大多数在线学习研究要求访问训练实例的所有属性/特征.这一典型要求在大数据应用中难以满足,因为数据实例的维度可能很高,为了获得完整的属性/特征集而访问所有属性/特征时的成本太高.针对这一问题,首先利用截断技术提出改进的Perceptron算法用于在线特征选择,然后针对该算法错误率较高的缺点,提出一种基于稀疏投影的在线特征选择算法(OFS),并给出了OFS算法误差边界的理论分析.最后基于多种公开数据集的实验结果表明,本文算法的在线平均错误率和时间效率等方面性能要优于著名的批特征选择算法,在大规模应用中具有广阔前景.

在中医学中，观察舌头的形态和颜色是诊断健康状况的重要方法之一。通过对舌象特征的分析，医生可以对患者的内脏器官功能、气血状况以及病理变化有一个初步的判断。然而，传统的舌诊依赖于医生的经验和主观判断，缺乏统一的标准和客观的量化指标。为了提高舌诊的准确性和标准化程度，研究者们开始利用计算机视觉技术来实现舌象特征的自动化识别和分析。 第58期Tongue Dataset就是这样一个目标检测数据集，它旨在收集和整理大量的舌部图像，并对其中的特征进行标注，以供机器学习和深度学习模型进行训练和测试。数据集包含了各种舌头的图片，这些图片涵盖了不同年龄、性别和种族的人群，以及各种健康状态下的舌象。图片中的舌头可能表现出正常状态，也可能反映出某些疾病的症状。 该数据集的构建对于推动中医学的现代化和国际化具有重要意义。它能够为研究者提供一个标准化的数据平台，以便他们开发出能够辅助医生进行舌诊的智能分析系统。通过机器学习模型的训练，可以帮助中医学界制定出更加客观和精确的舌诊标准，减少诊断误差，提高诊断效率。此外，由于数据集中的图像经过了精心的标注，研究人员还可以从中提取出更多的特征信息，进行更深入的研究和探索，比如舌体形态学的定量分析、舌苔颜色的定量化描述等。 利用第58期Tongue Dataset，研究者可以使用各种目标检测算法来识别和定位舌图中的关键特征区域，如舌体、舌边、舌苔等。这些算法包括但不限于基于传统机器学习的方法，如支持向量机（SVM）、随机森林、以及基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）。通过对数据集的分析和模型的训练，研究者可以开发出能够自动识别和分类舌象特征的算法，甚至预测可能的健康风险和疾病状况。 数据集的标签系统也是非常关键的一部分，它需要详尽地描述舌头图像中的每一个特征，包括舌色、舌质、舌苔、裂纹、齿痕等信息。标签的准确性直接影响到机器学习模型的训练效果。因此，构建这样一套标签系统需要医学专家和数据科学家之间的紧密合作，确保每个标签都符合医学诊断的标准。 数据集对于促进跨学科研究也具有重要作用。它可以让计算机科学家与中医学家共同合作，不仅在技术上推动中医学的发展，还能在理念上促进医学的融合和创新。通过数据集的广泛应用，未来或许能够实现更多基于图像分析的辅助诊断工具，提高全球医疗服务的水平。 此外，随着人工智能技术的发展，第58期Tongue Dataset还有可能被扩展到更多与健康相关的领域，比如口腔医学、营养学、甚至是心理学。通过分析舌头图像，未来或许能够发现与人体健康相关的更多隐性指标。 第58期Tongue Dataset是一个极具创新性和应用前景的数据集，它的出现不仅能够促进中医学的发展，还能够推动医学技术的跨学科融合，对全球医疗健康事业产生深远的影响。

