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人工智能-基于BP神经网络的温州市地质灾害主控因素台风降雨空间分布及动态预测.pdf

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简易的联邦学习与分布式机器学习框架

第二章教学计划（第1次课） 教学内容： 1.随机变量及其分布函数； 2.离散型随机变量及其分布。 教学目的及目标： 1.理解随机变量、分布函数、分布律的概念； 2.能对实际问题建立适当的随机变量，会求其分布函数； 3.能熟练求离散型随机变量的分布律，熟练掌握三种重要的 离散型分布; 4. 熟练掌握分布函数、分布律的性质及二者间的关系,并能熟 练解决有关问题。 教学重点： 1.随机变量、分布函数、分布律的概念和性质; 2.分布函数与分布律的关系; 3.三种重要的离散型分布，泊松定理。 教学难点：随机变量、分布函数的概念。

本文来自于csdn，介绍了一种新的分布式计算框架Ray，文中详细说明了它的设计思路和现状等，希望对大家的学习能有帮助。如果关注这个领域的同学可能知道，Ray其实在去年就已经在开源社区正式发布了，只不过后来就一直没有什么太大动静，前段时间也是因为机缘巧合，我又回头学习了解了一下，顺便总结如下：Ray是RISELab实验室（前身也就是开发Spark/Mesos等的AMPLab实验室）针对机器学习领域开发的一种新的分布式计算框架。按照官方的定义：“Ray isaflexible,high-performancedistribute

Sphinx是一个基于SQL的全文检索引擎，可以结合MySQL,PostgreSQL做全文搜索，它可以提供比数据库本身更专业的搜索功能，使得应用程序更容易实现专业化的全文检索。Sphinx特别为一些脚本语言设计搜索API接口，如PHP,Python,Perl,Ruby等，同时为MySQL也设计了一个存储引擎插件。 Sphinx 单一索引最大可包含1亿条记录，在1千万条记录情况下的查询速度为0.x秒（毫秒级）。Sphinx创建索引的速度为：创建100万条记录的索引只需 3～4分钟，创建1000万条记录的索引可以在50分钟内完成，而只包含最新10万条记录的增量索引，重建一次只需几十秒。 Sphinx的主要特性包括： 高速索引 (在新款CPU上,近10 MB/秒); 高速搜索 (2-4G的文本量中平均查询速度不到0.1秒); 高可用性 (单CPU上最大可支持100 GB的文本,100M文档); 提供良好的相关性排名 支持分布式搜索; 提供文档摘要生成; 提供从MySQL内部的插件式存储引擎上搜索 支持布尔,短语, 和近义词查询; 支持每个文档多个全文检索域(默认最大32个); 支持每个文

针对目前室内环境实时监控系统存在安装布线困难、监控难度大、人工智能化程度低等问题，设计开发了一种基于ZigBee与语音识别控制相结合的控制系统。采用LD3320语音芯片进行本地语音控制，并结合Andriod手机的远程语音识别来控制终端节点设备，大大提高了语音控制的灵活性与可操作范围。结合ZigBee进行数据采集实现了对家居环境中的照明设备、温湿度、空气质量、室内状态的实时监控。实验结果表明，系统节点性能良好，具有语音识别速度快，实时性好等优点。

IEEE 分布式交互仿真标准 (DIS) - 通信服务和配置文件