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  1. jbpm3.1中文文档.chm

  2. 目录 1. 介绍 1.1. 综述 1.2. The JBoss jBPM 新手工具箱 1.3. The JBoss jBPM 流程图形设计器 1.4. The JBoss jBPM 核心组件 1.5. The JBoss jBPM 控制台web应用 1.6. The JBoss jBPM 身份组件 1.7. The JBoss jBPM 日程安排程序 1.8. The JBoss jBPM 兼容数据库包 1.9. The JBoss jBPM BPEL 扩展 2. 开始 2.1.下载一览 2.
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2010-04-26
    • 文件大小:344kb
    • 提供者:andywei520
  1. 逆向编译技术.chm

  2. 摘要 本论文提出逆向编译器或反编译器的编写技术。这些技术基于编译器和优化理论,并以独特的方式应用于反编译;这些技术以前从未被公开发表。 反编译器由几个阶段组成,即被组织成与语言或机器特征相关的几个模块。前端是一个机器依赖的模块,句法分析二进制程序、分析其指令的语义、并且生成该程序的低级中间表示法和每一子程序的控制流向图。通用的反编译机器是一个与语言和机器无关的模块,分析低级中间代码,将它转换成对任何高级语言都可接受的高级表示法,并且分析控制流向图的结构、把它们转换成用高级控制结构表现的图。最后
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-07-26
    • 文件大小:800kb
    • 提供者:mww1234
  1. 逆向编译技术CHM(Reverse Compilation Techniques)

  2. 逆向编译技术完整译文CHM格式 摘要 本论文提出逆向编译器或反编译器的编写技术。这些技术基于编译器和优化理论,并以独特的方式应用于反编译;这些技术以前从未被公开发表。 反编译器由几个阶段组成,即被组织成与语言或机器特征相关的几个模块。前端是一个机器依赖的模块,句法分析二进制程序、分析其指令的语义、并且生成该程序的低级中间表示法和每一子程序的控制流向图。通用的反编译机器是一个与语言和机器无关的模块,分析低级中间代码,将它转换成对任何高级语言都可接受的高级表示法,并且分析控制流向图的结构、把它们转
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-09-25
    • 文件大小:786kb
    • 提供者:caoyt88
  1. VC005基于WebCam的人脸检测技术源代码

  2. 警告:本资源版权归原作者所有,下载后仅可用于学习、交流。 本资源是一个《基于WebCam的人脸检测技术》毕业设计,解压缩后除得到源代码外,还有两个文档:附件(文献综述、外文资料译文、开题报告、评审答辩表、答辩记录)(已填写).doc、论文答辩演示文稿new.ppt。 内容预览: 1.人脸检测的意义,本文的研究内容 2.基于肤色的人脸定位 3.视频流 4.试验数据与展望 人脸检测的意义 实现在Internet上的身份认证和安全 本文的研究内容 利用WebCam获取视频流 在获取的视频流中进行人脸
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-12-31
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:defonds
  1. 逆向编译技术 [[评价可免费]

  2. 首先关于 [评价可免费] 的严重声明: 一、评价=评论加评价(评星星); 二、评价必须是下载完了该资源后的评价,没下载就评论无效; 三、如果正确评价了,返还积分可能需要等等,系统需要反应下。呵呵 评论时记得要评分。然后会返回给你花费的分再加1分.理论上有十分就可以下载完所有的资源了。一般人我不告诉他。 逆向编译技术原文: Reverse Compilation Techniques 作者: Cristina Cifuentes 下载: http://www.itee.uq.edu.au/~cr
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-06-27
    • 文件大小:800kb
    • 提供者:xcntime
  1. VTK User

  2. VTK用户指南 版本4.0 William J. Schroeder 1998-2000 第一部分 VTK 介绍 第1章 欢迎 机构-----------------------------------------------------------------------------------------------8 怎样使用VTK-------------------------------------------------------------------------------
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2012-08-01
    • 文件大小:28mb
    • 提供者:lanxuxml
  1. VC++数字图像模式识别技术及工程实践

  2. 目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-05-16
    • 文件大小:14mb
    • 提供者:a121649982
  1. Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践工程源代码

  2. 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-05-17
    • 文件大小:14mb
    • 提供者:a121649982
  1. 最新《图机器学习》综述论文 (斯坦福谷歌)

  2. 近年来,人们对学习图结构数据表示的兴趣大增。基于标记数据的可用性,图表示学习方法一般分为三大类。第一种是网络嵌入(如浅层图嵌入或图自动编码器),它侧重于学习关系结构的无监督表示。第二种是图正则化神经网络,它利用图来增加半监督学习的正则化目标的神经网络损失。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-05-11
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:syp_net
  1. 基于深度学习的图表示学习方法综述(Deep Learning for Learning Graph Representations).pdf

