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  1. 全面解析SQLite中文开发手册

  2. SQLite适用的范围 SQLite不同于其他大部分的SQL数据库引擎,因为它的首要设计目标就是简单化: • 易于管理 • 易于使用 • 易于嵌入其他大型程序 • 易于维护和配置 许多人喜欢SQLite因为它的小巧和快速. 但是这些特性只是它的部分优点, 使用者还会发现SQLite是非常稳定的. 出色的稳定性源于它的简单, 越简单就越不容易出错. 除了上述的简单、小巧和稳定性外, 最重要的在于SQLite力争做到简单化. 简单化在一个数据库引擎中可以说是一个优点, 但也可能是个缺点, 主要决定
  3. 所属分类:SQLite

    • 发布日期:2011-12-20
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:lv643101787
  1. arcgis工具

  2. arcgis工具总结 1. 要素的剪切与延伸 实用工具 TASK 任务栏 Extend/Trim feature 剪切所得内容与你画线的方向有关。 2. 自动捕捉跟踪工具 点击Editor工具栏中Snapping来打开Snapping Environment对话框 捕捉设置中有3个选项, vertex edge end 分别是节点、终点、和边,选择end应该会捕捉端点 3. 图斑面积计算及长度计算 应用工具CALCULATE AREA 或者使用VBA代码实现 新建字段并开启Advanced 写
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2012-10-22
    • 文件大小:37kb
    • 提供者:wu_xiujun
  1. csv格式的鸢尾花数据集iris

  2. 标准数据集,做分类和聚类用的比较多,适合机器学习和数据挖掘课程使用
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-03
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:witzgf2
  1. ershiwan.csv

  2. 关于心电图的数据集,具体的可以在学习机器学习的时候用来做分类,包括各种神经网络
  3. 所属分类:比特币

    • 发布日期:2018-05-08
    • 文件大小:10mb
    • 提供者:weixin_40886583
  1. 乐度网上商店系统Lodoeshop 10.5.rar

  2. 乐度网上商城系统是将商品展示、购物管理、支付管理、网站推广、销售分析等功能相结合,并提供了简易的操作、丰富的功能和完善的权限管理,快速让用户建立个性化的网上商店,为用户提供了一个低成本、高效率的网上商店建设方案。 Lodoeshop™全新乐度网上商城系统的卓越功能,让你轻松快速创建个性化网上商店。精美多变的模板、多维的商品展示技术、安全的在线支付、智能化的销售分析、领先的搜索引擎优化(SEO)技术、采用『钢盾?』多层保护技术、集群众力量的"推广体系”、采用乐度独有的『人人通?』傻瓜式管理模块。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-05-25
    • 文件大小:59mb
    • 提供者:weixin_39840387
  1. WEKA中文详细教程.pdf

  2. 本文档是Weka的中文版详细教程。Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),是一款免费的,非商业化(与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine )的,基于JAVA环境下开源的机器学习(machine learning)以及数据挖掘(data mining)软件。这是一个性价比最高的轻量级大数据分析必学软件,它和它的源代码可在其官方网站下载。IEF WEKA软件 C]Weka GUI Choos
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2019-08-03
    • 文件大小:42mb
    • 提供者:byygxs015
  1. 数据集-用做分类.csv

  2. 可用做深度学习测试的一维多分类数据集,取自真实实验场景。数组大小247*900。900条特征数据,9种类别,分类效果很好。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-06-20
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:cjw838982809
  1. 大数据可视化--联通用户活动规律可视化样本数据csv文件

  2. 【知识准备】 探索性数据分析的基本原理和方法;Python语言及相关包的运用;Pandas;Numpy;Matplotlib;Seaborn;Scikit-Leart。 【实训要求】 1、观察样本数据的结构和数据特征; 2、读取样本数据,观察样本数据结构和头尾各10行数据; 3、对样本数据进行分析,找出业务数据中的分布规律; 4、用可视化方法对分析结果进行展示。 5、观察并找出每个特征的样本数据的缺失值和异常值等并提出解决办法; 6、对样本数据进行预处理; 7、采集样本数据存入HBase数据库(
  3. 所属分类:Hadoop

    • 发布日期:2020-07-05
    • 文件大小:337kb
    • 提供者:qq_38132105