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  斯坦福大学深度学习手册全集.pdf【机器学习

说明:本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要观点。通过学习,你也 将实现多个功能学习/深度学习算法,能看到它们为你工作,并学习如何应用/ 适应这些想法到新问题上。 本教程假定机器学习的基本知识(特别是熟悉的监督学习,逻辑回归,梯度下 降的想法),如果你不熟悉这些想法,我们建议你去这里  

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  机器学习十大算法.doc【机器学习

1、C4.5机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。  

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  Handbook of Knowledge Representation (2008).pdf【软件开发

Handbook of Knowledge Representation  

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  RoseMirrorHA4.0 for Linux Redhat4.0 Tomcat 配置文档.pdf【Tomcat

本文档主要介绍了 RoseMirrorHA4.0 配合 Tomcat 应用的配置过程,另外还对 Tomcat应用服务的管理和验证过程进行了简单介绍。用户可以根据文档,逐步完成 Tomcat 应用的配置。  

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  Redhat Linux 6.2 下 Oracle 10g 安装配置手册.docx【Oracle

Redhat Linux 6.2下Oracle 10g安装配置手册 

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  hbase开发环境搭建及运行hbase小实例.pdf【Hadoop

hbase开发环境搭建及运行hbase小实例 

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  hbase从入门到编程 - 文档.pdf【Hadoop

简介hbase我们或许已经知道了它是nosql,但是什么是nosql,我们不太清楚,nosql是一种基于列的数据库,而我们的传统数据库则是基于行的数据库。想对nosql进一步了解,参考Nosql数据库入门分享HBase?Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。  

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  Hadoop高级编程 - 构建与实现大数据解决方案.pdf【Hadoop

如果你已经准备好要充分实施大规模可扩展性数据分析工作,那么需要知道如何利用Hadoop技术。《Hadoop高级编程:构建与实现大数据解决方案》可以帮助你做到这一点!本书关注用于构建先进的、基于Hadoop的企业级应用的架构和方案,并为实现现实的解决方案提供深入的、代码级的讲解。本书还会带你领略数据设计以及数据设计如何影响实现。本书解释了MapReduce的工作原理,并展示了如何在MapReduce中重新定制特定的业务问题。在整本书中,你将会发现深入的Java代码示例,这些代码示例可以直接使用,它们均源自于已经成功地构建和部署的应用程序。  

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  hadoop2.5汇总:新特性、安装包、eclipse插件、集群安装 - 文档.pdf【Hadoop

hadoop2.5汇总:新特性、安装包、eclipse插件、集群安装 

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  apache日志hadoop大数据项目:hive与hbase是如何整合使用的.pdf【Hadoop

2.启动hbase1.start-hbase.sh1.hbaseshell3.启动hive启动服务端1.hive--servicemetastore启动客户端1.hive上面准备工作完毕,下面我们开始创建表,其实也比较简单。我们这个项目主要是对日志进行清洗,并且导入hbase、与hive中,为了避免重复导入,因此我们采用了hbase与hive整合,这样在导入hbase的同时 

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  apache日志hadoop大数据分析项目:清洗数据核心功能解说及代码实现.pdf【分布式/云计算/大数据

我们在进行日志分析的时候,那么日志的数据是杂乱无章的,或则说日志的数据并不是我 们都想看到的。所以我们需要对里面的数据进行清洗,说的直白一点就是要过滤里面的字 符串。 

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  Ogre 图形引擎介绍.doc【图形/图像处理

Ogre是一款开源的图形渲染引擎,它的全名叫(Object-oriented Graphics Rendering Engine),它是由一个核心小组开发并维护,由于它是一款开源引擎,所以它也像Linux一样,被各种不同的团体和组织改造和扩充,并使它能够适应不同的应用领域和拥有更强大的功能。 

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  Ogre 引擎特性.doc【图形/图像处理

*全面并同等的支持OpenGL和Direct3D *全面支持Windows,Linux以及Mac OS X平台 *简单并可扩展的对象框架,能方便的插入到已存在的应用程序框架中 *自动处理渲染状态和空间剪裁 *强大且成熟的材质管理和脚本系统,可以不动一行代码去进行材质维护 *支持所有纹理混合和绑定技术,同时支持对GPU编程技术,支持汇编语言和所有高级语言形式的各种着色语言,其中高级语言包括:Cg,HLSL和GLSL 

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  6.0生成的dll文件制作成安装包和注册使用.doc【安装制作

下载安装软件(InnoSetup5.3.3汉化版.zip)百度搜索下载启动【InnoSetup编译器】选择【用[脚本向导]创建新的脚本文件】点击【确定】点击【下一步】,设置,各项要显示的值。  

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  2012-面向对象分析与设计-短版本.doc【软件开发

面向对象分析与设计-短版本 

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  Planning Algorithms.pdf【软件开发

规划是人类智慧的结晶,规划问题广泛地存在于人们的日常工作和生活中。现在,规划已涉及计算机科学、人工智能、力学、机械学、控制论、对策论、概率论、图论、拓扑学、微分几何、代数几何等许多现代科学领域。本书是作者多年来教学和科研工作的总结,系统地介绍了规划领域中的基础知识和最新成果。作者将三个相对独立的学科:机器人学、人工智能和控制论巧妙地结合在一起。   本书可以作为计算机类、控制类专业高年级本科学生或者研究生的教科书,也可以作为从事机器入学、控制科学、计算机科学研究的广大读者的参考书,其中的思想方法对社会科学工作者也大有益处。  

