platform machine codec
One Dynamics One Platform : Analytics - Delta Lake Synapse Link
Update September 2023 : The F&O part is now in General Avaibility (GA) Hope you had a good summer holiday, starting next season's articles, it was tim ......
One Dynamics One Platform - Dataverse C# Plugin for Dynamics 365 F&O
Hello the Community, back from the D365 FO Summit 2023 in Lisboa, after 3 years it was really good to meet in-person again after Covid ! Thanks all th ......
Dynamics 365 Finance Operations Data Event Catalog - Power Platform Convergence
Dynamics 365 Finance Operations Data Event Catalog - Power Platform Convergence Hello the Community, long time no post, but so much to talk about now ......
'gbk' codec can't decode byte 0xff in position 0
使用 open() 报错 File "E:\python3\di1gexiangmu20231219\ex20.py", line 10, in print_all print(f.read()) ^^^^^^^^ UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't deco ......
CF940F Machine Learning题解
题目链接：洛谷 或者 CF 不是特别难的题，抽象下题意就是算区间次数出现的次数 mex 和带单点修改。看到范围 \(1e5\) 还带修改，传统的 mex 求法里貌似就莫队类算法好带修，考虑带修莫队。 然而涉及到 mex 问题，你可能不由自主地想到回滚莫队求 mex 只删不加的板子题：P4137 Rm ......
Latest Service Advisor v3 Machine Interface Kit: Optimize Your John Deere Service Experience
In the world of agriculture and construction equipment, John Deere has established itself as a trusted and reliable brand. To ensure that your John De ......
一次采用commons-codec对明文进行加密的艰难之旅
背景：因为业务需要，需要对java工程，用到的配置文件的明文，进行加密。 在网上找到的通过的commons-codec-1.11-sources.jar的Base64类，进行加密解密 public class AESUtil { private static String sKey = "XXX45 ......
介绍Yocto的MACHINE_FEATURES和DISTRO_FEATURES
在学习Yocto之初以及翻阅Yocto manual时，对于MACHINE_FEATURES和DISTRO_FEATURE的解释都十分官方，只是说明代表有相关的功能支持，但是一直对enable MACHINE_FEATURE的特定项究竟包含了哪一些Package以及是怎么定义的十分模糊。 这次就自己 ......
Mac M1芯片安装android-platform-tools
brew install Caskroom/cask/android-platform-tools 遇见的报错 解决办法 brew update-reset ......
xPU pipeline and state machine
xPU pipeline and state machine 一般的状态机 序号 特点 1 多个状态在多周期之间转换 2 每个状态独占一个周期 3 活跃资源为 1/N （N为状态数量） 4 资源利用率低 混合:宏观流水线，內嵌多周期状态机 序号 特点 1 多个状态机之间组成流水线 2 每个流水线內的 ......
机器学习Machine Learning
附件5：课程教学大纲参考模板 （注：各学院可采用该模板，也可自设模板，但每个学院需使用统一模板） 《机器学习》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明（宋体，四号加粗，居中） 1．课程代码：329021003 2．课程类型： ......
Supervised Machine Learning : Regression and Classification
The course is available at : Supervised Machine Learning: Regression and Classification - Week 1: Introduction to Machine Learning - Week 1 | Coursera ......
【五期李伟平】CCF-A（S&P'20）The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy
Nan W., et al. “The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy.” 2020 IEEE Symposium on Security and Privacy. 304-317 ......
某宝上搞来的电子书，经典的量化投资书籍，《Advances in Financial Machine Learning》—— 《金融机器学习的进展》、《量化投资与机器学习》、《金融机器学习研究进展》
英文书名： 《Advances in Financial Machine Learning》 经典的量化投资书籍，某宝上6元搞来的电子版： ......
How to Master the Popular DBSCAN Clustering Algorithm for Machine Learning
Overview DBSCAN clustering is an underrated yet super useful clustering algorithm for unsupervised learning problems Learn how DBSCAN clustering works ......
