ADI 5G收发器ADRV9008/ADRV9009的用户手册，可以当作数据手册的详细补充，描述了ADRV9008/ADRV9009的配置API，工作原理，初始化过程等关键信息，对收发器的开发工作有重要意义。
2021-07-16 20:21:37
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上传客户端-java
一个用 Java 编写的非常简单的 DF Studio 上传客户端的参考实现。
此客户端不适用于生产用途。 它是使用 DF Studio REST API 的演示，编写得尽可能简单，没有任何 3rd 方库依赖项。 需要 JDK 6 或更高版本。
用法
主类是 。
// This is just an interface with only two methods, feel free to implement your own
String dfstudioUrl = " https://#YOURHOST#.dfstudio.com " ;
String username = " #USERNAME# " ; // username
String account = " #ACCOUNT# " ; // short name
String passwo
2021-06-20 13:10:20
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新闻分类
基于那里类别的新闻分类是一个项目，其中新闻是通过标题作为输入的类别，并且机器将预测它必须属于哪个类别。在该项目中，使用了从基本（Count，Tfi df等）不同的矢量化技术来推进（手套，word2vec等）技术。此外，它还使用了大约所有的机器学习算法和神经网络技术
2021-04-28 16:04:17
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DataFountain-海上风场SCADA数据缺失智能修复
提供33个风场，每个风场68个变量在一个月内的数据，部分数据被人为剔除，要求使用剩余数据对缺失数据进行修复。
我们方案在线上比赛的ab榜最终成绩都是第三;
可惜线下答辩比较糟糕，替代晋级，根据比赛评分规则，一切都看线下答辩评委委的评分：
评分规则：线上效果分值，40-70分，为避免作品效果与实际评价出入，结合线上赛成绩排名及现场答辩情况，以10分梯度共计5档评分（每个团队有分数段重叠），第一，二名60-70分，第三，四名55-65分，第五，六名50-60分，第七，八名45-55分，第九，十名40-50分，评委可在评分范围内给分。
最终评分就这样，两个4分直接把我们队拖到门外了。
发起方想到想要一些非传统的“特征目标预测”的模型，我们的方案就中规中矩没啥特色，第一第二名的方案比较牛，多研究他们的方案比较有益。
方案总共分为4部分：
2021-04-18 15:42:01
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