智慧创造者 常问问题 支持哪些书本格式？ MOBI AZW3 我需要什么操作系统来运行该工具？ Windows，Linux或Mac OS（但对于Mac OS，您需要遵循“脚本”段落中所述的使用方式） 我使用了此工具，但是在我的设备上没有出现“明智的选择”，该怎么办？ 描述您做了什么，然后将您的书发送给我 如何使用 您可以使用以下方法为Amazon Kindle创建启用了单词操作的书籍 或 （运行速度更快） 要启用字词功能，您的.mobi文件的lang meta数据应设置为eng 。 您可以使用ebook-meta example.mobi -l eng更改元数据。 独立的 您需要在设备上拥有。 转到并下载适用于您的操作系统的wisecreator版本（ wisecreator.exe于Windows的wisecreator ， wisecreator于Linux的wisecreat

随机森林 这是 Spark 上随机森林算法的分布式实现。 这与 mllib 中可用的相同算法的实现不同。 在 mllib 中，随机森林算法是通过明智地拆分数据实例来实现的。 此实现是通过明智地拆分数据特征。 这种实现对于具有许多特征的数据非常有用。 我也做了一些即兴创作，删除了一些在这种实现方法中可以避免的类。 一个重要的改进是：现在，randomForest 的用户不需要提供 categoricalFeatureInfo（关于哪些是连续特征，一个分类特征包含多少类别的信息）作为输入。它现在被转换为一个 Option 这个实现会自动检测哪些是连续特征连续特征以及当 categoricalFeatureInfo 在用户输入中被指定为 None 时，分类特征包含多少个类别。

Bonferroni-Holm（又名 Holm-Bonferroni）确定一系列假设是否仍然显着控制家庭错误率 (FWE) 并随后控制错误发现率 (FDR) Bonferroni-Holm 方法校正多重比较（假设检验） . 它不如 Bonferroni 校正保守，但更强大（因此 p 值更有可能保持显着）。 此函数接受来自 1 个或多个假设的原始 p 值，并输出 FWE 调整后的 p 值，以及指示在校正 FWE 后哪些 p 值在 alpha = 0.05 或其他 alpha 时仍然显着的逻辑数组。 有关说明，请参见功能代码。

明智充电器SPX-936D，PC端联机软件。附带说明书。 明智充电器SPX-936D，PC端联机软件。附带说明书。

pytorch LRP的实现 PyTorch对线性层和卷积层的一些层明智相关性传播（LRP）规则[1、2、3]的实现。 这些模块装饰了torch.nn.Sequential ， torch.nn.Linear和torch.nn.Conv2d ，以便能够使用autograd算法来计算说明。 安装 要安装需求，请参阅文件。 如果使用conda ，则可以通过执行以下命令来安装称为torchlrp的环境： > conda env create -f requirements.yml 为了能够如下所示导入lrp ，请确保路径中包含TorchLRP目录。 用法 该代码可以按如下方式使用： import torch import lrp model = Sequential ( lrp . Conv2d ( 1 , 32 , 3 , 1 , 1 ), torch . nn

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明智智能充电器,串口曲线软件. 2010-5-19 Sunopux 1.5.9 (Build 73) + Sunopux 支持库升级到 2.0 + 重新设计的数据接收机制,向下兼容 + 提供数据同步信号 * 修复帧数统计错误 + 导出数据提供同步信号 + 支持最小化到系统托盘 + 显示更多充电器状态 - 取消通道温度曲线输出 * 调整菜单布局 * 修复时间坐标计算的错误 * 修复帧数统计复位的错误 * 修复其他一些错误