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  OGRE 使用指南.doc【图形/图像处理

本教程的目的是从使用者的角度将OGRE引擎最基本的概念和使用方法做一个较全面的介绍。本教程隐藏了OGRE引擎内部的底层内容,力求做到简单、易懂,是OGRE引擎的入门教程。 Mage小组的另一篇教程<<OGRE设计笔记>>正在整理中,它的目的是剖析3D图形引擎的源码,分析其架构,并在此过程中深入讲解设计模式与OOA/D在游戏开发中的应用。 

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  JXL 中文开发文档.doc【Office文档处理

Jakarta 的 POI Project 与 Java Excel API 在开源世界中可以说是并驾齐驱,但是也各有优劣,poi在某些细节有些小Bug并且不支持写入图片(poi其实可以写入图片,不过没有jxl来的方便,比较麻烦),其他方面都挺不错的;而JXL提供了对图片的支持(但是仅仅支持png格式的图片),问题就是对公式支持不是很好,但还是提供了简单的公式读取支持。因此你的项目中要选用什么样的第三方插件为完全由你的应用来决定。如果你的软件是跟财务有相当的关系的话,建议采用 POI Project,就我所在目前的项目来说由于用不到计算公式,而且很可能需要导出图片,因此,我的选择是 JXL 。 

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  ogre学习笔记(一).doc【图形/图像处理

SceneManager:所有屏幕上可见的东西都由SceneManager来管理;有多种类型的SceneManager,分别用来渲染Terrain、BSP等等。 2.? Entity:初步的理解一个Entity代表一个Mesh(可以含有动画),Light,Camera,Particle,Billboard不用Entity表示。Entity不能直接加到场景中,必须先attach到一个SceneNode上,SceneNode管理位置和方向。 

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  java数据库操作.docx【JDBC

JDBC是Java应用与数据库管理系统进行交互的标准API,包括两个包:核心API---java.sql和扩展的API---javax.sql。应用程序通过核心API的接口实现数据库连接和数据处理,其主要接口如下 

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  (14)增强学习.pdf【软件开发

在之前的讨论中,我们总是给定一个样本 x,然后给或者不给 label y。之后对样本进行 拟合、分类、聚类或者降维等操作。然而对于很多序列决策或者控制问题,很难有这么规则 的样本。比如,四足机器人的控制问题,刚开始都不知道应该让其动那条腿,在移动过程中, 也不知道怎么让机器人自动找到合适的前进方向。  

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  (16)偏最小二乘法回归.pdf【软件开发

这节我们请出最后的有关成分分析和回归的神器 PLSR。PLSR 感觉已经把成分分析和回 归发挥到极致了,下面主要介绍其思想而非完整的教程。  

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  (9)在线学习.pdf【软件开发

原题目叫做 The perception and large margin classifiers,其实探讨的是在线学习。这里将 题目换了换。以前讨论的都是批量学习(batch learning),就是给了一堆样例后,在样例上 学习出假设函数 h。而在线学习就是要根据新来的样例,边学习,边给出结果。  

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  (12)线性判别分析.pdf【软件开发

之前我们讨论的 PCA、ICA 也好,对样本数据来言,可以是没有类别标签 y 的。回想我 们做回归时,如果特征太多,那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用 PCA来降维,但 PCA没有将类别标签考虑进去,属于无监督的。  

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  (13)因子分析.pdf【软件开发

之前我们考虑的训练数据中样例x(?) 的个数 m 都远远大于其特征个数 n,这样不管是进 行回归、聚类等都没有太大的问题。然而当训练样例个数 m 太小,甚至 m< 在 线 阅 读

  (11)独立成分分析.pdf【软件开发

1、上节提到的 PCA是一种数据降维的方法,但是只对符合高斯分布的样本点比较有效,那 么对于其他分布的样本,有没有主元分解的方法呢?  

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  (10)主成分分析.pdf【软件开发

在这一篇之前的内容是《Factor?Analysis》 ,由于非常理论,打算学完整个课程后再写。 在写这篇之前,我阅读了 PCA、SVD 和 LDA。这几个模型相近,却都有自己的特点。本篇打 算先介绍 PCA,至于他们之间的关系,只能是边学边体会了。PCA以前也叫做 Principal?factor? analysis。? 

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  Spring 3.0 API 规范.chm【Spring

本文档是 Spring 3.0 的 API 规范。Spring 3.0是Spring框架的一次重大更新,加入了JSR-330注入标准及JSR-303验证标准,提供了全面的RESTful Web服务支持,以及一个新的表达式语言SpEL。 个版本与Java EE 6和GlassFish v3兼容,并且支持JPA 2.0最终版(通过EclipseLink 2.0)。Spring 3.0还支持最新的用于组建检查的@ManagedBean注释(JSR-250 v1.1)。这与用于支持注释驱动的依赖注入的@Inject(JSR-330)是绝佳的搭配。  

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  Java Web 开发笔记.chm【Java开发

1:监听器是观察者模式 XxxxListener 都是监听器。 2:三个对象 1:观察者- XxxxListener的子类就是观察者 2:被观察者- Request/Session/ServletContext - 只用于监听这三个对象创建、销毁、属性值变化的。 3: 观察到的事件。 1:Request/Response对象的生命周期 2:Response对象与重定向 3:使用urlconnection发送http的post或是get请求 4:会话跟踪技术 HttpSession Cookie 重写url 隐藏表单  

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  多核编程入门.pdf【软件开发

说明: 本文是多核编程的入门资料汇总,来源主要是国外国内的一些网站及自己 使用过程中一些记录,写作目的主要是内部分享用(@NSFOCUS)。在多核使 用过程中,得益于很多网络资源,所以也把自己整理的产品无关的东西共享出来, 希望对多核感兴趣的同学可以入门用。 

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