MINING 第24页

Ethereum学习之路 ——账户模型

概述1.miningpuzzle:相较于比特币的ASIC矿机，以太坊为了避免挖矿专业化，采用了memoryhardminingpuzzle的挖矿方式.这样设置的目的是在一定程度上限制了ASIC芯片的使用

ZaSoular·2020-07-11 00:00

数据挖掘综述

1、定义数据挖掘（Datamining）是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。

Metal1·2020-07-10 22:46

CentOS8 安装ping 命令

yumprovides命令来搜索哪个软件包里包含了ping命令[root@a7128460b671/]#yumprovides"*/ping"Loadedplugins:fastestmirror,ovlDeterminingfastestmirrors

LANGZI7758521·2020-07-10 22:07

作业完成情况——自然语言处理

参与人员：余艾锶、2.程会林、3.黄莉婷、4.梁清源、5.曾伟、6.陈南浩完成检查：博客（读书笔记）、课后习题答案、代码、回答问题《TextMiningandAnalytics》(12.13)https

woodwood2000·2020-07-10 22:49

如何在Java中生成比特币钱包地址

这个过程被称为挖矿mining。区块

weixin_33893473·2020-07-10 19:52

区块链: 技术驱动金融 - 第5章比特币挖矿

这一章将着重讨论比特币挖矿（bitcoinmining）。前面章节讨论了比特币是如何依赖这些矿工们而运行的——他们查证交易记录、制造和存储所有的区块、对被写入区块链的区块达成共识、从中获取一些奖励。

weixin_30292745·2020-07-10 18:50

CDH 配置YARN动态资源池的计划模式，根据时间划分资源，不同时间不同队列使用不同资源

公平调度配置可参考：http://datamining.blog.csdn.net/article/details/94554469目录计划模式设置队列资源抢占分配计划模式设置1.创建计划规则2.设置白天配置

jast_zsh·2020-07-10 14:00

数据挖掘领域的十大挑战

数据挖掘领域10大挑战性问题：1.DevelopingaUnifyingTheoryofDataMining2.ScalingUpforHighDimensionalData/HighSpeedStreams3

小小芸童孩·2020-07-10 12:50

CVPR2020：点云弱监督三维语义分割的多路径区域挖掘

CVPR2020：点云弱监督三维语义分割的多路径区域挖掘Multi-PathRegionMiningforWeaklySupervised3DSemanticSegmentationonPointClouds

wujianming_110117·2020-07-10 12:56

Pi Network 最佳入门手册

Introduction引言Problem:Accessibilityof1stGenCryptocurrencies问题:第一代加密货币的易用性Solution:Pi-MiningGoesMobile

我的道由我定·2020-07-10 11:19

安装numpy+mkl

引子:运行fromsklearn.datasetimportload_iris时提示：Traceback(mostrecentcalllast):File"F:/github/MiningStart/Chapter1

weixin_34055787·2020-07-10 08:12

数据科学与机器学习导论

首先，对于数据挖掘的概念，目前比较广泛认可的一种解释如下：DataMiningistheuseofefficienttechniquesfortheanalysis

weixin_33840661·2020-07-10 07:35

基于轨迹数据的伴随关系分析挖掘

伴随分析是轨迹数据的一种常见分析任务，但是伴随分析面临着三大挑战：摘自ICDM2013年论文MiningFollowingRelationshipsinMovementData的表述：Challenge1

sparkexpert·2020-07-10 02:18

几篇异常行为检测的论文概括

MarketManipulationofBitcoin:EvidencefromMiningtheMt.GoxTransactionNetwork比特币、市场操纵、Mt.Gox交易所的原始数据原始数据集

MyAnqi·2020-07-10 01:52

Mining Discriminative Triplets of Patches for Fine-Grained Classification 论文翻译（二）

3.用于细粒度分类的判别三元组此部分主要介绍如何利用几何约束自动挖掘判别三元组，以及如何生成用于挖掘三元组分类的中层表示。我们在图1中展示了我们的框架的概述。在初始化阶段，我们根据细粒度对象的实例具有类似的总体外观这一事实，使用最近邻的方法找出潜在的三元组。然后，我们使用整个训练集或大部分训练集来验证候选三元组的区分性，并根据基于熵选择具有区分性的三元组。在分类时，我们选择具有最大响应度的三元组构

草莓夹心·2020-07-09 23:51

Mining Discriminative Triplets of Patches for Fine-Grained Classification 论文翻译

摘要细粒度分类涉及基于高度局部化区域的细微差异来区分相似子类别，因此，精确定位具有区分度的区域仍然是一个主要挑战。我们提出了一个基于patch的框架来解决这个问题。为了提高patch定位的准确性，我们引入了具有几何约束的patch三元组，并自动挖掘具有鉴别意义和几何约束的三元组进行分类。所产生的方法只需要对象边界框。使用四个公开可用的细粒度数据集证明了它的有效性，在这些数据集上，它在分类性能上优于

