模式识别第四版（Pattern Recognition Fourth Edition）
Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas著
2021-02-23 11:52:46
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使用神经网络的自行车共享预测
简介-业务问题：
作为自行车共享公司，我们需要预测不久的将来需要多少辆自行车。 原因很少：
如果我们有更多的自行车供应和较低的需求，它将增加我们的运营成本。
如果我们的供应量低于需求量，那么我们就会失去利润。
设计概述：
我们将从头开始构建神经网络，并使用随机梯度下降实现前馈和反向传播。 稍后，我们将根据看不见的数据测试网络的功效。
需要的库：
脾气暴躁的
大熊猫
Matplotlib
结果：
下面是比较实际Vs预测的图。
2021-02-13 11:04:28
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Nonpoint Pollution Source-Sink Landscape Pattern Change Analysis in a Coastal River Basin in Southeast China
2021-02-07 16:03:05
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模式识别第四版答案（pattern recognition fourth edition solution）
2021-02-03 10:05:57
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AWS Event Fork管道
AWS Event Fork Pipelines是一种架构模式，其中事件源（例如，Amazon SNS主题）用于将事件发送到多个处理管道。 高级架构如下所示：
每个处理管道都会为Amazon SNS主题创建一个单独的订阅。 可以将SNS应用于每个订阅，以确保每个管道仅接收它们要处理的消息。
该存储库将AWS Event Fork管道实现为一组无服务器应用程序。 每个应用程序都实现通用，可重用的事件处理管道。 所有应用程序均已发布到并可以使用程序轻松集成到现有的AWS SAM应用。 还包括一个示例应用程序，该应用程序演示了如何使用嵌套应用程序将不同的事件处理管道应用程序组合在一起。
无服务器应用
该存储库展示了以下AWS Event Fork Pipelines无服务器应用程序：
-处理管道，将主题消息保存到Amazon S3存储桶以用作备份或其他目的，例如，通过Amazon Athena查询。
-处理管道，将主题消息保存到AWS Elasticsearch集群以进行搜索和分析。
-将主题消息保存到重播缓冲区SQS队列的处理管道。 在灾难恢复
2021-01-30 14:09:59
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