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搜索资源列表

  1. 流行学习包含等距离映射和局部线性嵌入法

  2. 主要介绍了几种主要的流行算法，跟大家共享，看完了可以交流一下。也是初学。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-19
    • 文件大小：726kb
    • 提供者：Alanis123

  1. 流形学习技术自学材料（全包括）

  2. 【流行学习简介】：假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质，找到产生数据的内在规律。流形学习方法是模式识别中的基本方法，分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法，线性方法就是传统的方法如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），非线行流形学习算法包括等距映射（Isomap），拉普拉斯特征映射（LE）等。 【文件包括】：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-14
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：huxiaoyuan

  1. 通过Dreamweaver CS3学习HTML+DIV+CSS

  2. Dreamweaver是当前最流行的可视化网页设计软件之一，而HTML语言又是网页设计时不可或缺的基础。本书结合Dreamweaver操作与HTML语法，从零开始，由浅入深地讲解网页设计技术，将读者带入网页设计的殿堂。全书内容共23章，分5篇：网站网页概述篇 ——了解什么是网站、网页，以及Dreamweaver操作界面；网页基础HTML篇——HTML语言的基本结构与语法、使用Dreamweaver对各种网页元素的操作及对应语法讲解；网站构建篇——了解网站设计的总体规划、网页结构划分与实现、网页

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2009-07-12
    • 文件大小：23mb
    • 提供者：tianzhu131

  1. 有关流形学习的内容流行学习的作用

  2. 概述流形学习研究的内容，等。概述流形学习研究的内容，流行学习的作用等。概述流形学习研究的内容，流行学习的作用等。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-04
    • 文件大小：54kb
    • 提供者：cljcathy

  1. Java概述新手入门

  2. Java概述ppt文档 本章是对Java的概述，主要介绍Java语言的诞生过程，以及Java流行的原因、各种开发版本以及进行Java开发的基础知识（搭建开发环境、命令行工具的使用、IDE的介绍），使读者对Java有一个简单而直观的认识，为之后章节的学习打下基础。内容包括： Java的简单介绍 开发工具的介绍

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-10-18
    • 文件大小：40kb
    • 提供者：shuju123

  1. SSH框架概述，用于架构的学习

  2. SSH框架概述，Web开发流行架构，初级学习架构用，仅限于学习用

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-11-09
    • 文件大小：726kb
    • 提供者：HAPPYTERRY

  1. 单片机C语言入门-以最为流行的80C51 单片机为例来学习单片机的C 语言编程技术

  2. 单片机的C 语言轻松入门 随着单片机开发技术的不断发展，目前已有越来越多的人从普遍使用汇编语言到逐渐使 用高级语言开发，其中主要是以C 语言为主，市场上几种常见的单片机均有其C 语言开发 环境。这里以最为流行的80C51 单片机为例来学习单片机的C 语言编程技术。 本书共分六章，每章一个专题，以一些待完成的任务为中心，围绕该任务介绍C 语言 的一些知识，每一个任务都是可以独立完成的，每完成一个任务，都能掌握一定的知识，等 到所有的任务都完成后，即可以完成C 语言的入门工作。 第1 章 C 语言

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-02-22
    • 文件大小：386kb
    • 提供者：shaoguangleo

  1. 整理后java开发全套达内学习笔记（含练习）

  2. abstract (关键字) 抽象 ['æbstrækt] access vt.访问,存取 ['ækses]'(n.入口,使用权) algorithm n.算法 ['ælgәriðm] Annotation [java] 代码注释 [ænәu'teiʃәn] anonymous adj.匿名的[ә'nɒnimәs]'(反义：directly adv.直接地,立即[di'rektli, dai'rektli]) apply v.应用,适用 [ә'plai] application n.应用,应用

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-06-06
    • 文件大小：546kb
    • 提供者：lq_1987

