Activiti多实例任务实现会签.

C#基础实例教程，实例很重要。(WORD版)---内有N多实例 物超所值

mil：适用于Python的多实例学习库 当研究一个研究问题时，我发现自己使用了框架，我发现它非常有趣且独特。 在仔细回顾了文献之后，我决定尝试针对所解决问题的几种算法，但是令人惊讶的是，对于任何编程语言，都没有标准，简单且更新的MIL库。 所以...就在这里。 mil库试图使用MIL框架来实现可重复且富有成果的研究。 目录 安装 使用软件包管理器安装mil。 $ pip install mil 要求 mil库的需求软件包为：numpy，scikit-learn，scipy，tensorflow或tensorflow-gpu。 使用软件包管理器安装mil不会安装软件包依赖项。 因此，如果尚未下载，请使用软件包管理器手动安装它们。 $ pip install numpy $ pip install scikit-learn $ pip install scipy $ pip instal

matlab二重积分代码MICI： 用于分类器融合和回归的多实例Choquet积分 杜晓晓和阿丽娜·扎瑞（Alina Zare） 注意：如果使用此代码，请引用：Xiaoxiao Du和Alina Zare。 （2019年4月12日）。 GatorSense / MICI：初始发行版（版本v1.0）。 Zenodo。 [] [] [] [] 在此存储库中，我们提供了多实例Choquet积分（MICI）分类器融合和/或回归算法的论文和代码。 安装先决条件 此代码使用MATLAB Statistics和Machine Learning工具箱，MATLAB Optimization Toolbox和MATLAB Parallel Computing Toolbox。 演示版 在MATLAB中运行demo_main.m 。 主要功能 MICI分类器融合和回归算法使用以下功能运行。 MICI分类器融合（噪声或模型）算法 [measure, initialMeasure,Analysis] = learnCIMeasure_noisyor(TrainBags, TrainLabels, Parame

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mysql多实例，二进制安装shell脚本（centos,redhat）

1、功能 A、获取top前10个Oracle的进程，并打印出(根据实际进程情况列出 R/S 状态) B、对这些进行进行PS检查资源占有情况，并确定是那个数据库实例的进程 C、根据当前目录下的connect.json配置数据库连接数据库访问，打印执行SQL 2、作用 A、避免手工操作的多个代码输入检查 传统检查操作如下： X、通过top找出占用资源的Oracle进程 Y、通过ps确定这个Oracle进程所说实例 Z、连接对应的Oracle实例找出执行SQL B、进行了占用内存大小自动转换，快速查看占有大小是G、M、K 3、将来版本 A、提供Socket侦听，使用telnet直接可以查看 B、提供telnet扩展命令，直接查看性能与语句 C、支持远程进行的直接Kill功能 D、支持SQL直接执行相关请求，并返回结果 E、提供REST外部请求服务功能 [root@fj43 tmp]# ./RunApp.sh /var/tmp/connect.json Config loaded... cpu used:98.0% 11362 oracle 20 0 2231m 485m 482m R 98.4 1.6 2737:26 oracle <----top输出 12780 oracle 20 0 2230m 30m 27m S 1.9 0.1 27:33.12 oracle <----top输出 13673 oracle 20 0 2248m 78m 75m S 1.9 0.3 0:01.29 oracle <----top输出 13980 oracle 20 0 2248m 93m 90m S 1.9 0.3 0:01.55 oracle <----top输出 18135 oracle 20 0 2251m 364m 357m S 1.9 1.2 2:20.23 oracle <----top输出 25677 oracle 20 0 2231m 31m 31m S 1.9 0.1 8:27.59 oracle <----top输出 PROC=11362 PerCPU=99.4 PerMEM=1.6 VMEM=2.0G RMEM=485.0M TIME=2737:26 CMD=[ora_j002_MG01] <----ps输出 PROC=12780 PerCPU=0.0 PerMEM=0.1 VMEM=2.0G RMEM=30.0M TIME=27:33 CMD=[ora_dia0_CSHQ] <----ps输出 PROC=13673 PerCPU=0.1 PerMEM=0.2 VMEM=2.0G RMEM=78.0M TIME=0:01 CMD=[ora_j001_CSGFC] <----ps输出 PROC=13980 PerCPU=0.2 PerMEM=0.3 VMEM=2.0G RMEM=93.0M TIME=0:01 CMD=[ora_j000_CSGFC] <----ps输出 PROC=18135 PerCPU=0.0 PerMEM=1.2 VMEM=2.0G RMEM=364.0M TIME=2:20 CMD=[ora_cjq0_FTFIN] <----ps输出 PROC=25677 PerCPU=0.0 PerMEM=0.1 VMEM=2.0G RMEM=31.0M TIME=8:27 CMD=[ora_pmon_CENTER] <----ps输出 jdbcUrl=jdbc:oracle:thin:@193.0.10.110:1521:CSHQ username=DBUSRBMS password=**** count=1 <----数据库连接 not sql runing <----当前未执行S

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svm预测Matlab代码MISVM：多实例支持向量机 由加里·多兰（） 概述 MISVM包含用于多实例（MI）学习框架的众多支持向量机（SVM）算法的Python实现。 这些实现已创建，可在以下出版物中使用： Doran，Gary和Soumya Ray。 支持向量机方法在多实例分类中的理论和实证分析。 出现在《机器学习日记》中。 2013。 安装 该软件包可以通过两种方式（简单的方式）安装： # If needed: # pip install numpy # pip install scipy # pip install cvxopt pip install -e git+https://github.com/garydoranjr/misvm.git#egg=misvm 或通过手动运行安装文件 git clone [the url for misvm] cd misvm python setup.py install 请注意，代码取决于numpy ， scipy和cvxopt软件包。 因此，请先安装这些软件。 如果找不到它们，构建可能会失败。 有关更多信息，请参见： ：Pytho