一些蛮有意思的开源框架

最新推荐文章于 2024-01-16 00:03:51 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6597424.html

http://www.oschina.net/news/77378/apache-kylin-best-of-the-best

 

Spark tensorflow 等等

 

转载于:https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6597424.html

njit_peiyuan
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DeepSeek R1 是怎样炼成的？
AI天才研究院
02-17 684
推理模型的本质是让模型自己构建 CoT，并将前面推理的步骤展示出来。现有的许多所谓的 agent，其本质上只是一个 workflow，而这些 agent 的 workflow 其实是高度结构化的，这就限制了模型的能力——这种基于 workflow 的 agent 只具有短期价值，而没有长期价值。他最后总结说——「All in All 我们就是要训练模型能够像我们人一样思考，自由的思考！要用真正的激励来进行强化学习，而不要被 reward model 本身所限制。
基于sharding-jdbc拓展点实现复杂分库分表算法
禅与计算机程序设计的艺术
05-21 1005
我们的案例是为了采集不同地区的电话号码用户的信息，希望相同号头的电话号码会落到同一张分表上，例如我们现在有分表3张，有一个电话号码10658888，我们必须截取到1065和分表数进行取模运算得到分表名user_0@Test。
iOS开源框架和项目总结
wlw2687的博客
05-16 2243
github上关于iOS的各种开源项目集合（转） .entry-header UI 下拉刷新 EGOTableViewPullRefresh - 最早的下拉刷新控件。SVPullToRefresh - 下拉刷新控件。MJRefresh - 仅需一行代码就可以为UITableView或者CollectionView加上下拉刷新或者上拉刷新功能。可以自定义上下拉刷新的文字说明。
2016编程语言排名，开源框架
basycai的博客
10-31 2970
from：http://blog.youkuaiyun.com/googdev/article/details/52575079 这两天 GitHub 对其官网进行了改版，紧接着又发布了一年一度的开源报告，我们程序员比较关心之后的趋势是什么，而 GitHub 毫无疑问代表了全世界编程领域的趋势，我们不妨先来解读下这份报告，然后再解答下你们关注的标题的答案。 事先声明，本篇文章的一些数据
iOS开发-常用第三方开源框架
IOS_Mainstay的博客
10-20 3366
图像： 1.图片浏览控件MWPhotoBrowser 实现了一个照片浏览器类似 iOS 自带的相册应用，可显示来自手机的图片或者是网络图片，可自动从网络下载图片并进行缓存。可对图片进行缩放等操作。 下载：https://github.com/mwaterfall/MWPhotoBrowser 目前比较活跃的社区仍旧是Github，除此以外也有一些不错的库散落在Goo
iOS超全开源框架、项目和学习资料汇总
hbblzjy的博客
02-03 885
上下拉刷新控件1. MJRefresh --仅需一行代码就可以为UITableView或者CollectionView加上下拉刷新或者上拉刷新功能。可以自定义上下拉刷新的文字说明。（推荐）2. SVPullToRefresh --下拉刷新控件4500+star，值得信赖3. CBStoreHouseRefreshControl --一个效果很酷炫的下拉刷新控件3600+star4. BreakOu
AI 从业者该如何选择深度学习开源框架
雷锋网
11-28 1937
导语：本文是微软美国总部机器学习科学家彭河森博士在雷锋网硬创公开课的分享，由雷锋网旗下栏目“AI科技评论”整理。 编者按：本文内容来自微软美国总部机器学习科学家彭河森博士在雷锋网(公众号：雷锋网)硬创公开课的分享，并由彭河森博士亲自整理成文。 正如程序语言一样，深度学习开源框架同样各有优劣和适用的场景，那么 AI 从业者该如何有针对性地选择这些平台来玩转深度学习
常用第三方开源框架介绍
ydb3448的专栏
09-07 3035
图像： 1.图片浏览控件MWPhotoBrowser        实现了一个照片浏览器类似 iOS 自带的相册应用，可显示来自手机的图片或者是网络图片，可自动从网络下载图片并进行缓存。可对图片进行缩放等操作。       下载：https://github.com/mwaterfall/MWPhotoBrowser   目前比较活跃的社区仍旧是Github，除此以外
iOS开发-常用第三方开源框架介绍
zhouleizhao的专栏
07-23 1568
iOS开发-常用第三方开源框架介绍(你了解的ios只是冰山一角) 时间：2015-05-06 16:43:34      阅读：533      评论：0      收藏：0      [点我收藏+] 标签：des   android   算法   分页控件   class   style   log   com   代码    图像： 1.图片浏览控件MWPhotoBrow
iOS 常用第三方开源框架介绍
石虎
07-06 3270
//联系人:石虎  QQ: 1224614774昵称:嗡嘛呢叭咪哄 文章转自：http://blog.youkuaiyun.com/xiaoyuertongxue/article/details/46982879 图像：  1.图片浏览控件MWPhotoBrowser 实现了一个照片浏览器类似 iOS 自带的相册应用，可显示来自手机的图片或者是网络图片，可自动从网络下载图片并进行缓存。可
一个帮你生成随机云朵的 View 效果，蛮有意思的.zip
09-24
这个开源项目"一个帮你生成随机云朵的 View 效果，蛮有意思的.zip"提供了一个有趣的功能，即动态生成随机云朵的视图效果，类似于多云天气的显示。这种效果可以用于应用程序的背景设计，增加应用的趣味性和互动性。 ...
彩超框架EchoSight开发日志记录
Z.Jiang
01-16 2570
作者：蒋志强 不定期更新EchoSight开发日志记录，最近更新于2024年04月06日
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
生成一些有意思的Python代码
03-11
嗯，用户让我生成一些有意思的Python代码。首先，我需要确定用户的需求是什么。他们可能已经有一定的Python基础，想找一些有趣的项目来练手，或者想用这些代码来展示Python的趣味性。接下来，我得考虑什么样的代码算...
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