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  1. 嵌入式TCP/IP协议栈源码

  2. 嵌入式TCP/IP协议栈源码下载 1) 用户应用协议栈则需要编写以太网的数据报收发驱动,就可以使用协议栈提供的标准SOCKET API,完成服务器和客户端应用程序的开发。 2) 协议栈运行于非操作系统的环境下,因此它的运行速度与一般采用多任务操作系统的TCP/IP协议,速度相对说来要快。 3) 协议栈完成的功能包括ARP,IP,ICMP(ping),TCP,UDP,暂不支持IGMP,RARP。 4) 协议栈采用C代码编写,可方便的移植于各种单片机平台。 5) 协议栈在ARM7+RTL8019硬
  3. 所属分类:Web开发

    • 发布日期:2009-07-04
    • 文件大小:271kb
    • 提供者:czlyl888
  1. 深入分析Linux内核源码.chm

  2. 深入分析Linux内核源码 前言 第一章 走进linux 1.1 GNU与Linux的成长 1.2 Linux的开发模式和运作机制 1.3走进Linux内核 1.3.1 Linux内核的特征 1.3.2 Linux内核版本的变化 1.4 分析Linux内核的意义 1.4.1 开发适合自己的操作系统 1.4.2 开发高水平软件 1.4.3 有助于计算机科学的教学和科研 1.5 Linux内核结 构 1.5.1 Linux内核在整个操系统中的位置 1.5.2 Linux内核的作用 1.5.3 Li
  3. 所属分类:Linux

    • 发布日期:2009-07-29
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:lovesonia1314
  1. Java通用代码生成实用程序XDoclet(源码包)

  2. XDoclet 是一个通用的代码生成实用程序,是一个扩展的Javadoc Doclet引擎,它允许您使用象 JavaDoc 标记之 类的东西来向诸如类、方法和字段之类的语言特征添加元数据。随后,它利用这些额外的元数据来生成诸如部署描述符和源代码之类的相关文件。可以让你创建自己 的javadoc @tags进而利用XDoclet中的Templet enging基于这些@tags生成源代码或其他文件(例如xml的deployment descr iptors)。 XDoclet 继承了 JavaD
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2010-01-15
    • 文件大小:48kb
    • 提供者:hexiang221
  1. ml-project:使用movielens数据集推荐电影-源码

  2. data/提供了一个存储项目原始数据和处理数据的地方。您还可以包含描述项目数据的data/README.md文件。 docker/是为项目指定一个或多个Dockerfile的地方。 Docker(和其他容器解决方案)有助于确保多台机器和部署之间的行为一致。 api/app.py通过REST客户端公开模型以进行预测。您可能会选择从加载(训练后的)模型,而不是直接从库中导入。 models/定义了该任务的机器学习模型的集合,这些模型由base.py定义的通用API统一。这些模型包括用于任何必要
  3. 所属分类:其它

  1. mavnat:“数据结构和算法介绍”中任务的代码解决方案-源码

  2. 马夫纳特 “数据结构和算法介绍”中任务的代码解决方案 ex 1-1.py详细信息 此文件输出CLRS问题1-1的解决方案 重要通知 尽可能地扩大您的输出控制台,以便正确显示数据 一年的计算方式是365天,不等于12个月* 60天(= 360天) nlogn()使用Newton-Raphson方法来加快时间复杂度 n_cubed()使用Newton-Raphson方法而不是pow函数,这会由于浮点算法而导致不准确 n_cubed()-浮点算术问题说明: math.pow (10 ** 6,
  3. 所属分类:其它

  1. How-to-install-Weka:如何安装Weka进行数据挖掘任务?-源码

  2. 如何安装Weka 参考: : 参考: : 什么是Weka? 只在新西兰发现一只鸟吗? 用于数据挖掘任务的机器学习算法 100多种分类算法 75用于数据预处理 25个辅助功能选择 20个用于聚类,查找关联规则等 两种版本的Weka Weka有两个版本:Weka 3.8是最新的稳定版本,而Weka 3.9是开发版本。 这两个版本的新版本通常每年发布一次或两次。 对于前沿技术,还可以下载这两个版本的夜间快照。 稳定版本仅接收不会破坏与早期版本的兼容性的错误修复和功能升级,而开发版本可能
  3. 所属分类:其它

