The Support Vector Machine is a powerful new learning algorithm for solving a variety of learning and function estimation problems, such as pattern recognition, regression estimation, and operator inversion. The impetus for this collection was a workshop on Support Vector Machines held at the 1997 NIPS conference. The contributors, both university researchers and engineers developing applications for the corporate world, form a Who's Who of this exciting new area. Contributors: Peter Bartlett, Kristin P. Bennett, Christopher J. C. Burges, Nello Cristianini, Alex Gammerman, Federico Girosi, Simon Haykin, Thorsten Joachims, Linda Kaufman, Jens Kohlmorgen, Ulrich Kreßel, Davide Mattera, Klaus-Robert Müller, Manfred Opper, Edgar E. Osuna, John C. Platt, Gunnar Rätsch, Bernhard Schölkopf, John Shawe-Taylor, Alexander J. Smola, Mark O. Stitson, Vladimir Vapnik, Volodya Vovk, Grace Wahba, Chris Watkins, Jason Weston, Robert C. Williamson.

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节点红色贡献vueui 2018-05-25请注意，该项目不再有效 它留作参考，但方法最终是死路一条。 如果您希望将Vue.JS前端页面与Node-RED集成在一起，请考虑使用 ，它是解决同一问题的灵活得多的方法，并且当然支持Vue和更多前端库（或的确是香草HTML / JS）。 基于Vue.js的Node-RED UI模板 设计为Node-RED仪表板的一种更简单（对开发人员而言）的替代品。 尽管Dashboard非常适合创建零代码UI，但它以幕后复杂性为代价来实现。 相反，它使用了更为简单的Vue.js框架，简单的配置和单个模板节点，因此您至少需要了解一些HTML，并且需要对Vue.js有所了解。 但是您应该能够使用它来构建任何您想要的东西。 实际上，此节点的每个实例将创建一个新的单页应用程序。 当前状态-Alpha 中记录了当前正在执行，未完成或部分运行或尚未完成的事情。 先

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