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svm网格寻优matlab代码下载稀疏SVM学习 快速/高效/稀疏 SVM 学习的多种实现。 还有一些数据稀疏编码实现。 Soft-Margin SVM 学习 要学习具有典型 SMO 类优化算法的标准 SVM 并使用 k 折交叉验证进行网格搜索，请下载 并将其添加到您的 MATLAB 搜索路径中。 测试这个的脚本是： boundary_learning_2d.m boundary_learning_robots.m 这些包含必要的代码片段，用于为 2D 玩具问题和真实的大数据自碰撞避免数据集找到最佳超参数集，必须下载找到 此实现通过一种 SMO 优化解决了双 QP 问题，这会产生准确的结果，但对于大量数据点可能需要很长时间。 优化是用 C++ 实现的，但它有 MATLAB mex 接口可以从 Matlab 运行它们。 根据我的经验，我尝试从 270k 点学习 SVM，但在（不太旧的）PC 上解决了几天。 GPU 加速的 Soft-Margin SVM 学习 软边距 SVM 学习的这种快速实现依赖于利用 GPU 的计算能力。 给定正确的 NVidia 卡，算法非常快！ 测试这个的脚本是：

端口：3306，用户名：root，密码：123456 | | root两个版本 golang build，gitee地址https://github.com/viodo/db-doc 你可以自己定义

新一代高效视频编码H.265HEVC+原理，系统全面的介绍了新一代视频编码标准HEVC深入讲解了相关编码原理和实现方法

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测试遍历10个记录(休眠1秒)单线程和多线程(5个进程)执行效率比较：单线程10秒\多线程2秒。 整理操作模板，供参考（ps:线程数实际应用过程中，需要控制数量)

费斯 Faiss是用于高效相似性搜索和密集矢量聚类的库。 它包含的算法可搜索任意大小的向量集，最多可搜索到不适合RAM的向量。 它还包含用于评估和参数调整的支持代码。 Faiss用C ++编写，带有完整的Python / numpy包装器。 一些最有用的算法是在GPU上实现的。 它由开发。 新闻 新增：版本1.7.0（2021-01-27）支持寄存器内4位PQ搜索 新：版本1.6.5（2020-11-20）pytorch / faiss互操作性改进 新：版本1.6.4（2020-10-20）移至cmake-Windows支持 新：版本1.6.3（2020-03-27）IndexBinaryHash，GPU支持替代距离。 新：版本1.6.1（2019-11-29）错误修复。 新增：1.6.0（2019-10-15）版代码结构重组，支持编解码器接口。 新：版本1.5.3（2019-06-

#5.2_高效无忧的_Scrapy_爬虫库_(爬虫_scraping_基础)

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项目说明 项目名称： 基于SpringBoot的金刚模板化接口自动化测试项目 说明： 用到的模板要根据具体的项目进行定制 这个项目有些模块代码写的比较粗糙一些，后续逐步优化调整 有问题可邮箱联系沟通，邮箱： 测试分工 说明： 下面是一个样例，提前约定好各个模块的包名，方便团队成员协同维护用例 所有模块的用例集维护在com.jingang.springinterfacetest.cases下面 模块中文名 模块对应的包名 脚本维护负责人 备注 控制台--首页 homePage 控制台--全部产品 allProduct 控制台--我的应用 myApp 自动化框架使用说明 1 模块说明 主要模块：用例维护、配置管理、公共方法、数据管理、报告模块、告警通知 模块 支持的功能 备注 用例维护 静态数据用例、动态数据用例 动态数据用例基于DataProvider实现 配置管理 手工加载配置、sprin