  1. 任务聚合:聚合组织fdnd-task中的所有任务和任务描述-源码

  2. 任务聚合 汇总组织fdnd-task(正在进行的工作)中的所有任务和任务描述 描述 :nerd_face: 该项目是为FDND学生设计的工具。 其目的是收集所有FDND任务并将其清晰显示。 任务概述以及几个使查找特定任务变得很容易。 目录 特征 Card.svelte 该项目在框架中完成。 Svelte与其他框架不同。 在其他框架(例如React和Vue)在浏览器中进行工作的地方,Svelte在项目的构建阶段进行工作。 Svelte可以看作是编译器。 Svelte不会像大多数框架那样使用虚拟D
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:53kb
    • 提供者:weixin_42121272
  1. rwa:使用递归加权平均值对顺序数据进行机器学习-源码

  2. 描述 该存储库将代码保存在一种新型的RNN模型中,用于处理顺序数据。 该模型计算每个先前处理步骤的递归加权平均值(RWA)。 通过这种方法,模型可以在序列中的任何地方形成直接连接。 这与仅使用先前处理步骤的传统RNN体系结构形成了鲜明对比。 RWA模型的详细说明已发布在的手稿中。 因为可以将RWA计算为运行平均值,所以不需要在每个处理步骤中都完全重新计算RWA。 分子和分母可以从上一步中保存。 因此,该模型可以像其他RNN模型(例如LSTM模型)那样进行缩放。 在每个文件夹中,将对RWA模型
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:37mb
    • 提供者:weixin_42097819
  1. grunt-parallelize:使您的任务并行-源码

  2. 咕unt声平行化 使您的任务并行。 该插件可分割任务的src文件并并行执行。 如果您的任务包含太多src文件,并且像JSHint一样占用大量CPU,那么此插件将大大减少您的构建时间。 之前(从36sec到jshint 1640文件) 并行化! (通过4并行将14s转换为jshint 1640文件) 入门 如果您以前从未使用过 ,请务必查看《指南》。 然后,您可以使用以下命令将此插件安装到您的项目中: $ npm install grunt-parallelize --save-dev 插
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:93kb
    • 提供者:weixin_42116794
  1. 代码的出现-源码

  2. 代码数据工具的出现 用法 AoC为每个用户提供了一个不同的输入文件,我们可以通过在发送HTTP请求时包含会话数据来获得自己的输入。 该工具将获取当天的AoC输入,并将其作为字符串数组返回给Go中的每一行。 输入[0] =第1行 输入[1] =第2行 。 。 。 输入[i] =输入i-1 设置 打开Web检查器工具 转到输入页面,例如。 在“网络:标题”下:查找Cookies:session = YourSessionID 把它放在密钥文件中应该看起来像export =“ YourS
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  1. 数据代码任务-源码

  2. 数据代码任务 登录表单的数据代码任务 我使用了语言文件夹中Json语言的本地文件。 我相信所有任务都已完成并且正在工作。 由于本地文件和获取需要https请求,因此需要在实时服务器上运行。 使用axios可能是解决此问题的方法,但由于时间限制,我没有时间进行测试,这将在我自己的时间进行测试。 标记
  3. 所属分类:其它

  1. PAPB2_Location_15701:Praktikum PAPB2-任务位置-源码

  2. WalkMyAndroid-入门代码 Walk My Android应用程序的入门代码,该应用程序使用Location API跟踪位置。 介绍 入门代码包括两个布局文件,一个用于横向,一个用于纵向模式,一些图像,以及一个用于构建最终版本的预定义动画。 先决条件 您应该熟悉: 在Android Studio中创建,构建和运行应用程序。 活动生命周期。 在配置更改中持久保留数据。 如何使用AsyncTask进行后台工作。 在运行时请求权限。 入门 下载代码。 在Android Studi
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:13mb
    • 提供者:weixin_42131439
  1. dsmp-pre-work:GreyAtom上的Pre Work程序的代码存储库-源码

  2. 这项准备工作涵盖了以下准备程序所需的概念。 有些人可能会发现某些任务非常具有挑战性,但是慢慢地完成所有任务,您将很容易做到。 数据科学导论 Python入门 使用Python处理程序流 用统计汇总数据 概论
  3. 所属分类:其它