  1. 《迁移学习:域自适应理论》综述论文

  2. 本综述的主要目的是提供一个特定的、可以说是最流行的迁移学习子领域——领域自适应——最新理论结果的概述。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：syp_net

  1. 机器学习模型脆弱性和安全性的提议

  2. AI Conference in Beijing 最后机会：AI Conference 2019 北京站门票正在热销中，机不可失！ 编者注：文中超链接如果不能访问可以点击“阅读原文”访问本文原页面；查看2019年6月18日至21日在北京举行的人工智能大会上的相关议题。 和许多人一样，我已经知道机器学习模型本身可能会带来安全风险。最近大量的博文和论文概述了这一内容广泛的主题，列举出了攻击方法和一些漏洞，开始提出了防御的解决方案，并为本文提供了必要的框架。本文的目标是在流行的、传统的预测建模系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：321kb
    • 提供者：weixin_38696590

  1. alpha-bomber:我们正在开发最先进的强化学习技术，以解决Bomberman的古老游戏-源码

  2. 机器学习基础知识2020/2021的最终项目代码模板： ： 我们的任务：我们正在开发最先进的强化学习技术，以解决Bomberman的古老游戏。 强化学习-快速概述： 常见的RL方法可以分为基于策略和基于价值的方法。值方法输出代表当前状态质量的值，并在值迭代过程中学习。从选择随机值函数开始，此过程将迭代地改进该函数，直到达到最佳值函数为止。然后可以从该函数中得出最佳策略。 另一方面，基于策略的方法旨在直接改善代理的策略，即状态与行为之间的映射。 流行的方法有： （深度）Q学习（值方法） 策略梯

  3. 所属分类：其它

  1. ReAgent:推理系统的平台（强化学习，语境匪徒等）-源码

  2. 应用强化学习 Facebook 概述 ReAgent是一个用于Facebook上开发和使用的应用强化学习（RL）的开源端到端平台。 ReAgent是用Python构建的，并使用PyTorch进行建模和培训，并使用Torchscr ipt进行模型服务。 该平台包含用于训练流行的深度RL算法的工作流，包括数据预处理，功能转换，分布式训练，反事实策略评估和优化服务。 有关ReAgent的更多详细信息，请参见的白皮书。 该平台曾被命名为“ Horizo​​n”，但最近我们采用了“ ReAgent”这个

  3. 所属分类：其它

  1. alpha-bomber：我们正在开发最先进的强化学习技术，以解决Bomberman的古老游戏-源码

  2. 机器学习基础知识2020/2021的最终项目代码模板： ： 我们的任务： 我们正在开发最先进的强化学习技术，以解决Bomberman的古老游戏。 强化学习-快速概述： 常见的RL方法可以分为基于策略和基于价值的方法。 值方法输出代表当前状态质量的值，并在值迭代过程中学习。 从选择随机值函数开始，此过程将迭代地改进该函数，直到达到最佳值函数为止。 然后可以从该函数中得出最佳策略。 另一方面，基于策略的方法旨在直接改善代理的策略，即状态与行为之间的映射。 流行的方法有： （深度）Q学习（

  3. 所属分类：其它

  1. uom-assistant：可改善您在UoM中学习体验的Web应用程序-源码

  2. 单位助理 一种多合一的生产力工具，可帮助协调单项工作。 专为您设计。 发展 该项目仍在开发中。 请不要将其用作最终产品。 进步 前端： 时钟小部件 待办事项小部件 课程作业小部件 主题管理小部件 日历小部件 快速链接小部件 在线会话链接小部件 快速笔记小部件 出勤小工具 概述小部件 收件箱小部件 成绩摘要小部件 搜索 设定指南 设定页面 关于页面 标识 后端： 数据库 能力检查API 出勤API 日历API 收件箱API 发送邮件API 成绩摘要A

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：730kb
    • 提供者：weixin_42116701

