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图标设计基础教程 UI最重要组建之一就是图标，随着扁平化设计的发展趋势，越来越注重图标的简洁与寓意表达，平面图标已占主导地位。` 【一】概念类别 扁平化图标大部分无非就是剪影表现，而这里为什么重点是

Java Media Framework 基础教程 pawenwen 发表于 2005-10-21 10:58:18 作者:Eric Olson     来源:ibm 评论数:12 点击数:5,727    

PL /SQL是一种高级数据库程序设计语言，该语言专门用于在各种环境下对ORACLE数据库进行访问。由于该语言集成于数据库服务器中，所以PL/SQL代码可以对数据进行快速高效的处理。除此之外，可以在ORACLE数据库的某些客户端工具中，使用PL/SQL语言也是该语言的一个特点。本章的主要内容是讨论引入PL/SQL语言的必要性和该语言的主要特点，以及了解PL/SQL语言的重要性和数据库版本问题。还要介绍一些贯穿全书的更详细的高级概念，并在本章的最后就我们在本书案例中使用的数据库表的若干约定做一说明。

Kettle 也叫 PDI，在2006年 Kettle 加入了开源的 BI 组织 Pentaho, 正式命名为PDI，英文全称为Pentaho Data Integeration。Kettle 是“Kettle E.T.T.L. Envirnonment”只取首字母的缩写，这意味着它被设计用来帮助你实现你的ETTL需要：抽取、转换、装入和加载数据；翻译成中文名称应该叫水壶，名字的起源正如该项目的主程序员 MATT 在一个论坛里说的哪样：希望把各种数据放到一个壶里然后以一种指定的格式流出。

1. QuickTest 基础教程周继绪 Thursday, October 18, 2018 2. 目录QuickTest Professional 簡介 錄製測試腳本 錄製並分析測試腳本 建立檢查點

摘要 聚类是一种无监督的学习（ 无监督学习 不 依赖预先定义的类或带类标记的训练实例），它将相似的对象归到同一个簇中，它是观察式学习，而非示例式的学习，有点像全自动分类。说白了，聚类 （clust

的方法，来从样例中学习值为实数、离散或向量的函数。像反向传播（BackPropagation）这样的算法使用梯度下降来调节网络参数以最佳拟合由输入-输出对组成的训练集合。ANN学习对于训练数据中的错误

最近一群来自美国加州大学伯克利分校的学生们目前正在试图通过 Baxter 机器人来学习编写代码，来进一步缩减学习与练习之间的鸿沟。其实这种通过机器人的方式来教给大学生们学习的过程与搭建汽车或组装智能手机的过程非常相似。

Learning （Azure 机器学习） 公开预览版，这项新的服务主要是为 Azure 用户提供开发可预测分析服务或机器学习的方案。 微软称 Azure 机器学习将提供新的分析工具，来自微软 Xbox

有网友在 Quora 上提问：对于那些非计算机科学行业的人，你会如何向他们解释机器学习和数据挖掘？ 斯坦福大学的印度学生、机器学习爱好者 Pararth Shah 在2012年12月22日的回复，非常经典，得赞数有

10本关于机器学习的最好免费电子书

非常好奇，从家里找到化学物质，混合成棕色的汤，以替换他祖母平时的药。这种孩子式的谋杀祖母的重罪，常常让我忍俊不禁。 规划一种新的机器学习模型的原型，与 George 制作化学毒物的需求类似。对于 数据科学家 来说，翻遍公司去寻找数据

译者：WZL， （36大数据专稿，转载必须标明来源） 在机器学习界叱咤风云多年的支撑向量机算法(SVM)，其发明人不单有奠基统计学习理论的Vapnik（最近跳槽去了Facebook 的FAIR人

根据外媒消息，微软收购了以色列一家机器学习厂商 Equivio，其拥有的机器学习技术可用于对企业或政府的海量办公文件、电子邮件进行智能分析和归类。 大数据时代，机器学习（Machine Learnin

在提供发现埋藏数据深层的模式的能力上，机器学习有着潜在的能力使得应用程序更加的强大并且更能响应用户的需求。精心调校好的算法能够从巨大的 并且互不相同的数据源中提取价值，同时没有人类思考和分析的限制。对于开发者而言，机器学习为应用业

你反感。人工智能，主要是机器学习技术的突飞猛进让这些场景，有些已经成真，有些 正在成真。对于提供智能服务的商业企业来说，这些场景意味着巨大的金矿。很多企业计划或者已经在机器学习这座金矿山上采矿了。

世界人工智能顶级专家李飞飞被曝已与谷歌达成协议，将加入谷歌云计算业务新成立的机器学习部门 （Google Cloud Machine Learning）。据 The Verge 消息指出，李飞飞是与她的学生李嘉一同加盟谷歌。Danny

借着人工智能的热潮，各种机器学习项目也迎来了一个爆发期。其中有一些因为背后的巨头支持或者稳定可靠的性能而广为人知，例如 Tensorflow、Caffe 和 Theano 等。但实际上，有为数更多的项

。好消息是，美国国家标准与技术研究所（NIST）与密歇根州立大学的科学家们，已经开发出了一套借助机器学习技术和算法的自动化流程，让指纹比对工作变得更具效率。通过智能手机内建的指纹传感器，使得面向司法鉴定的自动指纹分析看似轻而易举。