  1. 阅读任务4-源码

  2. 阅读任务4-十二要素应用 下面列出了这十二个因素,我已根据自己的优先次序重新排列了它们。 有关各点的摘要,请访问: : 一,代码库将Codebase放在第一位似乎很明显。 启动新项目时,第一步是将应用程序代码保存在git之类的VCS中。 我们可以跟踪我们的代码,从新的提交/推送中还原,并使开发团队更轻松地从事同一项目。 二。 依存关系将依赖项保留在清单文件中(Maven及其Java中的pom.xml)可确保我们不必下载JAR并将其添加到代码库的不同位置。 通过使用清单文件的这种方法,我们确
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  1. 数据整合与重塑-源码

  2. 数据整合与重塑 为了进行此评估,需要编写Python代码以将多个数据集集成到一个单一的架构中,并发现并修复数据中可能存在的问题。 此外,假设我们想开发一个线性模型来预测使用“ Distance_to_sc”,“ travel_min_to_CBD”和“ Distance_to_hospital”属性的“价格”,假设不同归一化/转换对某些属性的影响,并观察和解释它们的影响。 在此任务中需要研究的线性回归假设为:正态性和线性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:294kb
    • 提供者:weixin_42126749
  1. 追逐任务1-源码

  2. | | | 介绍 JP Morgan Chase&Co的体验技术在JP Morgan Chase&Co.的技术团队中尝试一下真正的工作。快速访问技术团队。 模块1任务概述 与股票价格数据源交互并设置系统以进行数据分析 目的:我们要处理股票A和股票B的价格数据,以使我们能够分析何时进行股票交易。 请克隆此存储库以启动任务 调整getRatio,getDataPoint和主要功能 奖励:通过所有单元测试,并添加更多内容以涵盖边缘情况 上载git补丁文件作为此任务的提交 设置/安装 为了使服务器和
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:36kb
    • 提供者:weixin_42175971
  1. 数据结构和算法:用Java实现的抽象数据结构的集合-源码

  2. 用Java简化数据结构和算法 数据结构是在计算机中组织数据的一种特殊方式,因此可以有效地使用它。 不同种类的数据结构适用于不同种类的应用程序,而某些则高度专用于特定任务。 这是用Java实现的抽象数据结构和算法的集合。 该代码经过了很好的注释,可以轻松理解。 每个数据结构都经过良好测试。 您可以通过与我联系。 数据结构 : 此仓库包含以下数据结构: 排序算法 图上的算法 图表示 我们有以下三个图形表示: 图中的算法 到达:给定一个图G和一个顶点S,我们要输出G的顶点v的集合,以便有一条从S
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:102kb
    • 提供者:weixin_42140625
  1. databall:用数据押注NBA-源码

  2. DataBall:用数据押注NBA 这个项目结合了我对数据科学的兴趣和对运动的热爱。 我试图使用从拉统计预测NBA的赢家逆价差有和点差和上/下从线路使用Python网页抓取框架 。 所有代码都是用Python编写的,我使用了流行的机器学习库进行了所有预测。 内容: :Scrapy项目,可从点差和上 :具有支持功能的Python模块,可以执行任务,包括将统计信息收集到SQLite数据库,模拟季节以及自定义图 :构建此项目的GitHub Pages所需的代码 :所有分析的Jupyter笔记
  3. 所属分类:其它

  1. DataScienceUtils:Python的数据科学通用方法-源码

  2. 数据科学实用程序:数据科学的常用方法 Data Science Utils扩展了Scikit-Learn API和Matplotlib API,以提供简化数据任务和可视化的简单方法。 代码示例和文档 让我们看一些代码示例和输出。 您可以从以下阅读完整的文档以及所有代码示例: : 在文档中,您可以找到更多的方法和更多的示例。 该软件包的API可以与Scikit-Learn API和Matplotlib API一起使用。 这是此软件包的一些功能: 指标 情节混淆矩阵 计算并绘制混淆矩阵,
  3. 所属分类:其它

  1. LagouJob:lagou.com的工作数据挖掘存储库-源码

  2. 拉数据分析 介绍 该存储库保存用于职位数据分析的代码。 列出的主要功能如下: 从爬行作业数据,并获取有关Internet的作业的最新信息。 代理是从收集的。 数据分析和可视化。 搜寻工作详细信息并生成词云作为“工作印象” 。 为了通过机器学习训练任务,受访者的评论数据将存储在 先决条件 安装第三方库 sudo pip3 install -r requirements.txt 安装并启动服务[可选] sudo service mongod start 如何使用 从克隆这个项目。 拉
  3. 所属分类:其它

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