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最新推荐文章于 2021-05-29 16:34:34 发布
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IBM Netezza知识中心提供关于IBM Netezza产品的详细信息和路线图，帮助用户了解产品特性和未来发展。
2022-08-04 Brighthouse: An Analytic DataWarehouse for Ad-hoc Queries
悟世之路
08-04 531
Dominik´Sle¸zakJakub Wr´oblewskiVLDB ‘08,to as1DataPackszone maps) [25] or1nodes1337edge Nodes;2RowPacksbasedPAX216= 65,1338imprecisepreciseprecisequerying.bequality33Database•(HISTs•(CMAPs•1339•••virtual。
ecw2c理解元数据：使用BigQuery k-means将4,000个堆栈溢出标签聚类
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Aginity Netezza Work benchSetup 4.9 x64
03-23
Aginity Netezza Work benchSetup 4.9 x64 netezza 的三方开发工具 windows 版本
netezza数据库官方提供的客户端工具AginityNetezzaWorkbench
06-03
netezza数据库官方提供的客户端工具。 netezza的存储过程就只能用这个工具建立，用别的工具生成的存储过程有问题。 安装之前需要先安装 windows-7.0.4.3-P1.nzodbcsetup.exe
IBM TO ACQUIRE NETEZZA
tianyu的专栏 - Linux site:blog.youkuaiyun.com/wishfly
09-21 1090
http://www.netezza.com/releases/2010/release092010.htm
史上最全的大数据学习资源(Awesome Big Data)
过往记忆大数据
09-25 3329
为了让大家更好地学习交流，过往记忆大数据花了一个周末的时间把Awesome Big Data里近 600 个大数据相关的调度、存储、计算、数据库以及可视化等介绍全部翻译了一遍，供大家学习交流。 关系型数据库管理系统 MySQL世界上最流行的开源数据库。 PostgreSQL世界上最先进的开源数据库。 Oracle Database- 对象关系数据库管理系统。 Teradat...
[翻译]Looking Back at Postgres,Postgres 过往
weixin_34362790的博客
03-05 1960
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
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陈小哥cw
11-29 1769
Awesome Big Data A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired by awesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopecosystemtable & big-data. Your contri...
192本软件著作用词分析（五）用词最复杂99级
weixin_34106122的博客
03-19 3348
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
android源码 meizhi,74款安卓和IOS app源码地址
weixin_29534399的博客
05-29 728
知乎专栏Apphttps://github.com/bxbxbai/ZhuanLanWeChat高仿微信项目地址： https://github.com/motianhuo/wechatGankMeizhihttps://github.com/xingrz/GankMeizhiMeizhihttps://github.com/drakeet/MeizhiJianDan项目地址： https://g...
原创干货 | 史上最全的大数据学习资源(Awesome Big Data)
Hadoop技术博文
09-23 1671
很多人在学习大数据的时候比较迷茫，不知从何学起，也不能够比较系统、全面的了解大数据框架。为此，过往记忆花了一个周末的时间把 Awesome Big Data （https...
idea社区版和专业版
01-14
SQLite, DB2, Sybase ASE, Teradata, Netezza, Vertica, Greenplum, Firebird, Informix Dynamic Server, SAP Adaptive Server Enterprise, InterBase, Advantage Database Server, MariaDB, Percona Server, ...
淘宝式jquery图片数字切换
01-05
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制，其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现，并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节，使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息，但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时，开发者通常会借助以下技术手段：1. **jQuery库**：jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架，它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中，jQuery将负责处理用户的点击动作（实现左右切换），并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**：开发者或许会采用现成的jQuery扩展，例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数，以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**：展示当前图片的序列号，这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时，相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**：为了达成淘宝图片切换的视觉效果，可能需要设计特定的CSS样式，涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性（如`transition`和`animation`）在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**：运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作，比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互，触发相应的函数来执行...
大家都觉得几点到几点妲己
01-05
大家都觉得几点到几点妲己
垃圾实例分割数据集-20251118-194020.zip
01-05
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：垃圾实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：7,000张图片 验证集：426张图片 测试集：644张图片 • 训练集：7,000张图片 • 验证集：426张图片 • 测试集：644张图片 • 分类类别： 垃圾（Sampah） • 垃圾（Sampah） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形点坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型，适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理：集成到监控系统中，用于实时检测公共区域的垃圾堆积，辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究：支持实例分割算法的研究和优化，特别是在垃圾识别领域，促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践：可用于高校或培训机构的AI课程，作为实例分割技术的实践数据集，帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注：每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注，确保分割边界准确，提升模型训练效果。 • 数据多样性：包含多种垃圾物品实例，覆盖不同场景，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强：YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成，如YOLO系列、PyTorch等，方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值：直接针对现实世界的垃圾管理需求，为自动化环保解决方案提供可靠数据支持，具有重要的社会意义。
智慧物业(1).docx
01-05
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（CPOvsGTOvsDMOAvsDAvsAFTvsCSA）六种最新智能算法优化BP神经网络Matlab代码
01-05
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YOLOv8检测头与损失函数协同优化：面向多尺度目标检测的科研创新方法研究
最新发布
01-05
内容概要：本文深入解析了YOLOv8目标检测模型的检测头架构与损失函数设计，涵盖其核心组件如DFL（分布焦点损失）、anchor生成机制和边界框计算方法的代码实现，并系统阐述了分类、回归与置信度损失的构成及其优化逻辑。文章进一步从科研角度出发，提出了在检测头结构改进、损失函数融合创新、动态权重调整及无锚框方向上的多种可行研究路径，结合消融实验与多尺度适配性测试，指导读者开展高性能目标检测模型的定制化研究，并鼓励通过开源项目提升学术影响力。; 使用场景及目标：① 掌握YOLOv8检测头与损失函数的内部机制，理解其代码实现细节；② 设计针对特定应用场景（如小目标、多尺度）的检测头与损失函数改进方案；③ 开展高水平论文研究，推动模型性能提升与实际部署优化； 阅读建议：建议结合提供的代码链接动手实践，逐模块调试检测头与损失函数的运行流程，重点理解DFL与IoU损失的协同机制，并在自定义数据集上验证改进策略的有效性，同时注重实验设计的严谨性与结果的可复现性。
freestylefly_wechat-mini_37860_1767504047007.zip
01-05
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