此数据集包括以下五种舌象特征类别，均经过专业中医进行标记： ①Mirror-Approximated； ②Thin-White； ③White-Greasy； ④Yellow-Greasy； ⑤Grey-Black。 文件标记均为VOC格式，共1472张舌象采集图片，包含训练集941张、验证集236张、测试集295张。 舌象特征数据集是一个专业中医领域内用于图像识别研究的重要资源，它涉及到中医诊断学中关于舌诊的一部分。舌诊是中医通过观察舌头的形态、颜色、舌苔等特征来辅助诊断疾病的一种方法。这个数据集由专业中医对舌象特征进行了细致的划分和标记，涵盖了五种不同的舌象特征类别，分别是Mirror-Approximated、Thin-White、White-Greasy、Yellow-Greasy和Grey-Black。 Mirror-Approximated指的是舌面光滑，缺乏应有的皱纹，通常与某些消化系统疾病相关。Thin-White舌象可能与气血不足或身体功能减退有关。White-Greasy舌苔通常表示体内有湿气或消化功能减弱。Yellow-Greasy舌苔可能暗示体内有湿热或炎症存在。Grey-Black舌苔则可能指出严重的体内寒湿或内脏功能严重失调。 数据集中的每一张舌象图片均以VOC（Visual Object Classes）格式进行标记，这是一种常用于图像识别任务的数据格式，包含了图像中每个对象的位置、大小和类别等信息。在机器学习和计算机视觉领域，VOC格式广泛应用于对象检测和图像分割任务。 本数据集共包含了1472张高清的舌象采集图片，其中941张作为训练集，236张作为验证集，295张作为测试集。训练集用于模型学习和优化，验证集用于对模型进行初步评估和调整参数，测试集则用于最终检验模型的性能和泛化能力。这样分配数据集可以帮助研究人员更好地训练模型，并确保其在未见过的数据上的表现。 对于数据集的使用，研究人员可以利用图像处理技术和机器学习算法，比如卷积神经网络（CNN）等，来自动识别和分类不同的舌象特征。这样的研究有助于提高中医诊断的精确度和效率，同时也为现代医学提供了辅助诊断的新思路和工具。 此外，此类数据集的开发也促进了跨学科合作，即传统中医与现代计算机科学的结合，推动了医学信息化和智能化的发展。在实际应用中，这一技术可以帮助医生更快地识别疾病，也可以用于健康监测和疾病预防，具有很高的实用价值和研究意义。 随着人工智能和大数据技术的不断进步，我们可以期待在未来的医疗领域中，像舌象特征这样的传统诊断方法能够得到更广泛的重视和应用，也有可能结合现代医学知识，为人类健康贡献新的力量。

