springboot-javafx-support 注意:当前 master 是针对 Spring Boot 2 和 Spring Framework 5。 最新的生产就绪版本: 对于 Spring Boot 1.5.x 是 1.4.5。 (生命尽头!) 对于 Spring Boot 2.x 是 2.1.6。 Spring Boot 和 JavaFx - 绝配! 您至少需要 JDK1.8 补丁级别 40。 !!! 当前不可用... 服务器崩溃! 在此处查找分步示例: : !!! 还有一堆例子: :
2022-08-23 15:30:02 153KB spring javafx springboot fxml
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安装oracle ASM所需的系统包:oracleasmlib和oracleasm-support,适用于CentOS7 kmod-oracleasm可通过yum install kmod-oracleasm安装
2022-08-19 16:00:39 97KB oracle
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文章附档文件
2022-08-18 13:03:35 35KB MAUIBlazor
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加速度计-生物识别 通过加速度计数据识别移动设备的用户(kaggle上的“加速度计生物识别竞赛”) “ CS 725:机器学习基础”的课程项目 #Description:您可以在找到问题陈述的描述 #如何运行代码: 假设:您将train.csv和test.csv与其他项目文件放在同一文件夹中 运行device_count.py 运行extractMeanVar.py 运行trimmingdata.py 现在,您可以执行任何分类器代码。 只需在同一文件夹中查找所需文件即可。 #我们的方法我们设计了以下解决问题的方法: 朴素贝叶斯 最近的邻居 二次判别分析(类似于LDA) 支持向量机 #与每种方法相关的文件: 1]朴素贝叶斯 1. extractMeanVar.py 2. naive_bayes.py 3. naive_bayes_Random.py 2]最近的邻居 1. t
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Qemu Manager v7.0 (April 2010) with Qemu 0.11.1 and KQEMU Support ------ windows下的qemu模拟器 QEMU是一套由Fabrice Bellard所编写的模拟处理器的自由软件。它与Bochs,PearPC近似,但其具有某些后两者所不具备的特性,如高速度及跨平台的特性。经由kqemu这个开源的加速器,QEMU能模拟至接近真实电脑的速度。 QEMU有两种主要运作模式: * User mode模拟模式,亦即是使用者模式。QEMU能启动那些为不同中央处理器编译的Linux程序。而Wine及Dosemu是其主要目标。 * System mode模拟模式,亦即是系统模式。QEMU能模拟整个电脑系统,包括中央处理器及其他周边设备。它使得为系统源代码进行测试及除错工作变得容易。其亦能用来在一部主机上虚拟数部不同虚拟电脑。 QEMU的主体部份是在GPL下发布的,而其系统模式模拟与kqemu加速器则是在GPL下发布。使用kqemu可使QEMU能模拟至接近实机速度,但其在虚拟的操作系统是 Microsoft Windows 98或以下的情况下是无用的。
2022-08-11 09:32:22 16.99MB qemu kvm windows
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综合了多位aws在职朋友的笔试和面试经历,多年的题目。但是最近有没有变化就不知道了。应该还能帮到需要的朋友。想进西部数据或AWS的朋友加油!
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VxWorks_7_Third-Party_Software_Support__SR0620.pdf
2022-07-08 18:00:46 1.15MB vxworks
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唯美聊天 vue-beautiful-chat提供了一个类似于内部通信的聊天窗口,可以轻松将其免费包含在任何项目中。 它不提供消息传递功能,仅提供视图组件。 vue-beautiful-chat正在移植到vue的react-beautiful-chat (可在找到) 前往 :down_arrow_selector: 产品特点 可订制 后端不可知 自由 目录 安装 $ yarn add vue-beautiful-chat 例 import Chat from 'vue-beautiful-chat' Vue . use ( Chat ) < template> < div> < beautiful-chat
2022-07-06 11:53:15 724KB support chat marketing vuejs
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MATLAB白细胞计数代码支持数据科学练习 数据集support.tsv包含来自SUPPORT(了解预后偏好结果和治疗风险的研究)的1000名重症住院成年人的随机样本。 使用数据集,开发一个预测医院死亡的模型。 请提供用于开发模型的任何代码,对结果的简短讨论以及在处理数据时所做的任何假设或简化。 您可以使用任何开源语言(例如R,Python,Julia)开发解决方案。 在使用专有软件(例如SAS,Stata,MATLAB)之前,请先与我们联系。 名称 标签 年龄 年龄 死亡 截至NDI日期(1994年12月31日)之前的任何时间死亡 性别 性别 医院死亡 住院死亡 斯洛 从研究进入到出院的日期 时间 随访天数 dzgroup 诊断组(分类) dzclass 诊断类(分类) num.co 合并症数 教育 受教育年限 收入 收入(分类) 斯科马 支持基于格拉斯哥D3的昏迷评分 收费 住院费用 托斯特 RCC总费用 托姆斯特 总微成本 Avtisst 平均TISS,第3-25天 种族 种族(分类) 吝啬的 平均动脉血压(第3天) 世界银行 白细胞计数(第3天) rt 心率(第3天) 回应 呼
2022-06-27 15:55:15 57KB 系统开源
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The Support Vector Machine is a powerful new learning algorithm for solving a variety of learning and function estimation problems, such as pattern recognition, regression estimation, and operator inversion. The impetus for this collection was a workshop on Support Vector Machines held at the 1997 NIPS conference. The contributors, both university researchers and engineers developing applications for the corporate world, form a Who's Who of this exciting new area. Contributors: Peter Bartlett, Kristin P. Bennett, Christopher J. C. Burges, Nello Cristianini, Alex Gammerman, Federico Girosi, Simon Haykin, Thorsten Joachims, Linda Kaufman, Jens Kohlmorgen, Ulrich Kreßel, Davide Mattera, Klaus-Robert Müller, Manfred Opper, Edgar E. Osuna, John C. Platt, Gunnar Rätsch, Bernhard Schölkopf, John Shawe-Taylor, Alexander J. Smola, Mark O. Stitson, Vladimir Vapnik, Volodya Vovk, Grace Wahba, Chris Watkins, Jason Weston, Robert C. Williamson.
2022-06-27 11:03:37 11.6MB kernel machine learning svm
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