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gas-meter-reading
- 无线通信技术已经运用在我们生活的每个角落，然而由于现实传输的复杂性和不确定性，同时无线信道存在着慢衰落、快衰落效应，会一定程度上造成资源的浪费和通信质量的下降。协同通信是近些年来无线通信研究的热点，它相对于传统无线通信技术在降低成本、节约资源等方面具有明显的优势。协同通信中，中继选择算法根据遵循的标准不同有着不同的算法-Wireless communication technology has been applied in every corner of our life. However,
SAP_HANA_pdf
- HANA是一个软硬件结合体，提供高性能的数据查询功能，用户可以直接对大量实时业务数据进行查询和分析，而不需要对业务数据进行建模、聚合。-HANA is a combination of hardware and software to provide high-performance data query capabilities, users can perform a large number of real-time business data query and analysis dir
DeepLearning-master
- 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1] 深度学习是机器
mixBern
- Just like EM of Gaussian Mixture Model, this is the EM algorithm for fitting Bernoulli Mixture Model. GMM is useful for clustering real value data. However, for binary data (such as bag of word feature) Bernoulli Mixture is more suitable.
Structured-Streaming
- Structured-Streaming的使用说明(Building-Continuous-Application-with-Structured-Streaming-and-Real-Time-Data-Source-with-Arijit-Tarafdar-and-Nan-Zhu-iteblog)
Spark快速大数据分析
- 利用Python和Spark进行海量数据的实时分析，解决商业方案(Using Python and Spark to do real-time analysis of mass data, and to solve business solutions)
Python数据分析与挖掘实战
- 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。(There are 15 chapters in this book, which are divided into two parts: the basic c