Python 使用 platform 判断检测操作系统的方法
在 Python 中，可以使用 platform 模块来获取操作系统的信息。其中，platform.system() 方法可以获取操作系统的名称。 详细文档：Python 使用 platform 判断检测操作系统的方法-CJavaPy 使用 platform.system() 方法判断操作系统 ......
BigdataAIML-ML-Models for machine learning Explore the ideas behind machine learning models and some key algorithms used for each
最好的机器学习教程系列：https://developer.ibm.com/articles/cc-models-machine-learning/ By M. Tim Jones, Published December 4, 2017 Models for machine learning Alg ......
神经网络优化篇：机器学习基础（Basic Recipe for Machine Learning）
机器学习基础 下图就是在训练神经网络用到的基本方法：（尝试这些方法，可能有用，可能没用） 这是在训练神经网络时用到地基本方法，初始模型训练完成后，首先要知道算法的偏差高不高，如果偏差较高，试着评估训练集或训练数据的性能。如果偏差的确很高，甚至无法拟合训练集，那么要做的就是选择一个新的网络，比如含有更 ......
Machine Learning in Python
Metric Formula Interpretation Accuracy $ \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} $ Overall performance of model Precision $ \frac{TP}{TP+FN} $ How accurate the posi ......
解决UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0xd3 in position 238: invalid continuation b
解决UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd3 in position 238: invalid continuation byte在处理文本数据时，经常会遇到UnicodeDecodeError错误，特别是当使用ut ......
【异常】File encoding has not been set, using platform encoding UTF-8, i.e. build is platform dependent!
From: https://www.cnblogs.com/duanxianyouyang/p/14679926.html File encoding has not been set, using platform encoding UTF-8, i.e. build is platform de ......
Machine is not on the network
在调试Android jni 的时候发现一个奇怪的问题 在连接socket的时候老是报错 m_sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); if(m_sock < 0) { debug(LEVEL_ERROR, "Socket create error %d\r\n ......
PyQt报错could not find or load the Qt platform plugin "windows"
PyQt报错could not find or load the Qt platform plugin "windows" 解决方法 搜索plugins\platform，找到一个platform文件夹（比如F:\conda_env\envs\ml\Lib\site-packages\PyQt5\Q ......
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis BIBE2021: The Fifth International Conference on Biological Information and B ......
Veeam Data Platform 23H2 v12.1 - 数据保护和管理解决方案
Veeam Data Platform 23H2 v12.1 - 数据保护和管理解决方案 面向混合云和多云的 云端、虚拟和物理环境 备份和恢复 监控和分析 恢复编排 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/veeam-data-platform/，查看最新版。原创作品，转载请保 ......
支持向量机 Support Vector Machine
b站链接【白板推导系列-支持向量机】 SVM 有三宝：间隔、对偶、核技巧 SVM 分类： hard-margin SVM 硬间隔 soft-margin SVM 软间隔 kernel SVM 核 硬间隔分类器（最大间隔分类器）max margin 判别模型： \[f(w)=sign(w^Tx+b) ......
用matplot和seaborn作图，出现This application failed to start because not Qt platform plugin could be initialized的报错
用matplotlib和seaborn作图，出现这样的弹窗： 尝试过增加环境变量的方法没有解决。使用了一种临时的解决方法： import matplotlib matplotlib.use('TKAgg') 如果不需要图形化界面，只需要运行后的参数可以使用： import matplotlib ma ......
论文：Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing Using Machine Learning Algorithms in Tropical Highlands of Ethiopia
水刊，中科院都没有收录。不属于sci。 吃一堑长一智，以后先看属于哪个期刊的。总是忘记。 期刊：Hydrology 浪费时间，啥也没有，没有创新点，就一点点的对比工作量。 “Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing ......
ABC325 D Printing Machine 题解
Link ABC325 D Printing Machine Question 有 \(N\) 个零件需要打印，每个零件从 \(T_i\) 时间进入机器，从 \(T_i+D_i\) 时间离开机器，每个时间段只能答应一个零件，求最多能打印多少零件 Solution 贪心的去想，对于第 \(i\) 个时 ......