trino https配置文档

IPHIE-2018决策树 阿姆斯特丹IPHIE大师班2018的学生项目。 在R中使用决策树和随机森林分析数据集 糖尿病数据集-1999-2008年间美国130所糖尿病医院的数据集-https: 在Python中根据论文清理数据集-https:

homebridge-http-湿度传感器 此插件可用于将具有http api的湿度传感器集成到HomeKit中。 安装 首先，您需要安装 。 有关说明，请参阅回购。 然后运行以下命令安装homebridge-http-humidity-sensor sudo npm install -g homebridge-http-humidity-sensor 更新HomeKit中的湿度 “ CurrentRelativeHumidity”特征具有将状态更改notify HomeKit控制器的权限。 homebridge-http-humidity-sensor支持两种将湿度变化发送到HomeKit的概念。 “拉”方式： “拉”方式可能是每种情况下最容易设置和支持的方式。 homebridge-http-humidity-sensor在指定的时间间隔（拉动）中请求homebridge-http-humidity-sensor的湿度，并将该值发送到HomeKit。 如果要配置pullInterval ，请在配置选项列表中查找。 “推”方式： 使用“推”概念时，只要值发生更改，http设备本

开发时可以使用

以太坊ETL 以太坊ETL可让您将区块链数据转换为方便的格式，例如CSV和关系数据库。 您是否只想立即查询以太坊数据？ 使用的。 。 快速开始 安装以太坊ETL： pip3 install ethereum-etl 导出块和事务（ ， ）： > ethereumetl export_blocks_and_transactions --start-block 0 --end-block 500000 \ --blocks-output blocks.csv --transactions-output transactions.csv \ --provider-uri https:/

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mmWave ns-3模块 这是一个用于模拟5G mmWave蜂窝网络的 mmWave模块。 可以在上找到此模块的说明。 ns-3的mmWave模块可用于以mmWave频率模拟5G蜂窝网络。 该模块建立在LTE的基础之上，目前包括以下功能： 支持多种信道模型，包括基于3GPP TR 38.901的0.5至100 GHz频率模型。 也可以使用光线追踪和测得的痕迹。 支持3GPP NR帧结构和数字学的自定义PHY和MAC类。 它们支持动态TDD，并且经过参数化和高度可定制性，以足够灵活地测试不同的设计。 动态TDD格式的自定义调度程序 MAC层的载波聚合 通过重新分段分组以重传来增强RLC层 与LTE基站的双重连接，具有快速的辅助小区切换和信道跟踪 模拟核心网络元素（也将MME作为真实节点） 以下论文详细描述了mmWave模块中实现的功能： 是一个全面的教程，其中包含整个模块的详细

订单分批matlab代码神经PGD 该代码实现了中提出的神经近端梯度下降（PGD）算法。 想法是展开近端梯度下降算法，并使用神经网络对近端进行建模。 采用残差网络（ResNet）作为近端，实现递归神经网络（RNN）学习近端。 该代码可以灵活地结合各种培训成本，包括：1）逐像素l1 / l2、2）SSIM和3）对抗性GAN，LSGAN和WGAN。 命令行 python3 npgd_main.py -火车--dataset_train /路径/到/火车/数据集--dataset_test /路径/到/测试/数据集--sampling_pattern /路径/到/采样/轨迹/.matfile --sample_size_x 320 --sample_size_y 256 --batch_size 2 --summary_period 20000 --subsample_test 1000 --subsample_train 1000 --train_time 3000 --train_dir /路径/到/保存/结果--checkpoint_dir /路径/到/保存/检查点--tensorbo

SimCLR-in-TensorFlow-2 （至少）在TensorFlow 2中实现SimCLR（Chen等人）。使用tf.keras和TensorFlow的核心API的许多功能。 提供报告。 致谢 我没有从头开始编写所有代码。 这份特殊的研究论文读起来超级棒，而且常常很自然地被理解，这就是为什么我想亲自尝试一下并提出一个最小的实现的原因。 我将以下作品用于不同目的- 数据扩充政策来自此处： : 。 损失函数来自这里： : 。 从此处引用的TSNE可视化效果： : 。 除了本文之外，以下是我为了理解SimCLR而研究的文章： （此人在解释损失函数“ NT-XEnt损失”方面做得非常出色） 多亏了ML-GDE程序提供了我可以运行实验的GCP积分，并根据需要将中间结果存储在GCS存储桶中。 所有的笔记本都可以在Colab上运行。 数据集 ImageNet的子集：

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