Test-driven development by example
2021-09-04 13:33:38 889KB by development example Test-driven
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VLDB2021最新《数据增强机器学习》教程,194页ppt阐述知识库的完整性、召回与否定 VLDB会议全称International Conference on Very Large Date Bases,是数据库领域的顶级学术会议和另外两大数据库会议SIGMOD、ICD共同构成了数据库领域的三大顶级会议。本教程讲述数据增强机器学习相关主题。 近年来,我们看到了新的数据增强(DA)技术的发展,用于创建基于机器学习的解决方案所需的额外训练数据。在本教程中,我们将全面概述由数据管理社区开发的用于数据准备和数据集成的技术。除了调查利用规则、转换和外部知识创建额外训练数据的特定任务DA操作符之外,我们还探索了高级DA技术,如插值、条件生成和DA策略学习。最后,我们描述了数据挖掘与其他机器学习范式(如主动学习、预训练和弱监督学习)之间的联系。我们希望这一讨论能够为高质量数据集创建的整体数据增强框架的未来研究方向提供启示。
2021-09-01 19:08:34 4.71MB 数据增强
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重要说明:此基本项目适用于使用golang来显示ddd( ),请记住,根据作者的不同,ddd可以以多种方式实现! 网络服务餐厅 WS用于获取食物和订单。 开始 :rocket: 1. Clone this project -> https://github.com/andresgaviria2020/go-ddd.git 2. Make sure port 8080 is not busy. 3. go get all 4. go run main.go 前提条件 :clipboard: 必须安装-> 依存关系 :handshake: 导入:所有依赖项都将注册并可以使用所有依赖项,但是所有未使用和导入的依赖项都应从mod文件中删除 [github.com/gin-gonic/gin] Gin是一个用Go(Golang)编写的Web框架。 它具有类似于martini的API,其性能比httprouter快40倍。 如果您需要性能和良
2021-08-31 18:38:28 6.78MB mysql golang ddd swagger
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关于软件工程的敏捷开发和计划驱动开发,不但要平衡地应用这两种方法相关的措施,而且要知道如何正确地应用才能显著改进组织的开发过程,并建议用风险决定何时关注架构
2021-08-24 19:31:03 323KB 敏捷开发 计划驱动 基于风险方法
信息安全_数据安全_Protect privacy in a data driven 数据分析 安全分析 漏洞分析 应急响应 应急响应
2021-08-22 13:00:24 2.58MB 安全建设 法律法规 业务风控 安全管理
Enhance Security Awareness with Data Mining Data-driven Intrusion Detection Solutions in Alibaba Cloud
2021-08-21 19:00:48 2.55MB 安全
简介:领域驱动设计方面的权威著作! 作者:Vaughn Vernon 书名:Implementing Domain-Driven Design 特点: PDF高清含书签
2021-08-18 22:58:23 3.35MB 书籍
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The software development community widely acknowledges that domain modeling is central to software design. Through domain modeling, software developers are able to express rich functionality and translate that functionality into software implementation that truly serves the needs of its users. Despi
2021-08-07 19:01:20 11.84MB Domain-Driven De DDD
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一种分发方案,用于为多个用户提供对域、属性和方法的 .Net 装饰子集的访问。 它由一个外观和消费者层生成器组成,用于通过 WCF(双 HTTP)分发域的装饰子集,支持域驱动设计在服务器端,您只需要在 WCF 后端包装生成的外观和支持 dll客户端,您将生成的消费者用作远程域 最重要的设计选择是没有事务机制,它将每个更改立即传递给服务器实例,如果更改引发域内的通知,这可能会导致在回调中尽快传递给观察更改的域实体的客户端。 注意防止生成的传输层中的死锁,通过存根最小化下载,通过缓存优化冗余提取。
2021-08-03 09:33:15 59KB 开源软件
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matlab三次样条插值函数代码分析仪器信号的数据驱动和粗略到精细的基线校正 您可以使用此程序来实现对来自各种分析仪器(包括但不限于质谱仪,离子迁移谱仪和色谱仪)的信号进行基线自适应校正。 该算法通过自适应定位和去除高振幅频谱峰值,克服了经验模式分解算法的模式混合问题。 通过定性和定量分析,与传统的最小二乘拟合和稀疏表示相比,基于经验模态分解(DD-CF)的算法在处理时间和基线拟合效果上具有更好的优势。 同时,该算法的最大特点是无需用户干预即可实现质谱仪,色谱仪和离子迁移谱的数据驱动基线校正。 与传统算法相比,DD-CF算法具有更强的自适应能力。 有关该算法的详细信息,请参阅此算法的原始参考。(DOI:10.1016 / j.aca.2021.338386) 算法介绍 图1:DD-CF流程图 步骤1: 多项式拟合方法获得粗略基线 第2步: 三次样条插值以消除光谱峰 第三步: EMD并分离基线主导的IMF 第四步: 信号重建 如何使用 代码文件夹包含两个MATLAB脚本文件: DD_CF_v1.m是DD-CF算法的功能脚本; testCode.m是一个测试程序,该程序调用DD_CF_v1
2021-07-24 23:30:50 21.99MB 系统开源
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