开放源码

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开放源码项目Library-master详解
【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。
使用Matlab的CNN源码进行开放集域适配新方法探索
CNN源码在Matlab上实现的开放集域适应,用于图像分类任务。该方法链接到ICC'17论文,支持在Matlab 2013b和Visual Studio 2013/2015下的Caffe二进制文件编译。用户可以通过调整输入参数来激活域自适应和开放集协议,优化分类任务。对于开放集协议,需要确保numSrcClusters参数匹配类或视角的数量,以有效识别未知类。该工具还支持可视化ATI优化过程中的附加结果数据。
基于 RapidMiner 的链接开放数据挖掘
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。
使用遗传算法解决固定端点开放旅行商问题的“开放”变体-matlab开发
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Redis应用探索
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。
开放的视觉惯性映射框架maplab介绍
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。
开放机票数据集GitHub资源下载
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。
能力开放平台技术架构-大数据平台培训
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
构建电信物联网开放数据服务体系
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。
讯飞开放平台用户画像预测挑战赛
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。