C0_495936
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Ta的资源
MySQL-server_5.7.28-1ubuntu18.04_amd64.deb-bundle.rar
mysql-server_5.7.28-1ubuntu18.04_amd64.deb-bundle,供Linux下使用。
开发工具：
大小：150.6MB
2022-06-15 10:18:04上传
weixinxiaocenxu
注意：此存储库是从旧的Tuya Github存储库xxxxxx继承的，该存储库将很快弃用。 请改用此存储库来开发Tuya SDK。 要更改现有的远程存储库URL，请检查此教程： :
概述
这是连接Demo的快速访问 ， 和MQTT的简单版本，目前正在稳定中。 新功能将在将来更新。
经验
如果您需要在自己的小程序中嵌入小程序分发网络的功能，则可以访问小程序SDK来获取票证信息，然后调用小程序插件以完成分发网络，然后调用界面在分配网络成功后再次获取设备信息。
如果需要在自己的小程序中开发设备控制，场景链接，自动化和其他功能，则可以通过小程序SDK调用相应的接口。
如果您需要Doodle Doodle小程序来支持您的设备，请与我们联系。 小程序的公开版可以扫描以下二维码的代码体会：
如果设备列表中未显示任何设备，则可以单击“添加设备”，选择“扫描代码分发网络”，然后扫描以下二维代码以体
开发工具：
大小：792KB
2022-06-15 08:02:29上传
hibernate-l2cache:使用 infinispan 测试 hibernate-l2cache
这是 1. 如何使用 hibernate 2. 如何使用 Infinispan 配置 hibernate l2 缓存的示例 3. 如何配置 Infinispan 缓存 4. 如何使用 Infinispan Interceptors
项目使用 PostgreSQL 作为数据库。
开发工具：
大小：10.5KB
2022-06-15 03:31:49上传
批量改变HTML文件的meta信息中的编码方式
有的时候html文件的编码方式与meta信息中指定的编码方式不同，可以通过这段代码搞一下。 此程序依赖jsoup和commons-io包 压缩包里都有，资料收集于网上，分享一下……
开发工具：
大小：342.9KB
2022-06-15 01:03:54上传
S3.Translator-crx插件
语言:Deutsch,English,Français,Nederlands,català,español,italiano,polski,português (Brasil),slovenský,slovenščina,čeština,русский,українська,فارسی,العربية,中文 (简体),中文 (繁體),日本語,한국어
在任意语言之间翻译选中的单位，短语短语整个网站
s3.translator增加了谷歌翻译的电力转换为您的浏览器！它支持在100多种语言中输入的所选文本的翻译，输入短语或整个网页。新功能：语言学习！-----------------------翻译限制：-----------------------1.未处理Mozilla.org和Google.com的某些站点2.在没有页面的站点上未处理，例如错误404（未找到页面）3.未在内部Firefox和GoogleChrome页面上处理，例如关于：Addons，关于：Config，Chrome：// Extensions /，Chrome：//设置/等。4.未在扩展页面上处理“Moz-exte
开发工具：
大小：363.6KB
2022-06-14 09:08:11上传
c3p0+mchange+commons-logging+mysql-connector
c3p0-0.9.5.2.jar
mchange-commons-java-0.2.11.jar
commons-logging-1.2.jar
mysql-connector-java-5.1.43-bin.jar
开发工具：
大小：1.9MB
2022-06-14 05:40:43上传
Credit_Risk_Analysis:应用机器学习解决现实挑战
Credit_Risk_Analysis
应用机器学习解决现实挑战：信用卡风险。
概述
信用风险提出了有监督的机器学习模型的分类问题，即良好的贷款（一类）远远超过了风险贷款（另一个分类），这使得训练模型来检测风险贷款变得困难。 在没有特别注意的情况下，有监督的机器学习模型将简单地训练自己以获取对企业没有好处的良好贷款。 进入阶段，我们假设的机构客户LendingClub，一家点对点借贷服务公司。
为了帮助LendingClub解决不良贷款问题，我使用了不平衡学习和scikit-learn这两个python机器学习库，根据不同的重采样技术来训练六个监督的机器学习模型。 所使用的六种不同的机器学习方法如下：
ROS
冒烟
欠采样
斯莫汀
平衡随机森林分类器
简易合奏分类器
在结果部分的下面，我评估了每个模型的性能。 并且，在摘要部分中，我建议是否应使用模型来预测信用风险。
结果
使用项
开发工具：
大小：103.2KB
2022-06-14 03:28:18上传