开放项目

【Library-master】是一个基于Eclipse集成开发环境和MySQL数据库构建的开源图书管理系统。该系统用于图书馆的日常运营，包括图书的入库、借阅、归还和查询等功能，实现信息化管理。Eclipse作为主要开发工具，提供丰富的代码编辑、调试、构建和部署功能，支持Java代码的编写、管理和运行。MySQL作为后端数据库，存储图书信息、用户数据和借阅状态等重要数据，开发者通过SQL操作多个数据库表进行数据管理。项目中的关键模块包括用户管理、图书管理、借阅与归还、查询系统以及统计分析模块。此外，项目可能涉及Spring框架处理业务逻辑、Hibernate简化数据库交互、HTML、CSS、JavaScript构建前端界面，以及RESTful API设计用于前后端通信。

这是一个开放项目的仓库，专注于实时检测人与物体之间的互动。项目要求硬件包括GPU：Titan、Titan Black、Titan X、K20、K40、K80、GTX等。在软件方面，需要安装Matlab来验证HOI-RT的训练结果，并安装CUDA、OpenCV和cuDNN。设置Makefile的1-3行：GPU=1、CUDNN=1、OPENCV=1。开始使用时，首先创建一个名为detection的新文件夹，然后cd到detection目录并且使用git clone --recursive git@github.com:lmingyin/HOI-RT.git命令克隆HOI-RT存储库。随后cd到$HOI-RT目录并使用make -j8命令编译项目。该项目已经在VCOCO数据集上进行了训练，并提供了训练后的模型供测试使用。

链接开放数据 (LOD) 形式的数据在各个领域得到广泛应用，但目前缺乏通用的工具来挖掘这些数据以获取更多知识。RapidMiner 链接开放数据扩展程序为这一问题提供了解决方案。该扩展程序将 LOD 数据与强大的数据挖掘和分析平台相连接，使用户无需复杂的 SPARQL 或 RDF 知识即可在 RapidMiner 中访问和使用 LOD 数据，进行复杂的数据分析。通过跟踪链接关系，用户可以探索相关数据集，并整合不同数据集中重叠的信息。例如，可以将世界银行以 RDF 数据立方体形式发布的科学出版物统计数据自动链接到其他数据集，并利用来自十个不同 LOD 数据集的背景知识进行分析。

TSPOF_GA固定开放式旅行商问题(TSP)遗传算法(GA)通过设置找到TSP变体的（接近）最优解搜索最短路线的GA（推销员的最短距离）在访问另一个时从固定起点旅行到固定终点城市恰好一次）概括：单个销售员从第一个点开始，到最后一个点结束点，然后前往中间的每个剩余城市，但是没有通过返回他开始的城市来关闭循环。每个城市只被推销员访问一次。注：Fixed Start取第一个XY点，Fixed Start End被认为是最后一个XY点输入：具有零个或多个以下字段的USERCONFIG（结构）： - XY (float)是一个Nx2的城市位置矩阵，其中N是城市的数量- DMAT (float)是一个NxN点到点距离/成本矩阵- POPSIZE（标量整数）是人口的大小（应该可以被4整除） - NUMITER（标量整数）是算法运行所

新浪微博开放平台的Redis应用实践涉及Redis技术简介及其在新浪微博平台上的具体应用案例。

maplab是一个面向研究的视觉惯性映射框架，用C++编写，支持创建、处理和操作多会话地图。它不仅提供视觉惯性制图和定位系统，还包含地图合并、视觉惯性批处理优化和循环闭合等工具。ROVIOLI在线前端能够实时跟踪全球无漂移姿态。maplab已成为许多科学出版物的实验平台。

标题表明这是一个在GitHub上分享的开源项目，专门涵盖与机票价格预测相关的数据。这类数据集通常用于研究、教育或机器学习模型的开发。预测模型通过分析历史数据模式，准确估算未来机票成本。

技术架构 数据访问层：JDBC 能力管控层：HTTP 请求鉴权：FLEX 数据处理：Mysql、Apache、Thrift、Kafka、RPC、Redis 数据路由、适配、组合：XML、JSON 平台管理：服务、安全、事务、消息管理 展现层：Jetty、WEB后台、WebLogic、Tomcat、Nginx、Apache、SpringMVC、DWR、界面组件 存储层：HDFS、HBase

针对海量物联网数据的存储、分析、共享难题，提出构建电信物联网开放数据服务体系的构想。详细设计服务内容、体系框架，分析关键技术点，并提出构建策略建议。

挑战任务 本次比赛要求参赛者基于讯飞开放平台提供的移动设备用户数据，准确预测用户的年龄和性别。 数据集描述 数据集包含训练集和测试集，共涵盖超过2万个设备的用户数据。 每个设备由唯一的 device_id 标识，并包含设备信息、APP信息和事件信息。 目标字段包括： gender: 用户性别 age: 用户年龄 数据集中部分字段信息已脱敏处理，以保护用户隐私。 数据集构成 训练集：包含2万条设备数据，用于模型训练。 测试集：包含3千多条设备数据，用于模型评估。