板-源码

说明：Linkerd-Viz 对简单的监视。 linkerd-viz是基于和的监视应用程序，已自动配置为从收集度量。 linkerd-viz当前支持和 。 linkerd-viz假定已将linkerd部署到您的群集上，并且您的应用程序已配置为通过linkerd进行路由。 您还需要使用io.l5d.prometheus遥测仪配置linkerd，以显示linkerd-viz显示的统计信息。 您应该将此块添加到链接器配置文件中： telemetry : - kind : io.l5d.prometh
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[其它] MyMediaLite：CLR的推荐系统库（.NET）-源码

说明：MyMediaLite-免费的推荐系统算法库 特征 数十种不同的推荐方法， 方法可以使用协作，属性/内容和关系数据， 支持大多数模型的增量训练。 可以用了： 包括评估程序，用于评级和项目预测； 质量度量MAE，NAME，RMSE，CBD，AUC，MAP，precision N，recall N，NDCG，MRR; 和 命令行工具，可读取基于文本的简单输入格式。 紧凑：核心库大约275 KB“大”。 可移植性：用C＃编写，用于.NET平台； 在Mono适用的所有架构上运行：Linux
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