上传为一个完整nodejs使用express完成的学生管理系统，主要使用nodejs技术实现对json文件中存储的学生信息进行增删改查（没有数据库），并使用art-template实现客户端渲染，系统源代码中包含模块化编程思想，含有详细的注释，适合于初学者学习nodejs模块化开发使用，对于已有编程基础者，可提供一定编程思想。在nodejs环境下，执行node app.js 可实现系统运行。

Contents Preface xv Prologue: A machine learning sampler 1 1 The ingredients of machine learning 13 1.1 Tasks: the problems that can be solved with machine learning . . . . . . . 14 Looking for structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 Evaluating performance on a task . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.2 Models: the output of machine learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 Geometric models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 Probabilistic models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Logical models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 Grouping and grading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 1.3 Features: the workhorses of machine learning . . . . . . . . . . . . . . . . 38 Two uses of features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 Feature construction and transformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 Interaction between features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 1.4 Summary and outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 What you’ll find in the rest of the book . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2 Binary classification and related tasks 49 2.1 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 ixx Contents Assessing classification performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 Visualising classification performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 2.2 Scoring and ranking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 Assessing and visualising ranking performance . . . . . . . . . . . . . . . . 63 Turning rankers into classifiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 2.3 Class probability estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 Assessing class probability estimates . .

高通 atheros ART 校准 资料合集

不多说，关注的人不多，OO设计方面的，找它的人自然懂。

ART,RBF,SOM,CNN,RNN等神经网络代码及说明ART,RBF,SOM,CNN,RNN等神经网络代码及说明ART,RBF,SOM,CNN,RNN等神经网络代码及说明

The Truthful Art Data Charts and Maps for Communication

清华大学，研究生医学成像系统，期末大作业~·

用于Atheros 93系列平台功率校准用的ART工具使用说明，非常难得，欢迎下载学习使用

《计算机程序设计艺术》系列著作对计算机领域产生了深远的影响。这一系列堪称一项浩大的工程，自1962年开始编写，计划出版7卷，目前已经出版了4卷。《美国科学家》杂志曾将这套书与爱因斯坦的《相对论》等书并列称为20世纪最重要的12本物理学著作。目前Knuth正将毕生精力投入到这部史诗性著作的撰写中。想了解《计算机程序设计艺术·卷1:基本算法(英文版·第3版)》最新信息。

manning@2003 - art of java web development