关于机器翻译(129)代码解决方案的搜索结果

1：计划任务,机器码与注册码,Web服务

01.计划任务的客户端配置 TScheduleTask 辅助结构内容: TScheduleRecord<ScheduleTask.pas> TScheduleRecord.ScheduleId --唯一标识符

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2：Android KK后为何工厂模式下无法adb 无法重启机器？

前言欢迎大家我分享和推荐好用的代码段~~声明欢迎转载，但请保留文章原始出处： CSDN：http://www.csdn.net 雨季o

https://www.u72.net/daima/k35v.html - 2024-07-07 06:17:33 - 代码库

3：机器学习中（Feature Scaling）特征缩放处理的matlab实现方式

在进行特征缩放的时候，其一般做法是（X-mu)/sigmamu：代表均值sigma：代表标准差在matlab中，函数mean可以求特征的均值，函数std可以求特征的标准差。假设训

https://www.u72.net/daima/fswz.html - 2024-08-16 20:20:58 - 代码库

4：rbx1包里机器人仿真程序的实践

git clone https://github.com/pirobot/rbx1.git1.打开一个终端cd ~/catkin_ws/catkin_makesource ./devel/setup.bashcd srcroslaunch rbx1_b

https://www.u72.net/daima/fbuk.html - 2024-08-16 17:13:19 - 代码库

5：建模分析之机器学习算法（附python&R代码）

0序随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性。不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工

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6：[C++与机器学习] k-近邻算法（K–nearest neighbors）

C&#43;&#43; with Machine Learning -K–nearest neighbors我本想写C&#43;&#43;与人工智能，但是转念一想，人工智能范围太大了，我根本介绍不完也没能力介绍

https://www.u72.net/daima/rebw.html - 2024-07-12 14:30:20 - 代码库

7：使用SyncToy 同步两台机器上的文件夹

@echo off echo 准备启动同步。。。 net use \\WIN-AJH8QENQQGK "123456" /user:Administrator Z:\SyncToy\SyncToyCmd.exe -r lz2echo 取日期

https://www.u72.net/daima/rceh.html - 2024-08-18 13:36:04 - 代码库

8：机器学习（一）：梯度下降、神经网络、BP神经网络

这几天围绕论文A Neural Probability Language Model 看了一些周边资料，如神经网络、梯度下降算法，然后顺便又延伸温习了一下线性代数、概率论以及

https://www.u72.net/daima/s35w.html - 2024-07-13 09:39:03 - 代码库

9：Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Mixtures of Gaussians and the EM algorithm

网易公开课，第12，13课 notes，7a, 7b，8 从这章开始，介绍无监督的算法对于无监督，当然首先想到k means, 最典型也最简单，有需要直接看7a的讲义 &#160;

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10：机器学习实战笔记(Python实现)-01-K近邻算法(KNN)

属原创文章，欢迎转载，但请注明出处：http://www.cnblogs.com/hemiy/p/6155425.html 谢谢！代码及数据-->https://github.com/Wellat/MLaction1 算法概述1.1

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11：nginx+双tomcat集群负载均衡（一台机器）

nginx简介Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第

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12：医疗服务机器人能否解决愈发严重的养老问题？

　　随着人类医疗技术水平的不断提升，人的寿命也在不断延长。一个最为明显的现象就是，古代寿命超过百岁的老人基本上很难寻见，但是在今天，百岁老人已经不

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13：【机器学习算法-python实现】PCA 主成分分析、降维

1.背景 PCA(Principal Component Analysis)，PAC的作用主要是降低数据集的维度，然后挑选出主要的特征。 PCA的主要思想是移动坐标轴，找到方

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14：如何确定Hadoop守护进程分别会在哪台机器上运行

经过一段时间的配置，Hadoop环境总算运行起来了，但是呢，为何主节点就没有跑tasktracker和datanode进程，slave节点也没有跑secondary进程，Hadoop是如何控制的

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15：《图解机器学习-杉山将著》读书笔记---CH5

CH5 稀疏学习重点提炼提出稀疏学习的缘故：虽然带有约束条件的最小二乘学习法结合交叉验证法，在实际应用中是非常有效的回归方法，但是，当参数特别多时，计

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16：机器学习算法推导过程中的数据基础知识

1、向量、矩阵求导当然了，这里补充一下求解过程中的关于向量、矩阵求导的几个公式：这里其实只需要明白第一个，后边的三个都可以由第一个简单的推导

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17：Andrew Ng机器学习公开课笔记–Reinforcement Learning and Control

网易公开课，第16课 notes，12 前面的supervised learning，对于一个指定的x可以明确告诉你，正确的y是什么但某些sequential decision making问题，比如

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18：rsync实现Linux服务器数据同步到windows机器上

rsync实现Linux服务器上的数据同步到windows上一、windows上安装配置cwrsyncserver软件1.下载rsyncserver软件包，傻瓜式安装，当出现account和密码界面时，

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19：Andrew Ng机器学习公开课笔记–Independent Components Analysis

网易公开课，第15课 notes，11 参考， PCA本质是旋转找到新的基(basis)，即坐标轴，并且新的基的维数大大降低 ICA也是找到新的基，但是目的是完全不一样的

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20：机器为什么可以学习(2)---一般化理论

1、课程内容　　上节课中针对hypothesis set的分类问题，我们引入了成长函数，表示在数据集D上的hypothesis set可以分成种类的最大值，希望可以使用mH(N)

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