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搜索资源列表

  1. oracle知识库CHM文档

  2. ORACLE 2000年问题白皮书 1. 导言 解决2000年兼容性问题，需要在日期的数据类型处理方面满足下列五个主要因素： 1． 正确处理2000年1月1日以前、当天及之后的日期信息、接收日期输入、提供日期输出、进行日期或日期子项的计算。 2． 随着新世纪的到来，采用正确的配置，以保证正常执行2000年1月1日以前、当天及之后的文件。 3． 在适当之处，以公开确定的方式解决世纪取值的含糊问题，以作为对两位数字日期输入的响应。 4． 以明确指出世纪的方式进行日期信息的存储和输出。 5． 根据q

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2010-10-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lovesmileman

  1. 可应用于互联网的自学习中文关键词抽取算法

  2. 请先下载CAJ阅读器 只有算法介绍 1 使用停用词表排除常用虚词及无用实词; 2 根据文档长度确定低频阈词，并排除在文档中出现次数据低于阈值的词; 3 根据词在文档中出现的次数与关键词知识库的信息计算每个词的词频； 。。。。。。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-09
    • 文件大小：25kb
    • 提供者：qdfch

  1. 中国象棋人机博弈游戏源代码

  2. 实现中国象棋游戏的人机博弈。要求：友好的人机图形化界面、方便的操作方式；自动判断输、赢或平；可选择黑白；可悔棋；可以基于人工智能方面的知识进行设计，如：启发式搜索、搜索函数的设置、α_β算法、知识的表示及知识库，推理机等。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-09-01
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：hhy_star

  1. 知识查询算法

  2. 论文详述了较好的知识查询算法，包括一般的直接正向、逆向的查询算法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-11-12
    • 文件大小：95kb
    • 提供者：hzxwebzx

  1. Drools规则引擎介绍

  2. Drools是Jboss公司旗下一款开源的规则引擎，它完整的实现了Rete算法；提供了强大的EclipsePlugin开发支持；通过使用其中的DSL(DomainSpecificLanguage)，可以实现用自然语言方式来描述业务规则，使得业务分析人员也可以看懂业务规则代码。最新版本Drools5提供了基于WEB的BRMS——Guvnor，Guvnor提供了规则管理的知识库，通过它可以实现规则的版本控制，及规则的在线修改与编译，使得开发人员和系统管理人员可以在线管理业务规则。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-03-25
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xbyzr_2008

  1. Drools5规则引擎开发教

  2. Drools是Jboss公司旗下一款开源的规则引擎，它完整的实现了Rete算法；提供了强大的EclipsePlugin开发支持；通过使用其中的DSL(DomainSpecificLanguage)，可以实现用自然语言方式来描述业务规则，使得业务分析人员也可以看懂业务规则代码。最新版本Drools5提供了基于WEB的BRMS——Guvnor，Guvnor提供了规则管理的知识库，通过它可以实现规则的版本控制，及规则的在线修改与编译，使得开发人员和系统管理人员可以在线管理业务规则。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-03-25
    • 文件大小：647kb
    • 提供者：xbyzr_2008

  1. 基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究_胡芳槐.caj

  2. 基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究 自从语义网的概念提出以来,越来越多的开放链接数据和用户生成内容被发布于互联网中,互联网逐步从仅包含网页与网页之间超链接的文档万维网转变为包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网。在此背景下,知识图谱首先由Google提出,其目标在于描述真实世界中存在的各种实体和概念,以及这些实体、概念之间的关联关系。知识图谱在实体层面对本体进行了丰富和扩充；本体中突出和强调的是概念以及概念之间的关联关系,描述了知识图谱的数据模式；而知识图谱则是在本体的基础上,

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：u013222658

  1. 基于matlab的知识库的手写体数字识别.zip

  2. 基于matlab的知识库的手写体数字识别。首先，读入手写数字图片进行图像归一化处理，统一尺寸，默认为24X24图像块，并通过ostu算法进行二值化；其次，对二值化图像进行图像细等形态学操作，并按照算法要求特征提取；最后，载入模版矩阵进行比对，选用欧氏距离测度，得到识别结果。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：26kb
    • 提供者：qq_41782791

  1. 高分辨率遥感影像感兴趣区域快速检测

  2. 传统高分辨率遥感影像感兴趣区域的检测方法通常要利用先验知识库对整幅影像进行全局分析与搜索，具有很高计算复杂度。从人眼视觉特性出发，提出一种新的高分辨率遥感影像感兴趣区域快速检测算法。基于视觉关注模型对高分辨率遥感影像进行空间降维，确定视觉关注焦点；根据关注焦点位置在原始遥感影像中描述出相应的感兴趣区域。实验结果表明，新方法不仅具有较低计算复杂度，而且有效避免了影像分割、特征检测等计算复杂度较高的全图搜索方法，提高了高分辨率遥感影像感兴趣区域的检测效率。

  3. 所属分类：其它