IBM Pure公开课资料集

最新推荐文章于 2025-02-07 14:09:35 发布
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分类专栏： 专题 文章标签： ibm 刀片服务器 基础架构 设计 创新
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lihang421/article/details/19806979
本文集提供了一套关于IBM PureSystem及其在基础架构层面的应用资料，特别聚焦于刀片服务器的深入讲解与实践应用，帮助读者了解创新设计与整合实力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

IBM Pure公开课资料集


IBM在2012年4月11日正式推出了“开创新计算纪元”的专家集成系统(PureSystem)，以创新的设计理念，在当前集成化系统大潮中独树一帜，并以此见证了IBM系统整合级的实力。PureSystem家庭目前有两位成员，分别是面向基础架构层面的PureFlexSystem，和面向平台层面PureApplicationSystem。本文集是“Pure公开课——遇见未来的刀片服务器”资料下载合集。


对其内容详细阅读

IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance（IBM HR Analytics员工流失与绩效数据集）
不务正业的猿
10-31 2333
原文： IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance Predict attrition of your valuable employees Uncover the factors that lead to employee attrition and explore important questions such as ‘show me a breakdown of distance from home by job role and
Deep Fake Detection (DFD) Entire Original Dataset数据集下载
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网易搬砖头
11-18 1万+
关于数据集点击DeepFake Detection大部分是以视频分类任务为主要任务目标，目标是通过模型辨识某段视频是否为伪造图像。
rPPG数据集—Pulse Rate Detection Dataset(PURE) 下载方式
Gigavision的博客
02-07 2342
rPPG数据集—Pulse Rate Detection Dataset(PURE) 下载方式
PURE(A Frustratingly Easy Approach for Entity and Relation Extraction)
from top to bottom
05-25 1142
写作动机（Movitation）： 任务定义（Task Definition）： 相关工作（Related Work）： 提出的方法（Methods）： 使用的技术（Techniques）： 遇到的困难（Difficulties）： 实验结果（Results）： 做出的贡献（Contributions）： 未来展望（Future Work）： ...
PURE：A Frustratingly Easy Approach for Entity and Relation Extraction
garbage回收中心
06-08 1093
对于命名实体识别和关系提取，最近的研究要么在这两个任务上使用一个预训练结构，要么通过共享表征来进行多任务学习。作者认为实体模型和关系模型在上下文表征中学到了不同的信息，共享它们的表征会降低性能，因此探索了pipeline模型在该领域上的潜力。结构化预测和多任务学习。1）结构化预测方法将这两项任务放到一个统一的框架中，将原本的两个任务变成一个待解决的全局优化问题，并且在推理的时候使用束搜索或者强化学习来进行联合解码；2）多任务学习部分的模型建立两个模型用于实体识别和关系抽取，通过共享参数来进行优化。
【亲测免费】 推荐开源项目：PURE——文本中的实体和关系提取利器
gitblog_00023的博客
09-03 632
推荐开源项目：PURE——文本中的实体和关系提取利器 在当今大数据时代，从无结构的文本中抽取出有价值的信息成为了一项关键技术。今天，我们来深入了解一个高效且强大的开源项目——PURE（普林斯顿大学关系抽取系统），它通过一种令人惊喜的简单方法实现了实体和关系的提取。 项目概览 PURE，基于PyTorch实现，以其新颖而高效的架构，在学术界和工业界都引起了高度关注。论文详细介绍了这个系统，它将复杂的...
PURE项目使用指南
gitblog_00177的博客
09-03 413
PURE项目使用指南 项目介绍 PURE（普林斯顿大学关系抽取系统）是基于PyTorch的一个开源项目，旨在简化实体与关系提取任务。它提出了一种简便有效的方法，该方法包括三个核心部分：一个用于一次性预测所有实体的实体模型、一个通过插入类型化实体标记来独立考虑每对实体并预测其关系类型的关联模型，以及一个支持批处理计算的近似关系模型，以提高推理效率。此项目基于NAACL 2021的一篇论文，并提供了在...
倾听客户的声音 IBM Pure Day Sharing
03-04
倾听客户的声音 IBM Pure Day Sharing
CryoEM - 使用 Aspera 工具下载冷冻电镜数据集 EMPIAR 教程
AGI
03-01 1992
EMPIAR(Electron Microscopy Public Image Archive)，即电镜公开图像存档，公共资源，专门存储用于3D冷冻电子显微镜(cryo-EM)图像和断层扫描的原始图像数据，还包括通过体积电子显微镜(volume EM)技术和软硬X射线断层扫描获得的3D数据集。
IBM-PC汇编语言程序设计例题习题集(非常清晰)
11-27
（ 清华大学 《IBM-PC 汇编语言程序设计（第二版）》 沈美明　温冬婵 编著）。 PS1：本人还上传了配套的PPT课件。 绝对的物有所值！ PS2:本系列资源上传一共有３个： 　１\汇编语言教程. ２\配套习题集. ３\PPT...
Deep Learning Methods for Remote Heart Rate Measurement:A Review and Future Research Agenda
m0_46792836的博客
11-15 7430
前言 本文为一片远程心率监测综述的总结复述，本文为作者第一篇试写博客，欢迎大家提出宝贵意见。 文章主要内容：1.简述了有关远程心率监测的基础知识与相关概念。2.讨论了基于深度学习的远程心率检测方法的几个最新进展，并根据模型体系结构和应用情况进行了分类。3.进一步详述了远程生理监测的相关现实应用，并总结了用于加速相关研究进展的各种常见资源。4.分析了研究成果的意义，并讨论了该领域未来发展方向的研究空白。5.简述与该领域有关的常见基础知识。 简介 心率(HR)是反映人体生理健康状...
