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jackfrued/Python-100-Days
Python - 100天从新手到大师
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shadowsocks/shadowsocks-windows
A C# port of shadowsocks
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深度学习500问,以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述,以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节,50余万字。由于水平有限,书中不妥之处恳请广大读者批评指正。 未完待续............ 如有意合作,联系scutjy2015@163.com 版权所有,违权必究 Tan 2018.06
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AiLearning:数据分析+机器学习实战+线性代数+PyTorch+NLTK+TF2
AobingJava/JavaFamily
【Java面试+Java学习指南】 一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识。
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beego is an open-source, high-performance web framework for the Go programming language.
apache/incubator-seata
:fire: Seata is an easy-to-use, high-performance, open source distributed transaction solution.
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Empowering Data Intelligence with Distributed SQL for Sharding, Scalability, and Security Across All Databases.
yudaocode/SpringBoot-Labs
一个涵盖六个专栏:Spring Boot 2.X、Spring Cloud、Spring Cloud Alibaba、Dubbo、分布式消息队列、分布式事务的仓库。希望胖友小手一抖,右上角来个 Star,感恩 1024
bloc97/Anime4K
A High-Quality Real Time Upscaler for Anime Video
darius-khll/golang-developer-roadmap
Roadmap to becoming a Go developer in 2020
YunaiV/yudao-cloud
ruoyi-vue-pro 全新 Cloud 版本,优化重构所有功能。基于 Spring Cloud Alibaba + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城、CRM、ERP、AI 大模型等功能。你的 ⭐️ Star ⭐️,是作者生发的动力!
pandao/editor.md
The open source embeddable online markdown editor (component).
dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book
深度学习入门开源书,基于TensorFlow 2.0案例实战。Open source Deep Learning book, based on TensorFlow 2.0 framework.
alex000kim/nsfw_data_scraper
Collection of scripts to aggregate image data for the purposes of training an NSFW Image Classifier
goproxy/goproxy.cn
The most trusted Go module proxy in China.
mrniko/netty-socketio
Socket.IO server implemented on Java. Realtime java framework
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Distributed transaction solutions
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Pingtunnel is a tool that send TCP/UDP traffic over ICMP
mylxsw/growing-up
程序猿成长计划
dromara/raincat
强一致分布式事务框架
KusionStack/kusion
Declarative Intent Driven Platform Orchestrator for Internal Developer Platform (IDP).
aboluo/Research-on-Vehicle-Driving-Parameters-Modeling-and-Mining-of-Excellent-Driving-Behavior
论文《 公共汽车行驶参数建模及优秀驾驶 行为挖掘方法研究》相关程序及数据集,摘要:通过采集公共汽车行驶参数,建立优秀驾驶行为分析模型,可以为驾驶司机提供一种优秀驾车的指导方法;优秀驾驶行为分析模型建立是关键,本文通过建立基于先验规则优秀驾驶行为分析模型和基于聚类分析的优秀驾驶行为挖掘模型,并在建立的两种模型基础上,采用贝叶斯统计方法,对驾驶行为优秀与否建立综合统计评分方法,对驾驶行为进行评判,从而为有效评判司机行为提供依据。 驾驶行为分析方法有许多种,找到适用于公共汽车领域的方法是重点,本文以划分区域路段作为研究出发点,在此基础上建立一种对司机在路段上的评价方法,能够挖掘出同一路段优秀驾驶参数,汇聚参数可以为司机提供针对性的优秀驾车指导。本文主要内容为: ① 介绍了本领域的研究背景和意义,并详细介绍了驾驶行为、基于先验规则、基于关键区域驾驶行为、基于贝叶斯统计的研究现状。 ② 阐述优秀驾驶行为分析模型,并对公交汽车节能驾驶原理和燃料经济性进行了分析,并对本文的关键点优秀驾驶行为模型和模型流程图进行了详细分析和说明。 ③ 建立基于先验规则的下坡空挡滑行、速度档位匹配度、急加速度、急刹车判决模型,并建立基于先验规则的驾驶员综合判决模型;通过对评判概率值进行排序以及阈值来进行优秀驾驶行为评判。 ④ 通过基于关键区域的聚类挖掘,并以油耗作为参考标准,对某一路段驾驶司机参数进行评判,汇聚优秀驾驶行为参数闭包,用来对本路段驾驶司机的优秀行为评判。 ⑤ 以贝叶斯统计原理为基础,综合基于先验规则优秀驾驶行为分析模型获得概率评判值和基于聚类分析的优秀驾驶行为挖掘模型汇聚的优秀驾驶参数闭包评判的驾驶行为概率值,汇总统计获得对驾驶司机的一种综合评判值,通过实验和图示证明了本文所建立模型和应用方法的有效性
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