CopyU!的内核引擎升级到1.2.288.104

CopyU!软件在Windows7环境下对USB设备识别方式进行了升级,新引擎实现了全Windows平台一致性,确保在不同环境下提供统一的识别结果。老版本CopyU!因兼容性和防冲突功能限制,不再支持新引擎,新引擎将仅适用于PRO版本,并将于下下次更新中推出。

        此次内核引擎USBSpirit模块升级主要更新了了在Windows 7下设备硬件ID的识别方式,新引擎采用了改进型的识别方式,能够达到全Windows平台的一致性,从而保证软件在所有环境下运行均能够提供一致的识别结果。

        由于新引擎更改的运行方式,且由于老版本CopyU!外壳内部的对新系统的兼容性及防冲突功能会自行启用,所以,老版本的CopyU!不能够通过升级引擎的方式支持新引擎提供的新功能,因此,就不提供下载了。

        新引擎将会随CopyU!的下下次更新同步推出!

       另:CopyU!SW版本将不会升级到新的引擎,新引擎将仅供PRO版本使用!敬请期待!

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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