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  1. 《Android内核剖析》附图

  2. 第1部分 基础篇 第1章 Linux基础 2 1.1 Linux文件系统概述 2 1.2 Linux启动过程 4 1.3 常用Linux 命令 6 1.4 Shell脚本备忘 9 1.4.1 获取输入 10 1.4.2 变量定义 10 1.4.3 条件判断 11 1.4.4 while []...do... done语句 12 1.4.5 for循环 13 1.4.6 函数 14 1.4.7 常用内置符号常量 15 1.5 Make脚本备忘 15 1.5.1 一个简单的Makefile文件 1
  3. 所属分类:Android

    • 发布日期:2011-09-02
    • 文件大小:12mb
    • 提供者:mzgxinhua
  1. Android内核剖析 柯元旦 (完整版) 两部分

  2. 第1部分 基础篇 第1章 Linux基础 2 1.1 Linux文件系统概述 2 1.2 Linux启动过程 4 1.3 常用Linux 命令 6 1.4 Shell脚本备忘 9 1.4.1 获取输入 10 1.4.2 变量定义 10 1.4.3 条件判断 11 1.4.4 while []...do... done语句 12 1.4.5 for循环 13 1.4.6 函数 14 1.4.7 常用内置符号常量 15 1.5 Make脚本备忘 15 1.5.1 一个简单的Makefile文件 1
  3. 所属分类:Android

    • 发布日期:2013-08-17
    • 文件大小:38mb
    • 提供者:xitoujic
  1. 温哥华家的预测-源码

  2. 温哥华家的预测 在业务分析硕士课程期间,该模型是描述性和预测性分析课程最终项目的一部分。 已对工作进行了修改,以找出潜在投资候选者的低估物业。 概述 使用有关房屋的随时可用的信息,可以建立模型来预测其销售价格。 以下内容被视为潜在的解释变量: 上市天数(天) 总建筑面积(​​平方英尺) 年龄(岁) 地段面积(平方英尺) 该模型中使用的数据集(“房屋销售数据Vancouver.csv”)是从2019年至2020年初在温哥华的独立屋销售中收集的。销售价格的最高限额为$ 3百万。 脚步 探索
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:35kb
    • 提供者:weixin_42129970
  1. INI流水线学习:将Isomap,LLE和扩散图算法应用于几个数据集,包括经典瑞士卷数据,虹膜数据集,MNIST,神经元尖峰数据和分子动力学模拟数据-源码

  2. EN.553.738高维近似,概率和统计学习最终项目 关查理,胡志明,张杰约翰·霍普金斯大学 在这个项目中,我们探索三种不同的非线性降维/流形学习算法:Isomap,局部线性嵌入(LLE)和扩散图/ Laplacian特征图。 我们在数据集上对这些算法进行基准测试,例如经典的瑞士卷,虹膜,MNIST和神经元尖峰数据。 我们还将它们与主成分分析(PCA)进行比较,后者是一种线性降维算法。 最后,我们有一个使用扩散图的演示来分析氢二聚体的玩具分子动力学模拟的自由能态。 要运行任何基准测试/演示,请
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:13mb
    • 提供者:weixin_42122986
  1. 553最终项目-源码

  2. 553最终项目
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:293kb
    • 提供者:weixin_42116701