DeepDB：从数据中学习，而不是从查询中学习！
DeepDB是数据驱动的学习型数据库组件，可实现基数估计和近似查询处理（AQP）的最新性能。 这是在中描述的实现
Benjamin Hilprecht，Andreas Schmidt，Moritz Kulessa，Alejandro Molina，Kristian Kersting，Carsten Binnig：“ DeepDB：从数据中学习，而不是从Queries中学习！”，VLDB'2020。
设置
经过python3.7和python3.8测试
git clone https://github.com/DataManagementLab/deepdb-public.git
cd deepdb-public
sudo apt install -y libpq-dev gcc python3-dev
python3 -m venv ve
2021-11-05 17:56:20
3.61MB
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和风天气和风天气安卓SDK最新jar包HeWeather_Public_Android_V3.3.jar
2021-11-04 19:35:33
172KB
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ar模型matlab代码临近广播
此代码是Brandyn
Bok，Daniele
Caratelli，Domenico
Giannone，Argia
M.Sbordone和Andrea
Tambalotti的开放源代码的简化版本，纽约联邦储备银行，
Staff
Reports
830
（为该报告的第10卷准备）经济学年度评论）。
注意：编写此简化的代码是为了易于遵循和实现任何标准的混频数据集。
这些代码的这些简化和灵活性以删除数据块（即全局，软，实数，人工）和AR（1）错误术语为代价。
这些修改是由Seth
Leonard
/
OttoQuant实施的，与纽约联邦储备银行或其任何工作人员无关。
使用此代码
该代码允许复制在OttoQuant界面中获得的结果，用于通过最大似然估计的动态因子模型。
对于没有OttoQuant订阅的用户，包括示例参数和数据。
要复制最频繁的动态因素模型：
以.zip格式下载此仓库的主分支。
解压缩zip文件并将其保存到方便的位置。
我们在下面将此文件称为“
/
Nowcasting-Public-master”。
登录到OttoQuant，选择或上传数据，然
2021-11-01 16:36:14
1.76MB
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Fences public：
可以将桌面分成单独的几个部分，用来将文件进行分类。
如果桌面上的文件比较多或比较乱，可以试一试。
2021-10-27 14:20:25
8.72MB
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统计推断约翰·霍普金斯，彭博，公共健康学校
统计推论Coursera课程的注释和测验答案。
2021-10-25 11:11:51
1014KB
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universal-pokemon-randomizer, 通用精灵随机子随机码的public 库 通用小精灵随机数子按 Dabomstew主页：http://pokehacks.dabomstew.com/randomizer/程序用户如果你想实际使用随机 randomizer，而不是查看源代码，你正在阅读错误的自述文件。 文
2021-10-07 22:02:26
429KB
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