MEAP

最新推荐文章于 2024-05-03 01:16:03 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/technical/archive/2013/02/06/2901227.html

企业移动应用平台MEAP：

* AppCan (Hybrid App)国内

* PhoneGap： Webview Div

移动应用分析公司名单：

* 友盟

* Talking Data

* AppCan

 

NQ投资的几家公司公司名单：

* 和信： Messenger

* TalkingData： 数据分析

* 国信： 企业客户渠道

* 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/technical/archive/2013/02/06/2901227.html

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MEAN架构初探
大夏吃板栗
10-08 6041
MEAN是一个Javascript平台的现代Web开发框架总称，它是MongoDB + Express +AngularJS + NodeJS 四个框架的第一个字母组合。它与传统LAMP一样是一种全套开发工具的简称
自然语言处理实战第二版（MEAP）（五）
龙哥盟
05-03 1616
原文：zh.annas-archive.org/md5/fa38013bd1d506f70f24ea5385d06017 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 第九章：一种可堆叠的深度学习（transformers） 本章内容包括 理解 transformers 如此强大的原因。 看看 transformers 如何为自然语言处理提供无限的“堆叠”选项。 编码文本以创建有意义的向量表示。 解码语义向量以生成文本。 为你的应用程序对 transformers（BERT、GP
从零开始构建大语言模型（MEAP）
龙哥盟
04-29 2662
LLM，即大型语言模型，是一种设计用于理解、生成和回应类似人类文本的神经网络。这些模型是在大量文本数据上训练的深度神经网络，有时包括互联网上整个可公开获取文本的大部分内容。"大型"语言模型中的"大"既指模型在参数方面的规模，也指其所训练的庞大数据集。这样的模型通常具有数百亿甚至数百亿个参数，这些参数是网络中的可调权重，在训练过程中进行优化，以预测序列中的下一个词。下一个词的预测是合理的，因为它利用了语言固有的顺序性质来训练模型，使其理解文本中的上下文、结构和关系。
开源移动应用平台OpenMEAP介绍
bighead1026的专栏
03-06 1559
OpenMEAP是开源HTML5移动应用平台，让企业和消费者能够轻松创建、管理和部署移动应用，且这些应用自动为每个设备优化。包括桌面、智能手机和平板。 OpenMEAP是一款完全的端对端解决方案。用Secure Socket Layer（SSL）确保连接。支持Advanced Encryption Standard（AES）确保通过各种移动网络进行的数据安全传输。 快速应用开发 OpenME
如何进行有效测试？——基于MEAP诞生的软件测试实用指南告诉你
清图出版
09-13 212
教训是深刻的，他对测试非常重视，亲力亲为，深信“要成为一名高效的开发者，必先成为一名高效的软件测试者”，并强烈推荐在开发系统时构建一个 自动化测试集，随时反馈测试结果，从而显著提高软件工程师的工作效率。本书是为那些想学习更多有关测试知识或提高测试技能的开发者编写的。如果你有多年的软件工程经验并且写过很多自动化测试，但总是按照自己的直觉来判断下一个测试用例应该是什么，那么本书将为你呈现系统性的思维过程。本书的讲解全面、系统且透彻，富有清晰注释的示例代码，呈现紧贴现实的场景，并对此做了深刻的阐述。
Multi-Exemplar Affinity Propagation
积微致著
12-08 1178
AP算法存在的固有缺陷是它不能对包含很多子类的category进行建模，而在image categorization, face categorization, 多字体optical character recognition，手写数字分类，每个category可能包含很多子类。 比如说，在自然场景类别可能包含很多主题，比如说，街景中可能包含一些主题，比如road，car，pedestrian，b
Data Analysis with Python and PySpark MEAP
11-22
《Python和PySpark数据分析MEAP》是Manning Publications推出的一本早期访问计划（MEAP）书籍，专注于数据科学领域。MEAP版允许读者在书完全出版前获取并阅读部分章节，以便及时跟进作者的写作进度并参与讨论。本书...
Microservice Patterns v4 MEAP
11-27
《微服务模式v4 MEAP》是一本深入探讨微服务架构设计与实现的书籍，它提供了丰富的实践指导和策略，帮助开发者在构建分布式系统时更好地应用微服务架构。微服务作为一种现代化的软件开发方法，已经成为了企业级应用...
Machine Learning with TensorFlow (MEAP v.10)-Manning(2018).pdf
03-23
