这是一个报表控件包，For Borland Delphi Versions 3,4,5,6,7.100% 源码. 特点 ----------------------------------------------------- 复杂的报表？在report machine面前，还会有什么复杂的报表存在吗？ 不，不会有的，因为这是一个功能强大，完全自动化、完全自由设计的报表控件。 对于一般的主从表，单表，你甚至只需要点动鼠标次数=你的数据字段个数就可以完成一个完全自定义的，并且支持用户进行格式修改加工，重新设计格式的报表！ 想想fast report 吧，report machine会fast report会的，还会它不会的！ 这是一个完全中文化报表控件，支持delphi3到delphi6，BCB3到BCB6。 它的最大优点就是：强大与自由！ report machine目前主要能做的： 一、支持屏幕打印，控制方法多样，可以打印全部rxlib控件，全部InfoPower控件,TDBGrid,TStringGrid,TImage,TEdit等,TDBGridEh,f1book,TDecisionGrid等等众多控件。 二、支持最终用户设计、修改报表，只需连接相关的数据源，指出数据的位置（设置报表样式），无论是主从表，子报表，套表，都可迅速生成。开发一个报表只需几分钟的时间。 三、报表样式可以保存为rmf格式，下次可通过读入使用（配合SQL脚本就可以生成报表）。并可以把带数据的报表保存为rmp格式，在任何机器上都可以浏览、打印，而不需要数据库。 四、生成后的报表支持修改，包括字体的设置，边框的设置，修改内容等。 五、报表编辑器内自带ado,bde,ibx,Diamond dao,dbisam等数据访问控件，可以通过这些控件开发独立的报表制作工具。其使用方法和delphi中的控件是一样的。 六、完全、自由自定义页面、边距、字体,标题和页眉页脚，并可以在自认合适的地方插入函数来实现当前日期，页合计，总合计等功能,合计字段可以放在页头，分组头，并支持条件合计，对分组合计，分页合计，总计等只需简单地设置属性即可。 七、完全支持d3--d6，c3--c6。 八、报表中可以在自认合适的事件(on beforeprint,on afterprint等)中加入程序脚本，以控制、或实现更复杂的打印效果。 九、更新迅速，可根据使用人员与用户的意见，不断的加入新的功能。 十、首家支持缩放打印功能，可以根据打印时选择的纸张自动缩放报表。 十一、多种格式转换，可以把做出的报表转换为html,xml,bmp,jpeg等等格式。 十二、自动对超长记录折行，超长的内容也会自动折行。 十三、最新增加GridView，类似于电子表格,非常非常适合制作复杂报表。 最新更新和问题解答请访问论坛：www.pcjingning.com 安装 ----------------------------------------------------- 1.如果没有安装RxLib 2.60及以上版本，请打开RM.INC文件， 将"{$DEFINE RX}"改为"\\{$DEFINE RX}" 2.如果没有安装InfoPower及以上版本，请打开RM.INC文件， 将"{$DEFINE InfoPower}"改为"\\{$DEFINE InfoPower}" 3.Delphi 6.X 从Delphi IDE中卸载以前的Report Machine版本。 打开菜单"File\Open..."打开DclRMachine6.DPK,选择"Install" 4.Delphi 5.X 从Delphi IDE中卸载以前的Report Machine版本。 打开菜单"File\Open..."打开DclRMachine5.DPK,选择"Install" 5.Delphi 4.X 从Delphi IDE中卸载以前的Report Machine版本。 打开所有的DFM文件,选择保存。(因为我是在Delphi 5.0中完成的,DFM文件 与4.X有些不兼容) 打开菜单"File\Open..."打开DclRMachine4.DPK,选择"Install" 6.Delphi 4.X 从Delphi IDE中卸载以前的Report Machine版本。 打开所有的DFM文件,选择保存。(因为我是在Delphi 5.0中完成的,DFM文件 与3.X有些不兼容) 打开菜单"File\Open..."打开DclRMachine3.DPK,选择"Install"