  1. TOGAF总论及架构开发方法（ADM）概述

  2. 本文来自于IT微课堂，本文主要分别进行详细阐述如何把TOGAF中的内容与当前企业架构进行融合，希望对您的学习有所帮助。TOGAF（TheOpenGroupArchitectureFramework）可以说是当前最为流行的企业架构框架理论了，目前，福布斯排行榜上排名前50的企业中已经有很大一部分在使用这一企业架构框架了，并且中国企业对它的认可度也超过了50%。TOGAF可以说是企业架构理论从政府进入到社会各研究机构的一个典型案例，它起源于美国国防部的信息管理技术架构框架（TAFIM，Technic

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：228kb
    • 提供者：weixin_38735987

  1. STAT-724：数据科学和机器学习简介-源码

  2. STAT-724 数据科学与机器学习简介 描述： 该课程从统计学的角度概述了数据科学及其核心机器学习模型和算法。 它提供了有关这些方法如何工作以及如何将统计模型应用于分析大型数据集的详细知识。 重点是分类和回归（所谓的监督学习）以及聚类和异常检测（无监督学习）的重要任务。 数据分析友好的方法要求使用良好的统计软件。 Python是目前最流行的Data Science开源脚本语言，将用于分析和建模。 语法和环境将进行足够详细的讨论。 也将提供Python（和R）代码。 必修课本： [ISL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：56mb
    • 提供者：weixin_42121725

  1. 大型网站技术学习-3.虚拟化技术概述

  2. Docker和Kubernetes的关系就如Xen与OpenStack。Docker是一种容器技术，和Hypervisor（KVM/Xen这类）不同的是，Docker不会提供一整个操作系统，他能提供隔离的程序运行环境。对一个应用来说这已经够了。Kubernetes是Google的一个开源容器管理项目，他能利用Docker/其他技术部署/管理容器集群。Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，与KVM这类超

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：862kb
    • 提供者：weixin_38723699

  1. ENEL645：ENEL 645的课程材料-数据挖掘和机器学习-源码

  2. ENEL645 本课程是深度学习（DL）的动手课程，这是机器学习中的重要主题。 本课程将概述允许DL蓬勃发展的历史背景。 它将涵盖不同类型的神经网络，以及如何在不同的问题（例如图像分类，图像分割和信号降噪）中进行训练和部署。 将涉及的神经网络类型是完全连接的网络，卷积神经网络，完全卷积神经网络，自动编码器，递归神经网络等。 将特别重视流行的网络体系结构，例如U-net，ResNets，Inception和VGG。 该课程将涵盖如何微调预训练的模型，以在相关应用中获得最新的结果。 本课程还将简要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：82mb
    • 提供者：weixin_42141437

  1. 大型网站技术学习-3.虚拟化技术概述

  2. Docker和Kubernetes的关系就如Xen与OpenStack。Docker是一种容器技术，和Hypervisor（KVM/Xen这类）不同的是，Docker不会提供一整个操作系统，他能提供隔离的程序运行环境。对一个应用来说这已经够了。Kubernetes是Google的一个开源容器管理项目，他能利用Docker/其他技术部署/管理容器集群。Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，与KVM

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：847kb
    • 提供者：weixin_38562392

  1. TOGAF总论及架构开发方法（ADM）概述

  2. 本文来自于IT微课堂，本文主要分别进行详细阐述如何把TOGAF中的内容与当前企业架构进行融合，希望对您的学习有所帮助。TOGAF（TheOpenGroupArchitecture Framework）可以说是当前最为流行的企业架构框架理论了，目前，福布斯排行榜上排名前50的企业中已经有很大一部分在使用这一企业架构框架了，并且中国企业对它的认可度也超过了50%。TOGAF可以说是企业架构理论从政府进入到社会各研究机构的一个典型案例，它起源于美国国防部的信息管理技术架构框架（TAFIM，T

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：228kb
    • 提供者：weixin_38700240
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