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如网络研讨会“采矿业的机器学习”中所述范例1： 目标是建立一个可以检测钢板缺陷的模型制造业。 这个演示显示： a) 机器学习技术（神经网络、朴素贝叶斯、Tree Bagger）、特征选择、 b) 并行计算c) MATLAB 编译器和生成器 Ex d) 电子表格链接示例 2： 该演示展示了如何使用机器学习来提高建模和预测铁矿石加工厂杂质输出的准确性。 随时间测量了工厂中的许多变量，包括工厂输出处的二氧化硅（SiO2）和氧化镁（MgO）浓度。 建模的目标是确定需要调整工厂中的哪些参数以将二氧化硅和氧化镁浓度保持在所需水平。 该演示使用了在铁矿石加工厂中捕获的 1 年真实数据。 这个演示显示： a) 准备时间序列数据进行分析b) 插入缺失数据c) 使用表格对多个数据集进行时间对齐和连接d) 使用决策树和神经网络改进使用多元线性回归计算的模型e) 使用顺序特征选择来识别工厂中的重要参数

供毕业设计和java开发学习使用，是使用java编写的单向的小型的餐饮管理系统，里面含有了系统所有的源代码，使用的web服务器是tomcat，开发平台是eclipse。<br/><a href='http://www.xiazaile.net'>http://www.xiazaile.net</a>

这个资源，是我在学习了30天自制操作系统以后，自己尝试着去编写程序，在内核里面显示着中文。所用的编程语言，为GNU AS汇编和C语言。所用的虚拟机软件，为bochs软件。所采用的编程语言与虚拟机，并非是作者川和秀实的软件环境。

深度学习用于后处理集成天气预报 我们使可用的数据，以及为需要运行在我们的模型中的代码通过这个资料库。 我们希望我们的发现和数据可以用于进一步推进天气预报研究。 研究内容 我们的研究重点是应用从深度学习到集成天气预报的最新架构。 为了实现这一目标，我们使用来自ECMWF的全局重新预测数据（我们称为ENS10 ）以及重新分析数据ERA5 。 更具体地说，ENS10旨在为研究人员提供基本的预报值数据集，这些数据将用于现代数值天气预报管道中。 使用ERA5数据作为基本事实，然后使用整体预测的子集进行后处理和改进。 我们的目标是帮助天气预报中心更便宜，更准确地预测极端天气事件。 在热带气旋的情况下，我们使用五个轨迹的子集，在全部10个成员合奏中的连续排名概率得分（CRPS）中进行了测量，相对于预测技能，其相对提高了26％以上。 此外，这些模型可以更准确地预测旋风的未来路径。 依存关系 为了通过虚拟

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