在本项目"machine-learning-LAB2-微信小程序demo"中，我们将探讨如何将机器学习技术应用于微信小程序的开发。这个项目可能包含一系列的教程、代码示例和实践案例，旨在帮助开发者了解如何在微信小程序环境中集成和应用机器学习模型。 让我们关注“机器学习”这一标签。机器学习是人工智能的一个分支，它允许计算机通过数据学习和改进，而无需显式编程。在这个项目中，我们可能涉及到监督学习、无监督学习或强化学习等不同类型的机器学习算法。例如，监督学习可以用于预测任务，如分类（如文本分类）或回归（如房价预测）；无监督学习则可能用于聚类分析，帮助识别用户群体；而强化学习可能用于优化决策过程，比如推荐系统。 接下来，我们看到“微信小程序”这一标签。微信小程序是腾讯公司推出的一种轻量级的应用开发平台，它允许开发者快速构建可以在微信内部运行的应用，无需下载安装即可使用。在微信小程序中集成机器学习，可以为用户提供更智能、个性化的体验，比如实时图像识别、语音识别或者基于用户行为的推荐服务。 项目中提到的"软件/插件"标签可能意味着该项目可能包含一些用于处理机器学习任务的第三方库或工具。在微信小程序中，开发者通常会利用如TensorFlow.js或Paddle.js这样的JavaScript库来运行机器学习模型，这些库能够将预训练模型转化为可以在小程序环境中执行的形式。 压缩包文件"machine_learning_LAB2-master (4).zip"可能包含以下内容： 1. 项目文档：介绍项目目标、技术栈和实现步骤的README文件。 2. 代码文件：包含实现机器学习功能的JavaScript代码，可能有专门处理数据预处理、模型训练、模型部署和预测的文件。 3. 数据集：用于训练和测试机器学习模型的样本数据。 4. 模型文件：预训练的机器学习模型或权重文件。 5. 小程序界面资源：包括HTML、CSS和图片等，用于构建微信小程序的用户界面。 6. 示例用例：演示如何在小程序中调用和使用机器学习模型的实例代码。 通过这个项目，开发者可以学习到如何在微信小程序环境中处理数据、训练模型、优化性能以及与用户界面进行交互。这不仅可以提升开发者在微信小程序开发中的技能，还可以让他们了解如何在移动端应用中实现实时的智能服务。同时，对于想要了解微信小程序与机器学习结合的初学者来说，这是一个很好的实践平台，可以深入理解这两个领域的交叉应用。

Machine learning has gained tremendous popularity for its powerful and fast predictions with large datasets. However, the true forces behind its powerful output are the complex algorithms involving substantial statistical analysis that churn large datasets and generate substantial insight. This second edition of Machine Learning Algorithms walks you through prominent development outcomes that have taken place relating to machine learning algorithms, which constitute major contributions to the machine learning process and help you to strengthen and master statistical interpretation across the areas of supervised, semi-supervised, and reinforcement learning. Once the core concepts of an algorithm have been covered, you’ll explore real-world examples based on the most diffused libraries, such as scikit-learn, NLTK, TensorFlow, and Keras. You will discover new topics such as principal component analysis (PCA), independent component analysis (ICA), Bayesian regression, discriminant analysis, advanced clustering, and gaussian mixture.

机器语言是计算机科学的基础之一，它是计算机硬件能够直接理解和执行的指令集。对于任何想要深入理解计算机工作原理的初学者来说，了解机器语言是至关重要的一步。Richard Mansfield的《机器语言入门》为这个复杂的主题提供了一个易于理解的起点。 在计算机科学中，程序通常由高级编程语言编写，如Python、Java或C++。然而，这些高级语言最终都需要被编译或解释成机器语言，也就是一系列二进制代码，这些代码由0和1组成，代表了计算机的电气信号。机器语言中的每一个指令都对应一个特定的操作，例如加载数据、存储数据、执行算术运算或者跳转到程序的其他部分。 机器语言的学习可以让你了解到计算机的底层运作，这对于优化代码、解决硬件问题或者进行低级编程（如操作系统开发）非常有用。尽管现代程序员很少直接使用机器语言，但理解它可以帮助你更好地理解和调试编译后的代码，以及与硬件交互。 《机器语言入门》这本书可能涵盖了以下内容： 1. **二进制和十六进制基础**：书中可能会先介绍二进制和十六进制这两种在计算机中广泛使用的数字系统，因为它们是机器语言的基础。 2. **指令集架构**：不同的计算机有其独特的指令集，书会解释如何识别和理解这些指令，包括数据处理、流程控制和输入输出等基本操作。 3. **汇编语言**：作为机器语言的抽象，汇编语言使用助记符来代替二进制码，使代码更易读。书可能会介绍如何编写和使用汇编语言。 4. **内存管理和地址**：学习机器语言需要理解计算机内存的工作方式，包括地址的概念，以及如何通过地址存取和操作数据。 5. **程序执行流程**：书中会解释如何从启动到执行，再到停止，一个机器语言程序是如何在计算机中运行的。 6. **实践项目**：为了帮助读者实践，书可能会包含一些简单的编程练习，比如编写一个简单的计算器或者实现基本的文件操作。 7. **调试技术**：学习如何使用调试工具检查和修正机器语言程序中的错误，这是提升技能的重要环节。 8. **CPU架构**：理解处理器的结构和工作原理对于学习机器语言也很关键，可能涉及寄存器、ALU（算术逻辑单元）和控制单元等概念。 9. **实际应用**：可能会探讨一些实际场景，如如何用机器语言进行系统编程或解决特定硬件问题。 通过阅读《机器语言入门》并实践其中的示例，初学者将能够逐步掌握机器语言的基本概念，并且建立起对计算机硬件和软件之间关系的深刻理解。这不仅能够提升编程技能，也为进一步学习计算机体系结构和操作系统等高级主题打下坚实基础。

Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series) Today’s Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package–PMTK (probabilistic modeling toolkit)–that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students. 标题和描述中提到的知识点可以细化为以下几点： 1. 机器学习的定义和重要性：机器学习是自动化数据分析的方法，能够自动检测数据中的模式，并利用这些模式预测未来的数据。这门技术是应对今天网络上电子数据激增的有效手段。 2. 统计模型和概率方法：本书强调基于概率的机器学习方法。这意味着机器学习模型通常会通过概率论的语言来描述和推断数据中的关系。 3. 机器学习的基本组成部分：包括概率论、优化方法和线性代数等基础知识。这些是构建和理解机器学习算法的基础。 4. 最新机器学习技术：书中介绍了若干最近的机器学习领域的发展，例如条件随机场（Conditional Random Fields）、L1正则化（L1 Regularization）和深度学习（Deep Learning）。 5. 机器学习的应用示例：在介绍理论的同时，书中使用了大量彩色图像和实际应用案例，帮助读者理解算法在生物信息学、文本处理、计算机视觉和机器人技术等领域的应用。 6. 模型驱动的方法：作者提倡使用基于原理的模型驱动方法，这通常涉及到图形模型（Graphical Models），通过图形模型来简洁直观地指定模型。 7. 编程实践和MATLAB软件包：本书不仅讨论理论，还提供了模型的MATLAB实现。这些模型已经包含在PMTK（概率建模工具包）软件包中，该软件包可以在网上免费获取。 8. 教育适用性：这本书适合已经具备基础大学数学背景的高年级本科生和初学者研究生。 9. 作者背景：Kevin P. Murphy是谷歌的研究科学家，并且曾经是不列颠哥伦比亚大学的计算机科学和统计学副教授。 10. 书籍评价：书籍得到了同行的广泛认可，被认为是一本直觉性强、内容丰富、易于理解但又全面深入的教材。它适合于大学学生学习，并且是机器学习领域从业者的必备书籍。 从上述内容可以看出，《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》是一本全面介绍概率视角下机器学习方法的教科书。它不仅提供了机器学习基础理论的介绍，还包括了用于实践的算法伪代码以及在不同领域应用的例子。该书强调理论与实践相结合，注重原理模型的构建，并配有相应的编程实践，帮助读者能够更好地理解和运用机器学习技术。

dcase2020_task2_baseline 这是DCASE 2020挑战任务2“用于机器状态监视的异常声音的无监督检测”的基准系统。 描述 基准系统包含两个主要脚本： 00_train.py 该脚本通过使用目录dev_data / <Machine> / train /或eval_data / <Machine> / train /来训练每种机器类型的模型。 01_test.py 此脚本在目录dev_data / <Machine> / test /或eval_data / <Machine> / test /中，为每个计算机ID生成csv文件，包括每个wav文件的异常分数。 csv文件将存储在目录result /中。 如果模式为“开发”，则还将为每个计算机ID制作包括AUC和pAUC的csv文件。 用法 1.克隆存储库 从Gi

哈斯克 用Haskell编写的非常非常简单的Turing Machine模拟器和解释器。 编译并运行 您将需要来编译该项目。 您可以开始做 git clone http://github.com/micheleberetta98/hasking cd hasking stack setup stack build stack run example.txt 您可以使用stack test执行一些测试。 命令行选项 选项如下 hasking [-i FILE] [-o FILE] [-t TAPE] [-v] [-h] 短的 长 意义 -v --version 打印版本 -h --help 打印帮助页面 -i --input 输入文件（默认为stdin ） -o --output 输出文件（默认为stdout ） -t --tape 最初使用的胶带 初始磁带将覆盖文