Font Awesome 是一个广泛使用的图标库，它为网页设计师和开发者提供了大量的矢量图标。这个"font-awesome-4.6.3"资源包是Font Awesome的第4.6.3版本，包含了该版本的所有图标和相关文件。这个版本发布于2016年，是一个稳定且成熟的版本，适用于各种网站和应用的界面设计。 在Font Awesome 4.6.3中，你可以找到以下主要知识点： 1. **图标集**：Font Awesome的核心是它的图标集合，包括社交网络、通用操作、方向指示、形状、商业图标等众多类别。这些图标是基于字体设计的，因此可以通过调整字体大小和颜色来适应不同的设计需求。 2. **Web Font 使用**：Font Awesome 使用Web字体技术，这意味着图标是通过CSS字体样式来实现的。这使得图标在各种屏幕分辨率下都能保持清晰，而且易于缩放和响应式布局。 3. **CSS 类名**：每个图标都有一个特定的CSS类名，例如`fa fa-camera-retro`。在HTML中添加这些类名到元素上，就可以轻松地将图标插入到网页中。 4. **Unicode 支持**：除了CSS类名，Font Awesome还支持Unicode编码，允许通过`<i>`标签和`content`属性来插入图标，如``。 5. **可堆叠的图标**：在Font Awesome 4.6.3中，可以将多个图标叠加在一起，创造出复合图标。通过使用`.fa-stack`父级类和`.fa-stack-1x`、`.fa-stack-2x`子级类，可以调整图标大小并进行堆叠。 6. **旋转与翻转**：利用`.fa-rotate-*`（90, 180, 270度）和`.fa-flip-*`（horizontal, vertical）类，可以轻松实现图标的旋转和翻转效果。 7. **动画效果**：Font Awesome 4.6.3支持CSS3动画，如旋转、脉冲、抖动等，通过`.fa-spin`、`.fa-pulse`等类即可实现。 8. **兼容性**：这个版本的Font Awesome已经考虑了广泛的浏览器兼容性，包括Firefox, Chrome, Safari, Internet Explorer 9+以及现代的Edge浏览器。 9. **响应式设计**：由于基于字体的图标性质，Font Awesome图标在响应式设计中表现良好，无论屏幕尺寸如何，图标都会按比例缩放。 10. **自定义颜色和大小**：作为字体，Font Awesome图标可以像处理文字一样进行颜色和大小的改变，只需修改CSS的`color`和`font-size`属性。 解压"font-awesome-4.6.3"压缩包后，你会看到包含以下文件和文件夹： - `css/`：存放CSS样式文件，如`font-awesome.css`用于引入所有图标，`font-awesome.min.css`是压缩版。 - `fonts/`：包含字体文件，如`.eot`, `.ttf`, `.woff`, `.woff2`等，这些文件是实现图标的必要资源。 - `less/`：对于使用Less预处理器的开发者，这里提供了源代码。 - `scss/`：同样，如果你的项目使用Sass，这里提供了SCSS源码。 - `svg/`：SVG格式的图标，适用于需要更高质量或需要自定义填充颜色的场景。 Font Awesome 4.6.3是一个强大的工具，可以帮助开发者和设计师快速、方便地在项目中添加和定制图标，提升界面的视觉效果和用户体验。无论你是构建网站还是开发应用程序，这个资源包都是一个值得信赖的图标解决方案。

我们提出了从上夸克和B物理场的测量的第一个一致的组合，以在标准模型有效场理论（SMEFT）内约束上夸克的性质。 我们演示了这种方法的可行性和益处，并详细介绍了不同能量规模的可观察物的正确组合所需的成分。 具体来说，我们采用$$ t \ bar {t} \ gamma $$ <math> t t ¯ γ<

基于客户端+服务器的UDP组合文件传输应用程序。 基于UDT协议-通过libudt-http://udt.sourceforge.net/ UDT是一种可靠的基于UDP的应用程序级数据传输协议。 UDT是为超高速网络设计的，已用于支持TB级数据集的全局数据传输。 Ne Plus Ultra的构建具有极低的依赖性（静态链接到libudt.a），以确保最大的可移植性和易用性。 https://github.com/bcwinters/neplusultra

支持3种导出方式：个人博客、博客专栏、指定URL。 支持5种导出格式：CHM、PDF、HTML、TXT、EPUB。 更多：http://blog.csdn.net/sq_zhuyi/article/details/7924776

