active portfolio management --A Quantitative Approach for Providing Superior Returns and Controlling Risk by Richard C. Grinold and Ronald N. Kahn.

PyTorch主动学习 常见的主动学习方法库包括： 环环相扣的机器学习罗伯特·蒙罗（Robert Munro） 曼宁出版物 该代码是独立的，可以与本书一起使用。 库中的主动学习方法 该代码当前包含用于以下目的的方法： 最低置信度抽样 置信度抽样 置信度采样率 熵（分类熵） 基于模型的离群抽样 基于聚类的采样 代表性抽样 自适应代表性抽样 主动转移学习以进行不确定性采样 主动转移学习以进行代表性抽样 自适应采样的主动转移学习（ATLAS） 本书介绍了如何在计算机视觉和自然语言处理中将它们独立地，组合地应用以及用于不同的用例。 它还涵盖了针对现实世界多样性进行抽样以避免偏见的策略。 安装： 如果您克隆此仓库并且已经安装了PyTorch，则应该能够立即开始： git clone https://github.com/rmunro/pytorch_active_learning cd

从Python Web应用程序调用Microsoft Graph 此示例有一个较新的版本，可以利用Microsoft身份平台（以前称为Azure AD v2.0）进行检查： : 如果确实需要访问此Azure AD v1.0，则可以导航到分支，但是请注意，它不再受支持。

Microsoft Active Server Pages 即我们所称的 ASP ，其实是一套微软开发的服务器端脚本环境

从视频中识别、裁剪和保存人脸作为图像 有关技术细节，请查看相关！ 如果您需要具有超高精度的专业人脸检测和识别项目，请联系。 快速演示 人脸正在跟踪、裁剪和保存为视频中的图像 从具有适当路径层次结构的视频中保存图像 理论 如果您想研究面部识别或面部检测的某些方面。 您想要的一件事是可用于您的系统的各种面Kong。 您可以通过此程序创建自己的人脸检测/识别数据库。 从视频中识别人脸，裁剪并将它们保存为适当路径层次结构下的图像。 一旦我们获得了人脸数据，我们就需要在我们的程序中读取它。 在演示应用程序中，我决定从一个非常简单的 CSV 文件中读取图像。 为什么？ 因为这是我能想到的最简单的独立于平台的方法。 但是，如果您知道更简单的解决方案，请与我联系。 基本上所有 CSV 文件需要包含由文件名后跟 ; 组成的行。 后跟标签（作为整数），组成如下一行： /path/to/image.e

域控有时需要修改名称，很多人直接修改计算机名，导致各种稀奇古怪的问题。正确的修改方式，其实并不复杂。

Active Perl 5.12， windows版本，win32

该算法要求您了解Matlab的面向对象编程，这是完成该功能的原始方法。

给大家分享一款office的active控件，经过本人测试（delphi、C#）完全可用，2003及以下版本没有问题，2007及以上版本需同时安装WPS方可使用！

The Design of Active Crossovers