Thank you for investing in the MEAP edition of Machine Learning with TensorFlow. You’re one of the first to dive into this introductory book about cutting-edge machine learning techniques using the ...
一种快速的近邻传播聚类算法
10-23
近邻传播算法是一种快速有效的聚类方法.针对近邻传播算法在无先验知识条件下偏向参数选择的问题,使用Silhouette聚类有效性指标确定偏向参数.针对近邻传播算法在处理结构复杂或高维数据时,存在数据信息重叠的问题,提出将局部保持投影方法与近邻传播算法相结合的方法,在有效保留数据内部非线性结构的前提下,有效删除数据空间中的冗余信息.仿真结果验证了提出的算法优于传统的近邻传播算法.
计算MSE的matlab代码
04-02
计算MSE的代码，MSE常用于评估图像去噪结果等等。
APPCAN MAS接口之SOAP
weixin_30567225的博客
01-06 193
APPCAN MAS接口中使用webservice接口形式，示例代码如下： 1varMEAP=require("meap"); 2 3functionrun(Param,Robot,Request,Response,IF) 4{ 5varid=Param.params.id?Param.params.id:0; 6...
AI 辅助测试（MEAP）（一）
龙哥盟
05-03 1409
LLM 通过接受我们编写的提示来工作，并返回一个回应。LLM 的流行之处在于它们提供了访问强大 AI 算法的简易方式。LLM 已经帮助了许多不同角色的人，也可以帮助我们进行测试。我们可以使用 LLM 来辅助我们进行从测试设计到自动化等广泛范围的测试活动。我们要避免过度使用 LLM，并始终对它们的工作方式持批判态度。成功使用 LLM 来自于我们欣赏自己在使用它们的过程中带来的技能和能力。如果我们对 LLM 的提示浅显而普通，我们得到的回应也会是一样的。
APPCAN的mas服务报错
weixin_33871366的博客
10-15 407
报错信息 主要是： [meap_im_java]load java warning { [Error: Cannot find module 'java'] code: 'MODULE_NOT_FOUND' } 原因 重新安装了系统之后，APPCAN的默认的node的路径改变了，添加回来即可 步骤 看一下系统变量（我的电脑-高级系统设置-高级-环境变量）NODE_...
电动汽车充电机：900W1Kw双管正激可调电源充电机的设计与实现 · PCB设计
08-08
900W或1Kw，20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。涵盖了硬件设计（如PCB设计、磁性器件选择）、软件实现（如程序代码、保护功能）、通讯功能（如RS232隔离通讯）以及散热设计等方面。此外，还提供了详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件，旨在帮助用户快速投入生产。 适合人群：从事电动汽车充电设备研发的技术人员、电子工程师及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效、稳定的充电解决方案的企业和个人开发者。目标是通过详细的技术解析，帮助用户理解和掌握双管正激充电机的设计与实现方法，从而应用于实际产品开发。 其他说明：文中不仅提供了理论知识，还包括具体的实现案例和源文件下载链接，便于读者深入研究和实践。
【人工智能与机器学习】项目介绍 Python实现基于POA-BP鹈鹕优化算法（POA）优化反向传播神经网络（BP）进行多特征分类预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
08-08
内容概要：本文详细介绍了基于Python实现的POA-BP（鹈鹕优化算法优化反向传播神经网络）多特征分类预测项目。项目旨在通过融合POA和BP神经网络，解决传统BP训练中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，从而提升多特征分类预测的精度和效率。POA算法通过模拟鹈鹕捕食行为，增强了全局搜索能力，提高了模型对高维复杂数据的适应性和鲁棒性。项目涵盖输入数据预处理、POA优化模块、BP神经网络训练模块及预测评估模块，提供了完整的算法实现框架和部分示例代码。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对机器学习和神经网络有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：① 提升多特征分类预测精度，减少误分类率；② 加速神经网络训练过程，缩短训练时间；③ 克服传统BP训练局限，提高模型稳定性和泛化能力；④ 支持多领域实际应用需求，如金融风险评估、医疗诊断、图像识别等。 其他说明：项目背景强调了新型群智能算法与经典神经网络结合的重要性，为智能化多特征分类提供了坚实的技术基础。通过模块化设计，实现了POA与BP的有效融合，确保代码结构清晰且便于维护。此外，项目还提供了详细的代码示例，帮助读者更好地理解和实践POA-BP算法。
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