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  1. Scriptis：Scriptis用于交互式数据分析，包括脚本开发（SQL，Pyspark，HiveQL），任务提交（Spark，Hive），UDF，功能，资源管理和智能诊断-源码

  2. 圣经 英文| 介绍 scr iptis用于交互式数据分析，包括脚本开发（SQL，Pyspark，HiveQL），任务提交（Spark，Hive），UDF，功能，资源管理和智能诊断。 产品特点 脚本编辑器：支持多语言，自动完成，语法突出显示和SQL语法错误纠正。 计算引擎：scr iptis基于Linkis，可与Spark，Hive，Python等多个计算引擎连接。 运行时功能：完整的作业生命周期显示和智能诊断。 结果集：多个结果集支持，自定义结果集别名和一键式可视化。 数据库服务：用于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：45088768
    • 提供者：weixin_42131541

  1. 扫描仪：大规模高效视频分析-源码

  2. 扫描仪：大规模高效视频分析 扫描仪是用于开发可有效处理大型视频数据集的应用程序的系统。 要了解有关Scanner的更多信息，请参阅的文档，查看或阅读SIGGRAPH 2018技术论文：《 》。 文献资料 扫描仪的文档位于 。 以下是一些入门指南： 贡献 如果您想为Scanner的发展做出贡献，则应首先构建Scanner。 请提交以master分支的最新版本为基础的拉取请求，我们将审核您要合并的更改。 感谢您的贡献！ 运行测试 您可以通过在用于生成Scanner的目录中执行make test

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42164931

  1. TopicDiscovery-源码

  2. EL测试 项目状态：有效 项目介绍/目标 该项目的目的是探索运行一个无监督的学习模型，以学习有关IMDB评论的主题。 然后，发现的主题将用作监督学习的功能集。 “虚拟”假说：为了获得良好的评价，演员的表演比电影的故事情节更重要。 合作者 姓名 GitHub页面 史蒂夫·贝茨（Steve Betts） 使用方法 Gensim LDA 机器学习 ETC。 技术领域 Python 熊猫，朱庇特 信用 资料来源： ： 入门 克隆此仓库（有关帮助，请参阅本）。 输入数据来自[ ] 下载数据并

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：131072
    • 提供者：weixin_42138408

  1. code-源码

  2. 让我们一起开始我们的编程之旅！ 在此存储库中，我们将共享在Cisco Live 2021的BRKEMT-2015分组会议上介绍的所有代码。这些脚本的主要目标是通过提供一些简单的示例，向网络工程师介绍可编程性的强大功能和可能性。 要在活动附近添加的内容。 入门 在此Github存储库上，您可以使用Cisco Live会话中提供的所有代码。 如果您没有编程经验，则需要完成几个步骤，然后才能尝试这些示例。 准备您的开发人员环境 安装Python版本3 安装Git 安装邮递员 安装代码编辑器，例

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：963584
    • 提供者：weixin_42128558

  1. RunestoneComponents:打包Runestone工具以使用github页面发布教育材料-源码

  2. 符石组件 打包Runestone组件，以便使用Sphinx和restructuredText发布教育资料。 查看以查看所有正在使用的扩展。 文献资料 您会发现新的《 如果您想报告文档的任何问题或提交PR进行改进，请在 确保您使用的是Python 3.7或更高版本。 我制作了一个视频，展示了如何到一个干净的环境中。 快速开始 如果您是pip和github文本编辑器的新手，那么我已经写了更全面的入门指南 教程，否则，你可以安装你需要一个简单的命令一切！ （尽管我建议您首先为工作创建一个虚拟环

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42117082

  1. Causality-源码

  2. 因果关系 原因如何导致后果？您可以将导致观察到的结果的原因联系起来吗？大数据为我们打开了回答此类问题的大门，但是在我们能够做到这一点之前，我们必须深入到因果推理领域，该领域由朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）倡导。在这一系列博客文章中，我们将通过“统计因果推断”的工作方式来了解因果关系的主要思想，该因果由Pearl亲自撰写，是一本不错的入门文章。 亚马逊会员链接： : 全书分为四章。第一章介绍了概率和统计方面的背景资料。其他三个章节（大致）组织成与Pearl所定义的因果关系阶梯中的“三

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42097819
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