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• Linux相关网络基础详解——OSI&TCP/IP&数据解封及封装

  OSI 概念、OSI 7层结构；TCP/IP5层结构及4层结构详解；TCP/IP:数据单元/DU详解；数据解封及封装详解；单位换算ASCII拓展详解

  2022-02-14

• 我的XGBoost学习经历及动手实践

  知乎地址：http://www.zhihu.com/people/meng-di-76-92我今天主要介绍机器学习集成学习方法中三巨头之一的XGBoost，这个算法在早些时候机器学习比赛内曾经大放异彩，是非常好用的一个机器学习集成算法。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在Gradient Boosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（

  2022-02-14

• Linux安装

  第1步：在如上图1-12所示的管理界面中，单击“创建新的虚拟机”按钮，并在弹出的新建虚拟机向导中选择“自定义（高级）”选项，然后单击“下一步”按钮，如图1-13所示。这样我们可以更充分的了解这台新系统，不要偷懒呦~图1-13  新建虚拟机向导第2步：由于这是一台被全新安装的系统，所以不必担心虚拟机的兼容性问题，直接选择“Workstation 15.x”最新版本，然后单击“下一步”按钮，如图1-1

  2022-02-14

• 没搞明白哪里错了 我的天

  int Add (int x,int y){int z=0before z=(x+y)returnz}int main(){ int arr[10]={0} arr[4]; int a=10 int b=20 int sum=Add(a,b) return0;  }

  2022-02-14

• 知识主题间先序关系挖掘

  知识主题间先序关系挖掘麻珂欣1,2,魏笔凡1,2,马杰1,2,刘均1,2,黄毅3,胡珉3,冯俊兰31西安交通大学计算机科学与技术学院，陕西西安7100492陕西省天地网技术重点实验室，陕西西安7100493中国移动研究院，北京100032摘要：先序关系指知识主题之间学习的先后依赖关系。已有的先序关系挖掘方法大多是流线型的方式，易导致错误累计，且严重依赖可能导致错误先序关系的超链接。为了解决以上问题

  2022-02-14

• 删除域中最后一台Exchange 2010

  由于所有的邮箱都迁移到Office 365 , 所以之前的Exchange 2010 可以删除。当运行删除程序地出现一大堆报错： 1.先删除Veritas BE Agent: 先删除Hub Transport Role: 提示有组织中两个Connecter,必需先删除： 启动Exchange Manager Console： 删除两个 Send Connectors: 回到删除程序，选R

  2022-02-14

• 基于数据智能的区域教育大平台建设与应用实践

  基于数据智能的区域教育大平台建设与应用实践贺相春,郭绍青西北师范大学教育技术学院，甘肃兰州730070摘要：数据智能引领是新时期区域教育大平台建设与应用的重要方向。从区域教育大平台建设与应用的现状和挑战出发，从理念视角阐述了基于数据智能的区域教育大平台的发展阶段，提出运用迭代思维推进平台建设、坚持3个导向统筹平台建设、聚焦3个重点推动平台建设、创新建设机制助推生态构建等方面的建设思路，从技术视角分

  2022-02-14

• 不用必悔神器！按最全的细分领域推送该周最新最前沿的经济学工作论文！

  凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的do文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.关于神器1.神器!统计和金融计算器,词云和情感分析器强大到无敌！2.找合适的英文期刊发表的神器!亲测太好用了！3.神器!SSCI分区及影响因子查询,还有国人发表比例，4.一数学神器诞生!手写公式和符号,竟免费转成LaT

  2022-02-13

• 一文总结词向量的计算、评估与优化

  为了处理语言，需要将文本信息用向量的形式表达。词向量（Word Vector）或称为词嵌入（Word Embedding）就是将词语向量化。常见的生成词向量的神经网络模型有NNLM模型,C&W模型,CBOW模型和Skip-gram模型。本文目录：       1. 词向量计算方法1.1 Word2Vec的计算1.2 Word2Vec中计算方法详解1.3 高频词（the）引起的问题 

  2022-02-13

• NLP入门必知必会(一)：Word Vectors

  自然语言处理( NLP )是信息时代最重要的技术之一，也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在，因为人们几乎用语言交流一切：网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、医疗报告等。近年来，深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了非常高的性能，同时也吸引了越来越多的人加入学习NLP的大潮中。应广大学习者要求，Datawhale正式开启NLP专辑系列，提供NLP入门方向和指引，希望能帮助到

  2022-02-13