Oracle 11g 备份与恢复最佳手册

选用最佳样本长度确定灰色模型，并进行滚动预测

算法导论期末大作业股票买卖最佳时期系列问题项目源码。内含：股票买卖最佳时期问题.pdf作业报告，帮你一次解决问题，高分必备。每行代码都有注释，新手也能理解亲自操作。 基于动态规划和 wqs 二分方法解决买卖股票最佳时期问题 关键词：股票买卖；动态规划；wqs 二分；空间优化 算法导论期末大作业股票买卖最佳时期系列问题项目源码。内含：股票买卖最佳时期问题.pdf作业报告，帮你一次解决问题，高分必备。每行代码都有注释，新手也能理解亲自操作。 基于动态规划和 wqs 二分方法解决买卖股票最佳时期问题 关键词：股票买卖；动态规划；wqs 二分；空间优化

通信原理课件：第16讲 数字信号的最佳接收.pdf

Vue.js 2设计模式和最佳实践 这是发布的的代码存储库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 本书首先将Vue.js与其他框架进行比较，并为您的应用程序设置开发环境。 它逐渐转向编写和样式化可在整个应用程序中使用的干净，可维护和可重用组件的样式。 接下来，您将了解常见的UI模式，Vue表单提交以及各种修饰符，例如惰性绑定，数字类型转换和字符串修整，以创建更好的UI。 您还将探索将HTTP集成到Vue.js应用程序中以创建具有动态数据的应用程序的最佳实践。 路由是任何SPA中至关重要的部分，因此您将专注于Vue路由并探索在多个页面之间路由用户。 接下来，您还将使用Vuex探索状态管理，为您的应用程序编写可测试的代码，并使用Nuxt创建高性能的服务器端渲染应用程序。 最后，我们将着眼于避免使用的常见反模式，以免您遭受大量的试错和开发难题。 到本书结尾，您将

整体介绍 我们的队名是：鹏脱单攻略队后面改为“天晨破晓”最终我们团队成绩在复赛AB榜均排在第一名，识别准确率达0.996952 团队成绩：2019CCF-BDCI大赛最佳创新探索奖和“基于OCR的身份证要素提取”单赛题冠军 系统处理流程图 方案亮点 我们采用条件生成对抗网络（CGAN）处理赛题中的水印干扰，取到了比较好的效果，展示一下效果图片： 仿真数据二进制文件，生成仿真训练数据训练去水印模型和文字识别模型 执行方式介绍 完整执行示例: CPU执行,单进程: python main_process.py --test_experiment_name test_example --test_data_dir ./test_data --gan_ids -1 --pool_num 0 参数详解: --test_experiment_name:实验名,将决定中间数据结果存放目录 --test

100 例大数据安全和隐私的最佳实践.pdf

六星教育：金三银四面试法宝,告诉你一条程序员自我提升的最佳捷径.pdf，这是一份不错的文件

来自Facebook 人工智能研究院的研究员在全球计算机视觉顶会 ECCV 2018 9.12慕尼黑会议上获得最佳论文称号，其中采用的先进算法值得你学习。

支持向量机_with_python 在本笔记本中，我们介绍了支持向量机（SVM）算法，这是一种功能强大但简单的监督学习方法，用于预测数据。 对于分类任务，SVM算法尝试将特征空间中的数据划分为不同的类别。 默认情况下，这种划分是通过构造最佳分割数据的超平面来执行的。 为了进行回归，构造了超平面以映射数据分布。 在这两种情况下，这些超平面均以非概率方式映射线性结构。 但是，通过采用内核技巧，我们可以将非线性数据集转换为线性数据集，从而使SVM可以应用于非线性问题。 SVM是功能强大的算法，已得到广泛普及。 这部分是由于它们在高维特征空间中有效，包括那些特征数与实例数相似或略微超过实例数的问题。 与具有大量数据集的内存需求很高的KNN不同，SVM可以提高内存效率，因为仅需要支持向量即可计算超平面。 最后，通过使用不同的内核，SVM可以应用于各种学习任务。 另一方面，这些模型是黑匣子，很难解释