  2. 图,如社交网络、单词共存网络和通信网络,广泛地存在于各种现实应用中。通过对它们的分析,我们可以深入了解社会结构、语言和不同的交流模式,因此图一直是学界研究的热点。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-03-24
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:syp_net
  1. 图表示深度学习综述(Deep Learning for Learning Graph Representations)【清华大学朱文武老师】.zip

  2. 近年来,随着网络数据量的不断增加,挖掘图形数据已成为计算机科学领域的热门研究课题,在学术界和工业界都得到了广泛的研究。但是,大量的网络数据为有效分析带来了巨大的挑战。因此激发了图表示的出现,该图表示将图映射到低维向量空间中,同时保持原始图结构并支持图推理。图的有效表示的研究具有深远的理论意义和重要的现实意义,本教程将介绍图表示/网络嵌入的一些基本思想以及一些代表性模型。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-01-04
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:syp_net
  1. 贝加莱 PVI通讯 TM710.pdf

  2. 贝加莱 PVI通讯 TM710pdf,贝加莱 PVI通讯 TM710简介 前提 培训模块: TM700-Automation net pvi 软件 Windows nt/2000/ XP PV Server Runtime 硬件: PC PⅥ通讯TM7101 目录 1·简介……………………………………………………………………………………… 1.1目的………………………………………………………………………………………………4 2·PV-客护端通讯…………………………………………………………………
  3. 所属分类:其它

  1. 《图嵌入组合优化》综述论文

  2. 图在许多应用中被广泛用于表示复杂数据,如电子商务、社交网络和生物信息学。高效、有效地分析图数据对于基于图的应用程序非常重要。然而,大多数图分析任务是组合优化(CO)问题,这是NP困难。最近的研究集中在使用机器学习(ML)解决基于图CO问题的潜力上。使用基于ML的CO方法,一个图必须用数值向量表示,这被称为图嵌入。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-08-31
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:syp_net
  1. 网络表示学习算法综述

  2. 网络是一系列节点和边的集合,通常表示成一个包含节点和边的图。许多复杂系统都以网络的形式来表示,如社交网络、生物网络和信息网络。为了使网络数据的处理变得简单有效,针对网络中节点的表示学习成为了近年来的研究热点。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-09-24
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:syp_net
  1. 28组-大数据处理-异质图神经网络.pptx

  2. 实际系统往往由大量类型各异、彼此交互的组件构成.当前大多数工作将其建模为同质信息网络,并未对网络中不同类型的对象及链接加以区分.近年来,越来越多的研究者将这些互联数据建模为由不同类型节点和边构成的异质信息网络,并利用网络中全面的结构信息和丰富的语义信息进行更精准的知识发现.随着大数据时代的到来,异质信息网络自然融合异构多源数据的优势使其成为解决大数据多样性的重要途径.因此,异质信息网络分析迅速成为数据挖掘研究和产业应用的热点.本文对异质信息网络分析与应用进行了全面综述.除介绍异质信息网络领域的基
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-09-29
    • 文件大小:5mb
    • 提供者:qq_41346728
  1. 「深度图结构学习鲁棒表示」简明综述论文

  2. 图神经网络(GNNs)广泛应用于分析图结构数据。大多数GNN方法对图结构的质量非常敏感,通常需要一个完美的图结构来学习信息嵌入。然而,图中噪声的普遍性需要学习鲁棒表示以解决真实世界问题。为了提高GNN模型的鲁棒性,许多研究围绕图结构学习(Graph Structure Learning, GSL)这一中心概念提出,旨在共同学习优化的图结构及其表示。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:529kb
    • 提供者:syp_net
  1. 图网络重磅综述:基于图的深度学习方法

  2. 近十年,深度学习成为人工智能和机器学习这顶皇冠上的明珠,在声学、图像和自然语言处理领域展示了顶尖的性能。深度学习提取数据底层复杂模式的表达能力广受认可。但是,现实世界中普遍存在的图却是个难点,图表示对象及其关系,如社交网络、电商网络、生物网络和交通网络。图也被认为是包含丰富潜在价值的复杂结构。因此,如何利用深度学习方法进行图数据分析近年来吸引了大量的研究者关注。该问题并不寻常,因为将传统深度学习架构应用到图中存在多项挑战:不规则领域:与图像不同,音频和文本具备清晰的网格结构,而图则属于不规则领域
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:609kb
    • 提供者:weixin_38526650
  1. KRLPapers:关于知识表示学习(KRL)知识嵌入(KE)的必读论文-源码

  2. 必须阅读有关KRL / KE的论文。 KRL:知识表示学习。 柯:知识的嵌入。 和贡献。 我们发布了 ,这是KRL / KE的开源工具包。 该存储库提供了标准的KRL / KE培训和测试框架。 当前,OpenKE中已实现的模型包括TransE,TransH,TransR,TransD,RESCAL,DistMult,ComplEx和HolE。 调查文件: 代表性学习:回顾与新观点。 Yoshua Bengio,Aaron Courville和Pascal Vincent。 TPAMI20
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-31
    • 文件大小:14kb
    • 提供者:weixin_42146274