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内容简介： 　　极限编程（XP）是一种经历过实践考验的轻量级软件开发方法学。《解析极限编程》是XP宣言，也是第一本有关XP的图书。 　　全书共分三部分，第1部分包括第1章至第9章，通过讨论创建新的软件开发规范中要解决的问题的不同层面来设定极限编程的前提。第2部分包括第10章至第18章，内容着重于如何将第一部分中的抽象概念转化为具体方法论的实践，这部分不会确切地说明如何执行这些实践，而是要讨论它们的大体结构，同时提供了一套指导性的准则和策略。第3部分包括第19章至第27章，该部分讨论了如何将上一部分中的策略确切地付诸实践。

这项工作介绍了 [1] 中提出的 LCI-ELM 的新改进。 新的贡献集中在训练模型对更高维度的“时变”数据的适应性上。 使用C-MAPSS数据集对提出的算法进行了研究[2]。 PSO[3] 和 R-ELM[4] 训练规则被整合到了这个任务中。 拟议算法和用户指南的详细信息可在： https : //www.researchgate.net/publication/337945405_Dynamic_Adaptation_for_Length_Changeable_Weighted_Extreme_Learning_Machine [1] YX Wu、D. Liu 和 H. Jiang，“长度可变增量极限学习机”，J. Comput。 科学技术，卷。 32号3，第 630-643 页，2017 年。 [2] A. Saxena、M. Ieee、K. Goebel、D. Simon 和

用于单层前馈神经网络（SLFN）的极限学习机（ELM）是一种强大的机器学习技术，并且以其快速的学习速度和良好的泛化性能而受到关注。 最近，提出了加权ELM来处理具有不平衡类分布的数据。 加权ELM的关键本质是为每个训练样本分配了额外的权重。 尽管提供了一些经验加权方案，但是如何确定更好的样本权重仍然是一个悬而未决的问题。 在本文中，我们提出了一种Boosting加权ELM，它将加权ELM无缝地嵌入到经过修改的AdaBoost框架中，以解决上述问题。 直观地，反映训练样本重要性的AdaBoost框架中的分布权重被输入到加权ELM中作为训练样本权重。 此外，在两个方面对AdaBoost进行了修改，以更有效地实现不平衡学习：（i）初始分布权重设置为不对称，以便AdaBoost以更快的速度收敛； （ii）针对不同类别分别更新分配权重，以避免破坏分配权重的不对称性。 对KEEL存储库中的16个二进制数据集和5个多类数据集的实验结果表明，与加权ELM相比，该方法可以实现更均衡的结果。

节点-Logitech-Extreme-3D-Pro ======用于Logitech的Extreme 3D Pro的简单node.js游戏杆数据读取器。 用法 如果尝试使用node app.js运行该程序，则可能会遇到如下错误： Error: cannot open device with vendor id 0x46d and product id 0xc215 尝试以管理员或sudoer身份运行它： sudo node app.js

Intel Core i7 Processor Extreme Edition Series and Intel Core i7 Processor Datasheet - Volume 1