草莓夹心·2020-07-09 23:51

linux eth0获取不到ip地址

NoLinkPresent"Iamnotabletosetupmyeth0onRHlinux9installedonavmwareGSXserver3.Irecievetheerrormessage:DeterminingIPinformationforeth0

lumingming1987·2020-07-09 19:20

区块链扩容方案之（一）Bitcoin-NG

区块链扩容方案之（一）Bitcoin-NG比特币性能缺陷：Bitcoin-NG共识协议介绍：Bitcoin-NG的安全性分析：1.Bitcoin-NG的激励机制状况1--自私挖矿（selfish-mining

玩转区块链·2020-07-09 16:34

P104显卡-P106挖矿显卡，矿卡的算力与价格详细

180算力，价格每片显卡预计在2400基于GP104的P104-100，搭配G5X，规格可能类似1080,和基于GP106的P106-100，搭配6GGDDR5，规格1280SPASUSP106-100MINING1280SP

aoao99999·2020-07-09 13:41

在Ubuntu下配置pyrouge

简介：ROUGE ROUGE是由微软亚洲研究院知识挖掘组(TheKnowledgeMininggroupatMicrosoftResearchAsia)调研经理(researchmanager)Chin-YewLin

Merry的技术历程·2020-07-09 11:25

数据挖掘导论课后习题答案-第一章

最近在读《IntroductiontoDataMining》这本书，发现课后答案只有英文版，于是打算结合自己的理解将答案翻译一下，其中难免有错误，欢迎大家指正和讨论。侵删。第一章（a）不是。

KeEN丶X·2020-07-09 11:26

数据挖掘：理论与算法（2019秋第一章）

数据挖掘理论与算法听课笔记第一章第一节第二节第三节第四节第六节第七节第八节第一章第一节DataRich，Informationpoor：DRIP第二节Learningsources：数据挖掘、模式分类、Datamining

Yunhui Zeng·2020-07-09 06:15

数据挖掘常用工具

本文的主要内容编译自BlazZupan和JanezDemsar的一篇论文（Open-SourceToolsforDataMining）。我仅仅选择其中的要点和大家共享，同时加入一些个人的点评意见。

yanghongche·2020-07-09 03:04

预测危险未知数——事故预防多维度分析

“针对当前生产和生活中面临的安全事故问题,利用当前发展迅速的DM(DataMining)技术,通过对事故信息的多维度分析，实现监测系统的事故预测,提高了监测系统的性能,形成安全预警机制。

tecdat拓端·2020-07-08 23:10

基于图链和并行挖矿提高区块链性能

ImproveBlockchainPerformanceusingGraphDataStructureandParallelMining原文:https://arxiv.org/abs/1808.10810

KJ·2020-07-08 15:28

正则表达式和文本挖掘（Text Mining）

正则表达式和文本挖掘（TextMining）在进行文本挖掘时，TSQL中的通配符（Wildchar）显得功能不足，这时，使用“CLR+正则表达式”是非常不错的选择，正则表达式看似非常复杂，但，万变不离其宗

weixin_30446197·2020-07-08 13:26

oracle 11g system 用户的默认密码

:直接回车连接到:oracledatabase11genterpriseeditionrelease11.2.0.1.0-productionwiththepartitioning,olap,dataminingandrealapplicationtestingoptionssql

nuptxiaoli0518·2020-07-08 11:11

经典的观点挖掘算法（文本挖掘系列）

最近阅读了一篇关于观点挖掘的KDD论文（MiningandSummarizingCustomerReviews，KDD04），其挖掘算法很经典，特此做记录。

__鸿·2020-07-08 11:06

CellPress | 人工智能在临床试验中的应用

名词AI：ArtificialIntelligence，人工智能Associationrulemining：关联规则挖掘BMI：Brain–machineinterface，脑机接口DL：Deeplearning

qq2648008726·2020-07-08 09:33

Peak 8.22 读书笔记

Itisoneofthemostenduringanddeep-seatedofallbeliefsabouthumannature—thatnaturaltalentplaysamajorroleindeterminingability.deep-seated

Eliot2017·2020-07-08 09:06

Oracle Data Mining 组件说明

一.DataMining组件说明在说明之前，我们先用如下SQL查看一下DB中的组件：SQL>colcomp_idfora15SQL>colversionfora15SQL>colcomp_namefora30SQL

tiantiangeq·2020-07-08 07:01

sklearn -- -- --线性回归和逻辑回归

sklearn中提供了很多的线性回归的模型，详情可以点击：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6026343.htmlsklearn对DataMining的各类算法已经有了较好的封装

程序员孙大圣·2020-07-08 06:28

数据挖掘作业三：主成分分析、推荐系统和关联规则

中山大学软件工程数据挖掘第三次作业github地址：https://github.com/linjiafengyang/DataMining主成分分析（PrincipalComponentAnalysis

linjiafengyang·2020-07-08 05:19

[知识点整理]用于内容感知推荐系统的门控式注意自动编码器(Gated Attentive-Autoencoder for Content-Aware Recommendation)

