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  1. “ToB”产品必备特性：Pravega的动态弹性伸缩

  2. 在当下众多互联网应用场景下，实时数据产生的速率根据时间的变化会有着翻天覆地的变化。我们既可能面对诸如外卖订单、住房成交量、双十一订单这些场景，其数据量有周期性且在局部的时间内会有可预知的突发的数据峰值；也可能面对微博热搜、路况事故信息这一类无法预知的突发的数据量激增。以上特性通俗来讲，就是流量数据到达量有峰有谷，且可能不可预知。正因如此，Pravega作为一款流存储的产品，必须能够应对瞬时的数据洪峰，做到“削峰填谷”，让系统自动地伴随数据到达速率的变化而伸缩，既能够在数据峰值时进行扩容提升瞬时处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：438272
    • 提供者：weixin_38666230

  1. 资料集-源码

  2. 样本数据集 来自多个来源的数据集的集合，可用于数据科学课程的演示。 数据字典和/或描述 （最新更新：2020/10 /08。GabrielMantini的贡献， gmantini） 为该存储库中的某些数据集提供了数据字典（或数据描述）。 单击下面列表中感兴趣的数据集，以了解有关可用属性的更多信息。 单击以查看以下数据字典： 该数据集包含美国人口普查局收集的有关马萨诸塞州波士顿地区住房的信息。 它是从StatLib存档（ ）获得的。 数据集有506个案例。 资料来源：该数据最初由Harri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：63963136
    • 提供者：weixin_42114046

  1. AllForOneProject：这是一个针对加拿大温哥华卑诗省无家可归者的android移动应用程序项目-源码

  2. AllForOneApp（Android移动应用程序开发项目） 此应用程序概述 当我们开始考虑项目主题时，所有成员都想创建一个可以帮助人们的应用程序，然后我们意识到加拿大有很多无家可归的人。 在研究无家可归问题时，我们得出的结论是，带有无家可归中心信息的应用程序对无家可归的人将非常有生产力。 我们的应用程序可快速访问信息，各种功能可减轻您的痛苦。 我们的目的是通过移动应用程序向人们提供更新和快速的信息。 手机是人们不可缺少的对象，因此我们可以通过我们的多合一应用程序为大量人们提供帮助。 应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42134769

  1. covid-data：用于存储从NC DHHS提取的Covid-19病例和死亡的存储库-源码

  2. Covid数据 该存储库存储从北卡罗来纳州卫生与公共服务部获取的数据。 此外，纵向数据是从卫生和公共服务部提供的静态快照中提取的。 纵向可获得的数据包括： 每天按县分类的病案/死亡人数 每天按邮政编码分类的病例/死亡人数 各州每天按人口统计学（种族，性别，种族，年龄）分类的病例/死亡 按更新日期（通常是每周的星期二和星期四）按县/设施汇总住房爆发信息 引文 引用这些数据： Michael DeWitt（2020）北卡罗莱纳州卫生与公共服务部汇总COVID-19数据，DOI：10.5281

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：2147483648
    • 提供者：weixin_42133899

  1. airbnKEY：这个顶点项目旨在利用机器学习来预测在Airbnb上出租的房间的盈利能力-源码

  2. airbnKEY 保密说明 该项目是与Loftium（ ）合作进行的。 由于数据和建模方法的机密性，该存储库中仅公开提供一部分信息。 如果您是招募人员，需要完全访问该项目或产品演示以进行评估，请给我发送询问： 。 项目描述 在许多城市地区，住房负担能力仍然是主要挑战。 随着房价继续超过工资增长，准购房者实现美国梦变得越来越困难。 幸运的是，房主现在可以选择在其新房中使用Airbnb备用房间来帮助支付抵押贷款。 该项目旨在估算房主可从房屋中获得的美元收益。 储存库结构 app：flask

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42151772

  1. 机器学习ND：Udacity机器学习纳米学位的回购-源码

  2. 机器学习 Udacity机器学习纳米项目的回购 项目：泰坦尼克号生存探索 描述： 在这个项目中，我创建了决策函数，试图根据每个乘客的特征（例如性别和年龄）来预测1912年泰坦尼克号灾难的生存结果。 我从一个简单的算法开始，然后增加它的复杂性，直到我能够在所提供的数据中准确预测至少80％的乘客的结果。 项目：预测波士顿住房价格 描述： 在这个项目中，我将基本的机器学习概念应用于马萨诸塞州波士顿地区的房价数据，以预测新房的售价。 我首先探索数据以获得有关数据集的重要功能和描述性统计信息。 接下来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：136314880
    • 提供者：weixin_42116650

  1. C++实现企业职工工资管理系统

  2. 课程设计目的和要求 工资管理要和人事管理相联系，生成企业每个职工的实际发放工资。 企业职工人事基本信息包括：职工编号、姓名、性别、出生日期、职称（助工、工程师、高级工程师）和任职年限。 企业职工工资信息包括：职工编号、姓名、职务工资、职务补贴、住房补贴、应发工资、个人所得税、养老保险、住房公积金和实发工资。 系统主要功能包括： （1）创建职工人事基本信息文件，根据提示输入职工的各项信息，按职工编号对职工信息进行排序，并将排序后的职工信息存储到一个文件中。 （2）创建职工的工资信息文件（每个月创建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：82944
    • 提供者：weixin_38705558

  1. 基于单片机控制的智能家庭防盗报警系统的设计

  2. 摘 要:本文设计了一种基于DTMF 技术的单片机进行远程控制的智能家庭防盗报警器,该系统能利用现有的公共电话网络随时实现异地监控家中的情况,并且家中发生危险情况时能及时将信息传递给主人,具有方便、安全的优点。 　　1 引言 　　随着我国国民经济的快速发展, 人民生活水平的提高, 人们对家庭住房的防盗、防劫、防火设备的重视程度也在不断提高, 所以现代社会有更多的人需要对偷盗、抢劫、火灾、煤气泄漏等事故进行监测和报警。为了有效的保证居民的生命财产安全, 我们设计了一款智能家庭防盗报警系统。该系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：581632
    • 提供者：weixin_38697979

  1. DeepLearning:自己的页面-源码

  2. Keras深度学习框架中基于反向传播神经网络的房价预测 介绍 近年来，随着全球经济的快速增长，房价一直在上涨。 房地产业已逐渐成长为全球经济的重要Struts。 在这种环境下，几乎每个人都在关注国内市场趋势，并试图使用更多的经验和有效方法来做出正确的房价预测。 除了房屋特性的影响外，其他因素（尤其是买卖双方的特性）也会对房屋价格产生影响。 房价困境可以看作是一个大型的开放式复杂系统，具有很多复杂性，波动性，非线性和动态性。 本研究使用连锁家庭网络的住房数据来预测上海二手房的价格。 首先，本文使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-02
    • 文件大小：321536
    • 提供者：weixin_42135462
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