NBA2K11

当前话题为您枚举了最新的NBA2K11。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

NBA2K11 游戏数据获取及可视化工具
该工具可从 NBA2K11 游戏中获取数据,以便进行可视化分析。功能包括: 记录练习和比赛中的数据 启用上帝模式,让所有投篮都得分
K2HDKC:基于 K2Hash 的分布式键值存储集群
K2HDKC 是一个构建于 K2Hash 之上的分布式键值存储 (KVS) 集群系统。
k2p_bcm_v14.rar 分享
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利用R语言进行NBA数据挖掘实战
以NBA篮球数据为案例,详细介绍如何利用R语言进行数据挖掘和分析。内容包括数据获取、清洗、分析和可视化等步骤,适合有一定编程基础的读者学习。
NBA数据库尚未完成
这是一个正在开发中的基础数据库项目,尚未完工。
Java语言K2HASH库的综合指南
关于K2HASH-Java库 K2HASH-Java库是由Yahoo! Japan开发的一款官方Java驱动程序,用于NoSQL键值存储(KVS)。 安装 要使用K2HASH-Java库,请在pom.xml中添加以下依赖项: xml ax.antpick k2hash 使用 要使用K2HASH-Java库,请执行以下步骤: 1. 克隆此存储库并进入目录。 2. 运行mvn clean exec:exec package命令。 许可证 K2HASH-Java库在MIT许可证下分发。
MATLAB代码的JPEG压缩实现-MatHTJ2K
MatHTJ2K是REC 2000中定义的JPEG 2000第1部分和第15部分的MATLAB实现。它描述了高吞吐量JPEG 2000(HTJ2K)的算法,帮助开发基于HTJ2K的图像压缩系统的人员。您可以使用MatHTJ2K进行图像压缩,生成符合JPEG 2000 Part 1或Part 15标准的码流,以及解压缩这些码流为图像。此外,MatHTJ2K支持.jp2和.jph文件的读写操作。使用前需确保您的MATLAB版本为2018b或更高,并已安装图像处理工具箱。
ManHaenORtest:2x2表k层Mantel-Haenszel优势比推断
该工具用于执行2x2表k层的优势比推断。它近似检验零假设,该假设表明每个层中的成功概率相等,或共同优势比为1。输入包含(a,b,c,d)的观测频率单元的X-data矩阵、t-期望检验(1:单尾;2:双尾)和alpha显着性水平(默认为0.05)。输出包括每个层的样本成功百分比以及包含Mantel-Haenszel统计量、层数和P值的表格。
2019-19 NBA Season.csv 数据集
这个数据集适用于Python数据挖掘入门实践,特别是运用决策树预测NBA比赛获胜球队的章节。由于书籍中提供的原始下载链接已失效,这份资源提供最新版本的数据,方便学习者使用。
2022年11月之前沪深A股年度K线数据下载
这篇文章涵盖了中国沪深股市所有股票在2022年11月之前每年交易的详细数据集。数据集以SQL格式存储,包括开盘价、收盘价、最高价和最低价等重要交易数据,对于投资者、分析师和研究人员来说具有重要意义。年度K线数据是技术分析的关键工具,帮助识别股票的趋势、支撑位和阻力位,计算技术指标,并评估市场风险。通过SQL数据库,用户可以快速检索和分析所需信息,为投资决策提供数据支持。