《Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are》+《Principles-Life and Work 2017》
2023-03-01 17:18:45
7.32MB
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本文介绍了印象数据以及来自网易云音乐的相应用户，创作者和音乐内容卡数据。 该数据集由INFORMS和NetEase Cloud Music的收入管理和定价（RMP）部分共同提供，以支持运营管理中的数据驱动研究。 该数据包含2019年11月1日至2019年11月30日随机抽样的2,085,533用户的超过5700万印象的音乐内容卡印象。对于每次印象，该数据为用户提供了对所推荐音乐内容的响应措施，例如点击，喜欢和跟随。 此外，数据集还包含有关每个用户，每个内容创建者和印象样本中每个内容的信息。
2023-03-01 15:27:54
2.77MB
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概述
数据集成变得简单，安全和可扩展。 新的开源标准可将数据从应用程序，API和数据库同步到仓库，湖泊和其他目的地。
Airbyte的使命是使数据集成管道成为一种商品。
您可以在几分钟内使用免维护的连接器。 只需对源和仓库进行身份验证，并获得适合您的架构和API更改的连接器。
构建新的连接器变得微不足道。 通过提供计划和编排，我们可以使用您选择的语言轻松添加所需的新连接器。
设计用于覆盖连接器的长尾巴和需求。 从社区经过测试的连接器中受益，并使它们适应您的特定需求。
您的数据保留在云中。 完全控制您的数据以及数据传输成本。
由于Airbyte是自托管的，因此不再需要执行任何安全合规性过程。
正如基于云的解决方案所提供的那样，不再需要按批量计价。
这是我们的的列表。
快速开始
git clone https://github.com/airbytehq/airbyte.gi
2023-02-28 14:27:40
13.85MB
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真棒能量预测
有关能源预测的文件，代码和其他资源清单。
竞赛
文件
2020年
Ahmad，W.，Ayub，N.，Ali，T.，Irfan，M.，Awais，M.，Shiraz，M.，＆Glowacz，A.（2020年）。 使用改进的支持向量机和极限学习机进行短期电力负荷预测。 Energies，13（11），2907。
Yagli，GM，Yang，D.，Gandhi，O.，＆Srinivasan，D.（2020年）。 我们是否可以用卫星衍生的太阳辐照度证明产生单变量机器学习预测是合理的？ 应用能源，259，114122。
Yagli，GM，Yang，D.，＆Srinivasan，D.（2019年）。 使用机器学习模型进行小时自动太阳预报。 可再生与可持续能源评论，105，487-498。
Ahmed，R.，Sreeram，V.，Mishra，Y.，＆Arif，MD（2020）。 对
2023-02-27 20:36:43
4KB
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用Go语言编写的kmeans k均值聚类算法实现它做了什么k-means聚类将多维数据集划分为k个聚类，其中每个数据点均属于用m个最近的kmeans k-means聚类算法实现的聚类k-均值聚类的作用将多维数据集划分为k个聚类，其中每个数据点均以最接近的均值属于聚类，用作聚类的原型。
我什么时候应该使用它？
当您拥有数字，多维数据集时，就没有数据标签了。您确切知道要将数据划分为Example导入的几个集群（“ github.com/muesli/kmeans”
2023-02-27 16:49:36
3.66MB
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matlab中的抛物柱面代码
2023-02-27 15:42:43
12KB
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英文原版。同时学习python ,和数据结构算法。之前看过 java 版本的， 挺好 ，学习一下
2023-02-27 14:09:13
6.38MB
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