跨媒体共享

这是我们IJCAI 2016论文“通过具有多个深度网络的分层学习进行跨媒体共享表示”的源代码介绍。如果使用我们的代码，请引用以下论文：彭宇新，黄鑫和齐金伟，“通过分层学习与多个深度网络进行跨媒体共享表示”，第25届国际人工智能联合会议（IJCAI），第3846-3853页，纽约，美国，2016年7月9日至15日。用法：1. 按照deepnet-master/INSTALL.txt中的说明设置环境。2. 将matlab格式的数据放入deepnet-master/deepnet/examples/CMDN/feature目录，然后运行mat2npy.py转换为numpy格式。详细的数据格式请参见mat2npy.py。3. 根据数据规模修改以下文件中的参数：“大小”和“尺寸”：-sae_img/data/wikipedia.pbtxt，-sae_txt/data/wikipedia.pbtxt，-multimodal_dbn/data/wi。

图像检索系统MATLAB代码实现了一种可扩展的跨媒体检索评估协议，重新评估了基线方法在不同查询类型下的性能。介绍了查询和数据库模型不匹配的挑战，并提出了一种新的评估协议，适用于各种查询图像和文本类型。我们的研究表明，在Windows 8.1和Ubuntu 16.04 LTS平台上测试了MATLAB 2015a和2016b版本，系统表现良好。感兴趣的用户可以直接运行“跨媒体”文件夹中的三个脚本，查看各种方法的实际结果。

这项技术对于从事数据挖掘方向的硕士研究生来说非常适用，可以帮助他们进行阅读和学习的简介。

本指南提供从社交媒体平台挖掘数据的脚本，以及获取不同类型数据的说明。这些脚本可帮助记者和研究人员利用社交媒体上丰富的用户生成数据，进行深入分析和发现隐藏的见解。

维基媒体基金会是支持维基百科等多个知名项目的组织，其技术架构至关重要。根据提供的PDF资料深入探讨维基媒体的全球架构设计、内容分发网络（CDN）、应用服务器和持久化存储等关键技术。维基媒体通过三个全球数据中心在坦帕、阿姆斯特丹和首尔运作，支持每月超过1.1亿次的页面修订和庞大的数据流量需求。技术栈采用了LAMP作为核心，同时整合了Memcached、Lucene、Lighttpd等多种高级功能，构建了强大的技术生态系统。

这是Gabor Szabo，Gorgor Polatkan，Oscar Boykin和Antonios Chalkiopoulos撰写的《社交媒体数据挖掘与分析》一书中的代码的简单重新发布。包括Python，R和Scala中的代码。撰写时，此代码仅可从与本书相关的Wiley网站上以zip文件形式获得。但这似乎仅在此处可用，该代码有可能会从网站上丢失。因此，我将提供与下载时一样的代码，并将其添加到GitHub中。这本书是数据分析的独特观点，其主题是跨媒体平台。

这是一个考试系统，主要实现的题目有单项选择题、多项选择题和判断题。每次运行本软件时会自动从题库中随机抽取题目。在data文件夹下有一个配置文件，可以修改题目类型数量、题目分值和考试限定时间。交卷后可以查看本次考试得分，通过本次考试满分的60%来判断是否通过。后台采用Access数据库，可以添加新题目而无需修改原程序。包括判断题在内的题目存储在不同的表中，如judge、single和moresingle。在Access中可以添加新的考试人员，只需更新student表信息。每次交卷后的成绩会自动保存到数据库中。还可以导出每次考试的题目、答案及学生答案，以及得分情况。未交卷前可以修改已完成的题目。此外，还包括显示当前时间及其他内容。另外，开发了一个上传试题的jsp网站平台，主要使用jstl标签连接数据库，支持判断上传试题的有效性（包括重复性和答案填写）。已上传的题目可进行修改，也可以查看所有上传的试题。

使用泊松到达和指数服务，建立共享单车的数学模型。对系统进行仿真，并对稳态分布进行求解。

在 CSDN 上上传文件，下载到本地电脑并附加图片。

分享metricbeat-7.17.4-x86_64.rpm文件。