标题 "machine_learning_predicting_phenotype_eval" 暗示我们正在探讨一个使用机器学习预测表型（phenotype）的评估项目。表型是生物体的可观察特征，如颜色、形状或行为，由基因和环境共同决定。在这个项目中，我们将重点关注如何使用Python进行机器学习来预测这些特征。 描述虽然没有提供具体细节，但我们可以假设它涉及数据预处理、模型选择、训练、验证和评估等标准步骤。项目可能包括对生物数据集的分析，例如基因表达数据或个体的生理测量。 标签 "Python" 提示我们整个过程将使用Python编程语言进行。Python在数据科学领域非常流行，因为它有丰富的库和工具，如Pandas用于数据操作，NumPy和SciPy用于数值计算，以及Scikit-learn（sklearn）用于机器学习。 在文件名称 "machine_learning_predicting_phenotype_eval-main" 中，“main”通常指的是项目的主代码文件或入口点，这可能是运行整个预测流程的脚本。 以下是关于使用Python进行机器学习预测表型可能涉及的关键知识点： 1. 数据预处理：数据清洗，处理缺失值，异常值检测，标准化（如Z-score或min-max缩放），特征编码（如分类变量的one-hot编码）。 2. 特征工程：探索性数据分析（EDA），寻找与表型相关的特征，可能涉及统计分析和可视化。 3. 选择模型：根据问题类型（分类或回归）选择合适的模型，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、梯度提升机（XGBoost）或神经网络。 4. 划分数据集：将数据划分为训练集、验证集和测试集，确保模型的泛化能力。 5. 训练模型：使用训练集拟合模型，调整超参数以优化性能。 6. 验证模型：在验证集上评估模型，防止过拟合，可能使用交叉验证来更准确地评估模型性能。 7. 模型评估：使用各种指标如准确率、精确率、召回率、F1分数（分类问题）或均方误差、R^2得分（回归问题）。 8. 超参数调优：使用网格搜索或随机搜索等方法找到最优模型参数。 9. 结果解释：理解模型的权重和特征重要性，以解释模型的预测结果。 10. 模型部署：如果满足性能要求，将模型打包为API或服务，以便实际应用。 在实践中，这个项目可能还包括数据导入、错误处理、结果可视化以及编写报告或文档，以便清晰地传达研究发现和模型性能。Python的Matplotlib和Seaborn库可用于创建图表，而Jupyter Notebook或Google Colab可以作为交互式开发和展示结果的平台。这个项目涵盖了从数据处理到模型构建的完整机器学习生命周期，涉及多种Python工具和技术。

压缩AI CompressAI（ compress-ay ）是用于端到端压缩研究的PyTorch库和评估平台。 CompressAI当前提供： 用于基于深度学习的数据压缩的自定义操作，层和模型 官方库的部分端口 预训练的端到端压缩模型，用于学习图像压缩 评估脚本，将学习的模型与经典图像/视频压缩编解码器进行比较 注意：多GPU支持目前处于试验阶段。 安装 CompressAI仅支持python 3.6+（当前对PyTorch的支持<3.9）和PyTorch 1.4+。还需要C ++ 17编译器，最新版本的pip（19.0+）和常见的python软件包（有关完整列表，请参见setup.py ）。 要开始并安装CompressAI，请在运行以下命令： git clone https://github.com/InterDigitalInc/CompressAI compressai cd

强化学习中样本的重要性加权转移 此存储库包含我们的强化学习中的重要性加权样本转移》的代码，该代码已在ICML 2018上接受。我们提供了一个小库，用于RL中的样本转移（名为TRLIB），包括重要性加权拟合Q的实现-迭代（IWFQI）算法[1]以及有关如何重现本文提出的实验的说明。 抽象的 我们考虑了从一组源任务中收集的强化学习（RL）中经验样本（即元组）的转移，以改善给定目标任务中的学习过程。 大多数相关方法都专注于选择最相关的源样本来解决目标任务，但随后使用所有已转移的样本，而无需再考虑任务模型之间的差异。 在本文中，我们提出了一种基于模型的技术，该技术可以自动估计每个源样本的相关性（重要性权重）以解决目标任务。 在所提出的方法中，所有样本都通过批处理RL算法转移并用于解决目标任务，但它们对学习过程的贡献与它们的重要性权重成正比。 通过扩展监督学习文献中提供的重要性加