在智能家居环境中的人类基本是个行为活动的识别,其中运用的机器学习算法有两种分别是朴素贝叶斯分类器和隐含马尔科夫。
2021-10-18 21:39:53 80KB NB HMM
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u-net网络结构和行为识别的讲解
2021-10-18 17:12:22 535.2MB u-net 行为识别 深度学习
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C#面向对象设计模式纵横谈-行为模式,李建忠老师主讲
2021-10-18 17:06:27 178.47MB 设计模式 行为型
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软件测试是有风险的行为 数 量 遗漏软件 缺陷数目 测试费用 测试中 测试后 软件 测试工作量 每一个软件项目都有一个最优的测量量 最优测量量
2021-10-18 15:33:59 945KB ppt 软件测试黑盒测试白盒测试
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sangfor任何产品的升级必备工具,安全升级到暴,确认升级序列号是否有效(序列号-软件升级序列号中)
2021-10-17 22:01:00 3.08MB 升级工具 深信服 上网行为管理 AC设备
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研究人员疏散问题对于有效减少踩踏事故发生有着重要意义。为了揭示大型公共场所人员密集区域人员疏散行为规律特征,降低聚集人群风险,文中首先研究了公共场所拥挤人群行为特点,包括行人运动特征、聚集人群心理特征;探讨了恐慌状态下人的行为表现,进而分析踩踏行为的影响因素;使用Pathfinder疏散软件模拟出A植物园某场馆高峰期、低峰期以及场馆内设置复杂环境情况下人员的疏散过程,结果证实人群有明显的从众行为,人数越多出口处堵塞越严重,建筑物内部结构越复杂,疏散效率越低,建筑物内墙体方向设置与疏散效率有关,设置安保人员亦能提高疏散效率。本研究可为大型公共场所人员密集区域人员疏散问题的优化及安全管理提供参考。
2021-10-17 15:51:35 1.39MB 行业研究
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组织行为学案例选择、简答、案例分析题.doc
2021-10-17 14:02:03 47KB 文档
组织行为学复习题集.doc
2021-10-17 14:02:03 61KB 文档
Instacart市场篮子分析 抽象的 Instacart已成为北美领先的杂货配送平台,并且由于COVID-19,其增长正在Swift加速。 鉴于在线杂货店购物的增加以及作为狂热的美食爱好者,我们希望了解人们订购的商品以及他们的行为有何不同。 在探索了数据集及其包含的不同数据点之后,我们确定了购买农产品(水果,蔬菜等)时关注用户和订单行为的机会。 研究问题 1.客户的细分是什么购买有机与那些永远不要购买有机什么时候给予选择? 2.自然用户和永不自然用户之间的购买行为是否有所不同? 3.用户在Instacart上进行更多订购时,购买行为会改变吗? 购买“有机”商品是一种稳定还是动态的行为? 使用的工具 语言: Python 库: 麻木 大熊猫 matplotlib 分工 为了不给我其他小组成员的工作以功劳,每个笔记本都标上姓氏,以表示对整个研究项目的贡献。 此外,由研究团队其他成员
2021-10-16 16:43:50 4.96MB data-science numpy pandas data-visualization
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