The Way to my Heart is through Contrastive Learning:Remote PPG from Unlabelled Video
m0_46792836的博客
12-31 3112
使用对比学习的方法，以零标注成本，自我监督地解决rPPG问题。同时引入一种对去同步化具有更强鲁棒性的新监督训练的损失函数。还将模型与显著性采样器耦合在一起，该采样器提供可解释的输出，以帮助确认系统是否实际按照预期执行。
快速读论文----PURE: Positive-Unlabeled Recommendation with GenerativeAdversarial Network
weiwei935707936的博客
12-31 614
随着在线数据量的不断增长，推荐系统是信息过滤的强大工具。尽管它在各种web应用程序和个性化产品中获得了成功和广泛采用，但许多现有的推荐系统仍然存在多个缺点，如大量未观察到的反馈、模型收敛性差等。现有工作的这些缺点主要是由于以下两个原因：第一，广泛使用的负采样策略将未标记的条目视为负样本，在现实环境中无效；其次，所有的训练样本都是从离散的观察中提取出来的，而用户和项目的潜在真实分布并没有被了解。在本文中，我们通过开发一个名为PURE的新框架来解决这些问题，该框架训练一个无偏正无标记鉴别器来区分真正相关的用户项
Pure Storage眼中的2020
01-15 476
2020年技术发展趋势，Pure Storage是这样看的：1“订阅即服务”仍需创新自公有云问世，“即服务”的模式相伴而生。对于大多数的存储用户而言，混合云既是当下现实，也是未来趋势。不...
decisiontreeclassifier 剪枝操作_决策树剪枝问题&python代码
weixin_39857876的博客
11-27 2818
决策树在生长过程中有可能长得过于茂盛，对训练集学习的很好，但对新的数据集的预测效果不好，即过拟合，此时生成的模型泛化能力较差。因此，我们需要对决策树进行剪枝，使得生成的模型具有较强的泛化能力。为了检测剪枝前后模型的分类效果是否提升，我们需要将全部数据集划分为三个子集：训练集、验证集（剪枝集）、测试集。训练集：用于生成决策树。验证集：用于检验剪枝前后模型分类效果变动情况。测试集：当模型完全确定后，用...
利用深度学习模型进行文本生成
08-13
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/bfd5489ed3d3 利用深度学习模型进行文本生成（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
电力系统最优潮流分析：基于遗传算法的IEEE30节点输电网研究 完整版
08-13
内容概要：本文针对电力系统的最优潮流问题，采用遗传算法对IEEE30节点输电网进行优化分析。研究旨在通过调整发电机组出力，使系统发电成本最小化，从而提升电力系统的经济性和安全性。文中首先介绍了电力系统最优潮流的概念及其重要性，随后详细阐述了遗传算法的工作原理及其在电力系统中的优势。接着，作者构建了一个以系统发电成本为目标函数、机组出力为优化变量的数学模型，并引入了多种实际运行中的约束条件。通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，不断优化解空间，最终获得了最佳机组出力方案。实验结果显示，相较于传统方法，遗传算法能更好地进行全局搜索，找到更优解，显著降低了系统发电成本。 适用人群：从事电力系统研究、设计和仿真的科研人员和技术人员，以及对遗传算法感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要优化电力系统运行效率的研究项目，特别是那些关注发电成本最小化的应用场景。目标是帮助研究人员理解和掌握遗传算法在电力系统最优潮流分析中的具体应用，为实际工程提供理论支持和技术指导。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论推导和实验数据，还讨论了遗传算法在未来电力系统优化中的潜在发展方向。
基于西门子PLC-1200的伺服电机控制传送带设计方案及其工业应用 精华版
08-13
基于西门子PLC-1200的伺服电机控制传送带设计，涵盖了PLC技术概述、伺服电机的工作原理及其在传送带系统中的应用。文章从硬件和软件两个方面阐述了伺服电机控制传送带的具体实现方法，强调了高精度、高稳定性的设计要求。同时，还分析了这种设计在工业生产中的优势，如提高生产效率、保证产品质量一致性、提升自动化水平并降低成本。最后，提出了为确保设备长期稳定运行所需的维护和升级措施。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和伺服电机控制感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解PLC与伺服电机集成应用的专业人士，旨在帮助他们掌握如何利用PLC实现高效的传送带控制系统，从而优化生产线管理。 其他说明：文中提供了丰富的技术细节和实践经验分享，对于想要进一步探索相关领域的读者来说是非常有价值的参考资料。
基于S7-200 PLC和组态王的六层电梯控制系统设计与实现
最新发布
08-13
基于西门子S7-200 PLC和组态王软件的六层电梯控制系统的设计与实现方法。主要内容涵盖梯形图程序解析、接线图原理图、IO分配以及组态画面设计等方面。文章首先阐述了IO分配的具体细节，如输入输出点的功能定义及其配置要点；接着深入探讨了梯形图编程的核心逻辑，特别是呼叫处理和方向判断算法；随后讲解了组态王画面设计的人机交互技巧，包括动画链接设置和轿厢移动仿真；最后分享了一些实用的调试经验和故障排除方法，如过冲保护措施和电气连接注意事项。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和HMI界面设计感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握小型电梯控制系统设计的专业人士，旨在帮助他们快速上手实际项目开发，提高系统稳定性和用户体验。 其他说明：文中提供了大量实例代码片段和具体参数设置建议，有助于读者更好地理解和应用相关知识点。同时强调了安全机制的重要性，如过冲保护和电气防护措施。
IBM项目经理全套培训资料大公开
这一培训资料针对的是希望通过IBM方法论提升自身项目管理能力的专业人士。详细阐述相关知识点如下： 一、IBM项目管理方法论 IBM的项目管理方法论通常基于PMBOK（项目管理知识体系指南）的基础上进行个性化定制，其...
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