抽水数据挖掘水表 目标是为数据集中的每个记录预测水位的运行状况。 为您提供了以下有关水位的信息： amount_tsh-总静水头（可用于水位的水量） date_recorded-输入行的日期 出资者-谁为井提供了资金 gps_height-井的高度 安装程序-安装井的组织 经度-GPS坐标 纬度-GPS坐标 wpt_name-水位的名称（如果有的话） num_private- 盆地-地理水盆 子村-地理位置 地区-地理位置 region_code-地理位置（编码） district_code-地理位置（编码） lga-地理位置 病房-地理位置 人口-井周围的人口 public_meeting-对/错 recorded_by-输入此行数据的组 scheme_management-谁经营水位 scheme_name-谁操作水位 允许-如果允许水位 construction_year

什么是事件网格？ 该图显示了事件网格相对于应用程序框架中其他类似技术（例如服务网格）的定位。 Event Mesh是用于将应用程序和中间件层分离的动态插件式云原生基本服务层。 它提供了灵活，可靠和快速的事件分发，并且可以进行管理。 云原生事件网格： 事件网格允许将来自一个应用程序的事件动态路由到任何其他应用程序。 事件网格的一般功能： 事件驱动; 事件治理； 动态路由； 云原生 流量控制; 负载均衡 支持连接事件存储： DeFiBus ：一种分布式消息传递平台，具有低延迟，高性能和可靠性以及灵活的可伸缩性。 火箭MQ 关键部件： eventmesh-runtime ：一

pact-jvm 消费者驱动的合同库JVM实现。 从： 定义服务使用者和提供者之间的契约，以启用“消费者驱动的合同”测试。 Pact为服务使用者提供了一个RSpec DSL，以定义他们将向服务提供者发出的HTTP请求以及他们期望返回的HTTP响应。 这些期望在消费者规范中用于提供模拟服务提供者。 将记录交互，并在服务提供商规范中进行回放，以确保服务提供商确实确实提供了用户期望的响应。 这允许使用快速的单元测试来测试集成点的两侧。 该瑰宝的灵感来自“以消费者为导向的合同”的概念。 有关更多信息，请参见 。 阅读以获取有关如何的更多信息。 联系 推特： Slack： 堆栈溢出： : 链接 有关在Spring启动中使用pact-jvm的示例，请查看和 教程（60分钟） 在60分钟内学习Pact中的所有内容： : 。 该讲习班将带您了解使用Spring Boot应用程

A Multi-indicator Feature Selection for CNN-Driven Stock Index Prediction

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Type-Driven Development with Idris

本书最大特点是很薄，看起来没有什么负担。可以找一个周末的下午，一边看，一边照做，一个下午就把书看完，这本书的所有例子跑完了。这本书的作用是通过实战让你培养TDD的思路。

Data-Driven Prediction for Industrial Processes and Their Applications (Information Fusion and Data Science) By 作者: Jun Zhao – Wei Wang – Chunyang Sheng ISBN-10 书号: 3319940503 ISBN-13 书号: 9783319940502 Edition 版本: 1st ed. 2018 Release Finelybook 出版日期: 2018-08-20 pages 页数: (443） Springer出版超清 This book presents modeling methods and algorithms for data-driven prediction and forecasting of practical industrial process by employing machine learning and statistics methodologies. Related case studies, especially on energy systems in the steel industry are also addressed and analyzed. The case studies in this volume are entirely rooted in both classical data-driven prediction problems and industrial practice requirements. Detailed figures and tables demonstrate the effectiveness and generalization of the methods addressed, and the classifications of the addressed prediction problems come from practical industrial demands, rather than from academic categories. As such, readers will learn the corresponding approaches for resolving their industrial technical problems. Although the contents of this book and its case studies come from the steel industry, these techniques can be also used for other process industries. This book appeals to students, researchers, and professionals within the machine learning and data analysis and mining communities.