2NN

当用户访问2NN的web端时，可能会遇到页面空白的情况。为了解决这一问题，可以通过调整配置来确保Secondarynamenode页面正确显示相关信息。

8.6 列表视图 在这一点上，列表视图应该很少介绍，但我们仍然要讨论可以与它们一起使用的属性。下面是我们的 to_do 任务 列表视图 的一个例子: todo.task

Hadoop NN & RM 高可用集群配置实战 这份配置指南提供了搭建 Hadoop NameNode (NN) 和 ResourceManager (RM) 高可用集群的详细步骤。经过实践验证，确保配置准确无误，您只需根据实际环境修改 IP 地址即可直接使用。

感知器学习规则是：Wnew = Wold + e*p，其中e = t - a。更新权重和偏差，直至达到正确的输入目标。例如，对于AND门：P=[0 0 1 1; 0 1]; t=[0 0 0 1]; w=[0 0]; b=0; ep=20；[wb]=perceplearn(P,t,w,b,ep);

文本分类的 K-nn 项目还真不少，但这个叫的小工具在 Java 环境里做得还挺顺的。核心逻辑就是用 K 个“邻居”的类别来判断当前文本归属哪个类。嗯，思路简单、上手快，哪怕你是刚入门，也能照着模子撸一套出来。 K-nn 算法的套路蛮直白的，先算距离，比如用余弦相似度或欧氏距离，挑最近的 K 个邻居，让它们投票决定结果。挺像问路，谁离得近听谁的，简单粗暴但好使。 Java 下搞这个分类器，主要就是三块：文本预（像去停用词、提特征啥的）、距离函数（比如自己写个calculateCosineSimilarity()）、再加上K-nn 主逻辑。整体结构清晰，代码也好维护。 项目本身没花里胡哨的外壳，

LZ-NN 代码这个项目挺实用的，适合做 2D/3D 中的 LZ 数据预测。它结合了 LSTM 和 Narnet 两个神经网络技术，效果蛮不错的。如果你用 MATLAB，记得安装“神经网络时间序列”工具箱。运行代码时，可以按照文档的指引更改参数，这样你就能根据自己的数据进行预测了。Python 版的 LSTM 也挺，依赖关系清单也写得清楚。如果你在 MATLAB 中运行，先把训练好的网络文件network_test.mat复制到code文件夹，替换原文件就行了。，代码简单易用，文档也写得详细，尤其适合想快速做一些预测模型的开发者。需要注意的是，网络训练时，你可以通过train_combined

基于MATLAB的1NN分类器实例选择与编辑 本项目提供MATLAB代码，用于编辑最近邻分类器 (1NN) 并进行实例选择。 主要功能： edit_greedy_tabu_search(Data, Labels, tabu_gap, verbose)：应用贪婪禁忌搜索算法 (GTS) 为每个类提取一个原型。 edit_closest_to_centroid(Data,Labels)：选择最接近质心的实例。 train_1nn(TrainingData, TrainingLabels,~)：训练1NN分类器。 test_1nn(C,Data,Labels)：测试1NN分类器性能。 vorono

matlab代码按f5命令窗口执行，用于NN字符识别的神经网络和反向传播。

BJ参数推荐系统是一款基于BP-NN学习算法开发的Matlab应用程序，专门为粘合剂喷射式3D打印机设计。它能够帮助用户在打印前选择最佳的构建参数，以优化最终产品的性能特性。这个应用程序的开发经过多次实验验证，总结出了4个关键参数。

Matlab的扩展mat2str功能。如果mat2str可以处理更多类型和形状而不仅仅是二维数字和字符串矩阵，那就太好了。jl-mat2str2库以mat2str2函数的形式为Matlab提供了扩展的mat2str功能。Matlab的mat2str仅适用于数字、字符串和字符，而mat2str2还支持单元格、日期时间和表格数组。它还支持超过2维的矩阵。mat2str2是mat2str接口的扩展，并且与它向后兼容。如果MathWorks愿意，我认为他们可以将这个功能整合到mat2str中，它会工作得很好。## 安装将jl-mat2str2发行版复制到您磁盘上的某个位置，并将其Mcode/目录添加到