1、代码首先安装依赖包：recorderxnpminstallrecorderx-S<template><divclass="container"><divclass="mt-30"><el-button@click="onStartRecord">开始录音</el-button><el-button@click

最近工作中有个要求SOCKET的功能，想将一个通信功能做得简单一点。发现LNET非常方便，所以对它研究了一下。LNET有两种类型，可视化和非可视化。做WINDOWS下一般都是用可视化的。用于LINUX和WINCE，必须用非可视化的。我要将它封装成DLL的话，必须用非可视化的。DLL代码如下：librarypro

点击查看代码publicvoiddownloadKsxxYzyTemplate(HttpServletRequestrequest,HttpServletResponseresponse){try{//FileDownloadUtils.downloadFileFromResource(response,YZYMB_NAME,YZYMB_URL);FileDownloadUtils.downloadFileFro

安装PyAlink提前安装好anaconda并创建或切换到要安装的环境，运行pipinstallpyalink即可安装alink（所支持最新版本的flink，目前是1.13），也可以运行pipinstallpyalink-flink-***安装指定flink版本的alink，例如pipinstallpyalink-flink-1.12表示安装支持flink-1.12版本的alink下载

示例代码及相关内容来源于《Alink权威指南（Java版）》独热编码OneHotEncoder是用于将类别型特征转换为独热编码的类。独热编码是一种常用的特征编码方式，特别适用于处理类别型特征，将其转换为数值型特征。对于每个类别型特征，OneHotEncoder将其编码成一个长度为类别数量的向量。

概述主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术，用于将高维数据转换为低维的特征空间。其目标是通过线性变换将原始特征转化为一组新的互相无关的变量，这些新变量称为主成分，它们按照方差递减的顺序排列，以保留尽可能多的原始数据信息。主成分分

概述随机森林（RandomForest）是一种集成学习（EnsembleLearning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。随机森林的基本原理可以概括如下：随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽样（Boots

概述Alink提供了一系列与推荐相关的组件，从组件使用得角度来看，需要重点关注如下三个方面：算法选择推荐领域有很多算法，常用的有基于物品/用户的协同过滤、ALS、FM算法等。对于不同的数据场景，算法也会在计算方式上有很大的变化。推荐方式输入信息可以有多种选择，输入结果也有

示例代码及相关内容来源于《Alink权威指南（Java版）》概述决策树模型再现了人们做决策的过程，该过程由一系列的判断构成，后面的判断基于前面的判断结果，不断缩小范围，最终推出结果。如下，基于决策树模型预测天气，是最常见的示例。天气的整个预测过程，就是不断地判断推测的过程。特征

//下载地图图片downLoad(){letbase64=this.getMyMap().getCanvas().toDataURL('image/png')letdate=newDate();letaLink=doc

先下载依赖------npminstallhtml2canvasinstall(Vue,options){//把你想打印区域的ID替换掉printVue.prototype.getPdf=function(print){vartitle

直播电商平台开发，js前端下载后端返回的文件流 /** * * *@export *@param{*}fileRes文件流 *@param{{name:any;type:any}}fileObj文件名称和类型 */e

一、介绍Alink是基于Flink的通用算法平台。1.1数据聚类介绍1.可以定义为5组数据类型的特征字段名称：sepal_lengthdouble,sepal_widthdouble,petal_lengthdouble,peta

如何获取本地国标文件很少把自己的代码发上来，因为一方面都是旁门左道，不是真正能够独当一面的成果。另一方面只是一时使用，过了这个阶段或者环境变了就没法用了。这次贴上来