Design and build scalable web applications quickly This is an invaluable roadmap for meeting the rapid demand to deliver scalable applications in a startup environment. With a focus on core concepts and best practices rather than on individual languages, platforms, or technologies, Web Scalability for Startup Engineers describes how infrastructure and software architecture work together to support a scalable environment. You’ll learn, step by step, how scalable systems work and how to solve common challenges. Helpful diagrams are included throughout, and real-world examples illustrate the concepts presented. Even if you have limited time and resources, you can successfully develop and deliver robust, scalable web applications with help from this practical guide. Learn the key principles of good software design required for scalable systems Build the front-end layer to sustain the highest levels of concurrency and request rates Design and develop web services, including REST-ful APIs Enable a horizontally scalable data layer Implement caching best practices Leverage asynchronous processing, messaging, and event-driven architecture Structure, index, and store data for optimized search Explore other aspects of scalability, such as automation, project management, and agile teams

VS2015创建Web应用程序自动生成OWIN+AspNet.Identity 的EntityFramework实现，只要配置好数据库连接就可以了，本示例用NHibernate代替EntityFramework的实现，帮助理解OWIN+AspNet.Identity的内部实现过程

修改后的51单片机启动汇编文件，仅作参考，慎用。

本工具用于专杀Excel的StartUp宏病毒。运行前提：1、把安全性设为低；2把“可靠运行商”的“信任对于Visual Basic项目的访问”勾上。 对前一版本（链接：http://download.csdn.net/detail/a10615/3966065）进行了更新。把使用的期限取消了，可以永久性地使用。还作了些其他修改。

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数据分析+精益创业。Lean Analytics Use Data to Build a Better Startup Faster

毕业设计论文范文源码用于初创投资的机器学习方法 完整数据集可从： 抽象的 在这个项目中，实施和探索了一种将初创公司分为两类（成功和不成功）的机器学习方法。 该项目的数据集是从 Crunchbase 获得的。 它由 11 个不同的表格组成，其中包含有关初创公司、投资者、关系和创始人在生态系统中的背景以及许多其他信息的信息。 四个表被列入候选名单并合并为一个数据集。 然而，在数据转换和预处理之后，由于数据稀疏，不得不丢弃大量数据。 最终数据集由 61,716 个初创公司实例和 36 个特征组成。 还进行了特征缩放，将特征数量减少到七个，同时保持相同的预测能力。 对数据使用了五种监督机器学习算法，其中包括：决策树、支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯和多层感知器。 K-means Clustering 也被组合应用，用于提升性能。 所有机器学习算法的准确率都达到了 90% 以上。 然而，这可以归因于数据集上存在的类的偏态分布。 召回被认为是一个更重要的绩效指标，因为应该优先考虑最大限度地减少误报（将任何成功的启动错误归类为不成功）的策略（错失机会的成本非常高）。 结果表明，MLP 模型在所有其他

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