GatedAttentive-AutoencoderforContent-AwareRecommendation.InTheTwelfthACMInternationalConferenceonWebSearchandDataMining

Type真是太帅了·2020-07-07 23:47

凑单算法——基于Graph Embedding的bundle mining

一、背景凑单作为购物券导购链路的一个重要环节，旨在帮助用户找到商品，达成某个满减门槛（比如满400减50），完成跨店凑单，完善购物券整个链路的体验。满减购物券作为大促中使用最广泛的一种营销手段，优势远大于红包、商品打折等优惠活动，它不仅能给用户带来切实的优惠，而且能让用户买的更多，提升客单价。凑单作为用券的重要链路，旨在帮助消费者找到能使用同门槛优惠券的商品。今年凑单相比往年，有两个重大突

Winsdons·2020-07-07 23:26

logistic回归的多分类任务实现------鸢尾花数据（DATA MINING HOMEWORK)

鸢尾花问题：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data对于以上给出的数据集，用模型进行训练，得到良好的分类器，分类模型。（要求用线性回归模型）初看数据可以知道大概这么几个信息：首先数据是四维的，类别是三类，是一个多分类问题。因为题目要求用线性模型做，能想到的分类方式大概就是最朴素的线性回归分类，多项

forest小拳拳·2020-07-07 21:30

MinHashing基本原理

p=533&cpage=1#comment-5985读书笔记：相似度计算(1)无意中发现这本貌似不错的书MiningofMassiveDatasets，随便记一下学到的东西。

pf1492536·2020-07-07 18:33

在CentOS 7.x上安装Zoom

www.zoom.us/download[root@m01Downloads]#yumlocalinstallzoom_x86_64.rpmLoadedplugins:fastestmirror,langpacksExaminingzoom_x86

春江花月夜秋兴八首·2020-07-07 18:31

SQL Server 2005 Data Mining简介

简介企业均在尝试分析其数据时都面临若干问题。通常，并不缺乏数据。事实上，很多企业感觉到他们被数据淹没了；他们没有办法完全利用所有的数据，将其变成信息。为了处理这方面的问题，开发了数据仓库技术，以让企业从异构的数据源获取大量数据，并将其变成实用信息。恰当实现的数据仓库是具有惊人强大功能的解决方案。公司可以对信息进行分析，并将其加以利用，以进行明智的决策。通过使用数据仓库，可以为您提供以下问题的答案：

mounting·2020-07-07 17:55

2019年印尼国际矿山机械及技术设备展览会

2019年印尼国际矿山机械及技术设备展览会MiningIndonesia2019--The19thinternationalMiningandMineralsRecoveryExhibitionandConference2019

境外工程机械展会·2020-07-07 15:01

TheServerSide.com's 4th annual Java Symposium --Session Descriptions

SessionDescriptionsADozenWaystoGettheTestingBug¦AdvancedAgileTechnologies:BeyondXP¦AdvancedAnalyticApplicationswithJavaDataMining

liguangchaojava·2020-07-07 13:42

kubernetes使用flannel网络插件服务状态显示CrashLoopBackOff

logisDEPRECATEDandwillberemovedinafutureversion.Uselogsinstead.I082303:28:21.3423521main.go:514]DeterminingIPaddressofde

kjh2007abc·2020-07-07 12:14

7/6

3.KDD大会（国际数据挖掘与知识发现大会，ACMSIGKDDConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining,简称KDD）是数据挖掘领域的顶级国际会议，由ACM（

Simmel·2020-07-07 12:02

数据可以用来做什么？——十个有趣的“大数据”案例

BeerandNappies--ADataMiningUrbanLegend：http://t.cn/

田江·2020-07-07 11:23

面向程序员的数据挖掘指南

不剪发的Tony老师·2020-07-07 09:22

【人工智能】数据科学2019发展趋势有哪些？计算机先驱艾伦•图灵这样说！

MetaBrown,@metabrown312,《DataMiningforDummies》作者,A4ABrown公司总裁。致力于培养管理和技术人员之间的有效沟通。

haotian1685·2020-07-07 09:21

从0到1 | 文本挖掘的传统与深度学习算法

数据挖掘（DataMining）指从大量的数据中通过算法搜索隐藏在其中信息的过程。而文本挖掘就是从文本数据中获取有价值的信息和知识的过程，最基本的应用就是实现文本的分类和聚类。二、文本挖掘有什么用？

AI科技大本营·2020-07-07 06:42

【Option】部署安装Oracle 11g的Data Mining组件

有关Oracle10g中部署安装DataMining组件请参考《【Option】部署安装Oracle10g的DataMining组件》（http://space.itpub.net/?

cuanchuwei1207·2020-07-07 06:15

【Option】部署安装Oracle 10g的Data Mining组件

部署安装OracleDataMining组件主要有两种方法。第一种方法就是在使用dbca图形化工具在安装数据库实例时完成组件的安装；另外一种方法是在已存在的数据库实例上手工部署安装。