直逼沃尔玛WAL-MART前面的WU
2022-10-12 17:04:17 294KB 直逼沃尔玛WAL-MART前面的
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中文版详细介绍了intra-mart6.1 的背景 web功能,平台功能,应用平台功能,和开发指导
2022-01-24 16:35:48 10.64MB intra-mart
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多重代数重建技术的核心代码,用matlab编写,M为最终的重建函数,imagesc(M)后得到重建图像
2022-01-14 12:48:36 623B MART matlab imaging
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Gradient Boosting Decision Tree
2021-12-23 06:00:40 25.04MB GBRT MART
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emoji-mart, 一个组件来选择它们 表情市场是一个像可以定制反应式表情器元件 由 Missive团队给你带来安装npm install --save emoji-mart组件选择器import 'emoji-mart/css/emoji-m
2021-12-15 14:03:37 965KB 开源
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POP MART 自主开发潮流玩具产品主要类别有盲盒、手办、BJD,及相关衍生品, 并创造性引入盲盒这一玩法。具体而言,一个畅销的 IP 通常保持每年更新 5-6 个 盲盒系列,在售常规款系列一般不超过 8 个。1 个系列盲盒通常包含 12 种设计和 1 款特殊设计的隐藏款。消费者购买时只能选择系列,不能选择具体款式,且隐 藏款抽中概率较低,仅为 1/144。 以最热销的产品 Molly 为例,首次推出时间是 2016 年 8 月,至今共推出过 26 个 系列盲盒以及一些限量款公仔或 BJD,每年 5-6 款盲盒系列,推出新系列的同时 会逐渐下架老系列。玩具被嘟着特色嘴唇、有着湖蓝色大眼睛的可
2021-11-06 11:17:13 2.7MB 大消费
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有效期至2020年3月份。可从以下网址下载intra-mart Accel Platform的产品,包括im-juggling、eBuilder等。 https://icotto.intra-mart.com/imart/forma/normal/view/regist_application_view/srcDownload
2021-10-03 22:32:27 33B intra-mart
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intra-mart 文档 :日历控件等控件. 对数据库操作.一些方法用法等都有介绍.
2021-10-03 22:01:19 35.8MB intra-mart
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渐变光机 LightGBM是使用基于树的学习算法的梯度增强框架。 它被设计为分布式且高效的,具有以下优点: 训练速度更快,效率更高。 降低内存使用率。 更好的准确性。 支持并行和GPU学习。 能够处理大规模数据。 有关更多详细信息,请参阅。 受益于这些优势,LightGBM被广泛用于许多机器学习竞赛的中。 在公共数据集上进行的表明,LightGBM可以在效率和准确性上均优于现有的Boosting框架,并且显着降低了内存消耗。 此外, 表明,LightGBM可通过使用多台机器进行特定设置的训练来实现线性加速。 入门和文档 我们的主要文档位于并从该存储库生成。 如果您不熟悉LightGBM,请按照站点上进行。 接下来,您可能需要阅读: 显示常见任务命令行用法的。 LightGBM支持的和算法。 是您可以进行的自定义的详尽列表。 和可以加快计算速度。 是有关超参数的详细指南。 为LightGBM超参数()提供自动调整。 贡献者文档: 。 查阅《 。 新闻 请参考页面上的变更日志。 一些重要的更新日志可在“页面上找到。 外部(非官方)存储库 Optun
2021-09-04 16:56:17 7.03MB microsoft python machine-learning data-mining
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轻梯度升压机 LightGBM是使用基于树的学习算法的梯度增强框架。 它被设计为分布式且高效的,具有以下优点: 更快的训练速度和更高的效率。 降低内存使用率。 更好的准确性。 支持并行,分布式和GPU学习。 能够处理大规模数据。 有关更多详细信息,请参阅。 受益于这些优势,LightGBM被广泛用于许多机器学习竞赛的中。 在公共数据集上进行的表明,LightGBM可以在效率和准确性上均优于现有的Boosting框架,并且显着降低了内存消耗。 此外, 表明,LightGBM通过使用多台机器进行特定设置的训练可以实现线性加速。 入门和文档 我们的主要文档位于并从此存储库生成。 如果您不熟悉LightGBM,请按照站点上进行。 接下来,您可能需要阅读: 显示了常见任务的命令行用法。 LightGBM支持的和算法。 是您可以进行的自定义的详尽列表。 和可以加快计算速度。
2021-07-02 11:44:26 6.71MB microsoft python machine-learning data-mining
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