DotNetBar是一款针对开发人员的组件库，主要用于创建具有专业外观和功能丰富的Windows应用程序。这个压缩包"DotNetBar_14.1.0.0_Full_Registered_Downloadly.ir.rar"包含了 DotNetBar 的完整注册版本，版本号为14.1.0.0。这个版本的 DotNetBar 已经经过注册，意味着它提供了全部的功能，没有试用限制，适用于商业项目开发。 DotNetBar主要支持Delphi编程环境，Delphi是Borland（现在是Embarcadero）公司推出的一种面向对象的 Pascal 编程语言，广泛用于开发桌面应用软件。它拥有强大的集成开发环境（IDE），并基于VCL（Visual Component Library）框架，而DotNetBar正是为了增强VCL应用程序的界面设计和用户体验。 在 DotNetBar 组件库中，开发者可以找到各种各样的控件，包括但不限于以下几类： 1. **工具栏和菜单**：提供专业级的工具栏和菜单设计，支持自定义图标、快捷键、分隔符等，可轻松实现Windows风格的用户界面。 2. **对话框和窗口**：包括弹出式窗口、提示框和对话框控件，帮助开发者快速构建一致且吸引人的对话界面。 3. **皮肤和主题**：提供多种预设的皮肤和主题，使得应用程序能够呈现出各种视觉效果，满足不同用户群体的审美需求。同时，也支持自定义皮肤，以适应品牌或项目风格。 4. **表格和网格**：包含高度可定制的表格和网格控件，适合数据展示和编辑，支持排序、过滤、分页等功能。 5. **日期和时间选择器**：提供美观的时间和日期选择控件，易于使用且样式多样。 6. **滑块和进度条**：用于调整数值或显示操作进度，增强用户交互体验。 7. **按钮和复选框**：包括各种形状和样式的按钮、复选框和单选按钮，可满足各种界面设计需求。 8. **Ribbon界面**：支持Microsoft Office风格的Ribbon界面，为用户带来熟悉的使用体验。 9. **窗体管理**：提供窗口停靠、分组、拖放等功能，便于创建多文档界面（MDI）应用。 10. **自定义控件**：除了预定义的控件外，DotNetBar还允许开发者创建自己的自定义控件，扩展其功能。 使用 DotNetBar 开发的应用程序不仅可以提升界面的专业度，还能减少开发时间，因为这些组件都经过了优化，性能良好且稳定。同时，DotNetBar 提供详细的文档和示例代码，方便开发者学习和使用。 "DotNetBar_14.1.0.0_Full_Registered_Downloadly.ir.rar" 是一个专为 Delphi 开发者设计的组件库，包含了大量的界面元素和控件，可以帮助开发者快速构建出功能丰富、视觉效果优秀的应用程序。通过掌握 DotNetBar 的使用，开发者能够提高开发效率，打造出更具竞争力的产品。

火焰原子吸收分光光度法是一种利用火焰作为原子化器和激发源，通过测定待测元素在特定波长下的吸收强度来确定其含量的分析方法。在测定含银废水及处理后的排放水中的银含量时，该方法具有稳定可靠的结果。本文通过实验展示了完整的测定过程，包括设备、材料准备，样品的制备与处理，仪器设定及测定步骤。 实验中使用了特定型号的原子吸收分光光度计及银空心阴极灯。实验材料包括浓硫酸、浓硝酸、银标准溶液（1000mg/L）及储备溶液（100μg/mL），控制溶液（1μg/mL），以及一系列标准曲线溶液。标准曲线溶液是通过将储备溶液稀释配制，浓度分别为0、1、2、3和4μg/mL。 样品处理涉及到将样品、控制溶液和蒸馏水分别加入150毫升烧杯中，然后加入浓硫酸和浓硝酸进行消化处理，直至样品无色透明。此过程可能需要反复进行以确保样品中有机物完全氧化。之后，样品被转移到容量瓶中并稀释至刻度，以备进行原子吸收光谱分析。 仪器设定部分涵盖了空心阴极灯的工作电流、波长、狭缝宽度以及火焰类型、助燃气和燃气的流速等参数。这些参数的设定对于保证测定的准确度和重复性至关重要。 测定过程中，首先对仪器进行校准，然后按照标准曲线溶液、空白、控制溶液和样品的顺序进行测量。若样品中银的浓度超过测定范围，则需对样品进行适当稀释，并重复测试。 实验结果包括银标准曲线的绘制和样品实测值的记录。标准曲线表明，在0到4mg/L浓度范围内，银的吸光度与浓度呈线性关系，且控制样品的标准偏差较小，显示该方法的可靠性和准确性。实测值中，含银废水和排放水的银含量均有明确的测定结果，且含银废水的银含量显著高于排放水。 火焰原子吸收分光光度法是一种有效的分析手段，能够准确测定含银废水及处理排放水中的银含量，为废水处理的监测与控制提供了重要的技术支持。

CSDN博客导出