ECCV 2018

利用 SQL Server 日志文件，精准恢复数据。

提供了 MATLAB 2018b 的下载链接。

基于单纯形算法的结构化匹配 MATLAB 代码 该代码由密歇根大学安阿伯分校的 Mingzhe Wang 创建，用于在图像中定位短语。 先决条件： HDF5 MATLAB 使用说明： 测试预训练模型： 运行 cd workspace。 下载预训练模型：./fetch_model.sh。 下载测试数据：./fetch_test_feat.sh。 运行 cd ../src/lua。 运行 th test_matching.lua。 评估二分匹配模型： 运行 cd ../workspace/matching。 运行 p=runEval_arg('../workspace/matching'

AutoML 挑战赛的第二名项目，效果还挺亮眼的。团队用的是一套基于树模型的集成方法，还加了软投票机制，准确率表现蛮不错。在 PKADD 2018 上拿奖的那种水平，思路清晰，代码也不复杂，适合研究自动化建模流程的朋友拿来拆解、学习一下。

MatConvNet基于ECCV16论文的实现，采用多尺度卷积神经网络进行单幅图像去雾。我们提供了测试演示和预训练模型，适用于Win7电脑。

如果你想深入了解大数据，是在实际应用中的技巧，Packt.Practical.Big.Data.Analytics.2018.1.epub这本书还是挺不错的。它带你从理论到实践，适合刚接触数据的朋友。书中的内容涵盖了大数据的各个方面，像是使用Python数据、Spark的使用等都得清楚。书中的案例也挺实用，能你更好地理解如何在项目中应用这些工具。如果你之前接触过一些基本的编程，拿到这本书之后，基本上能快速上手，搞定大数据的基本操作。嗯，尤其是Python和Spark，这些工具在实际工作中常见，掌握它们对你未来的职业发展有。如果你要是感兴趣，还可以查看相关的资源，比如这几篇文章，给你更多的视角和

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2018-高负荷-kv 项目 “高负荷系统” 课程。步骤1：HTTP + 存储（截止日期2018-10）克隆并添加上游： $ git clone git@github.com:/2018-highload-kv.git Cloning into '2018-highload-kv'... $ git remote add upstream git@github.com:polis-mail-ru/2018-highload-kv.git

在这个存储库中，我们提供了用于描述定位算法的元数据和代码。目前，我们提供了三个测试区域的元数据，每个区域包括每个位置的嵌入式描述符和二进制语义描述符。测试路线用于结果报告。我们在Matlab中实现了本地化算法，并对Mac和Linux系统上的测试进行了说明和实验。具体的配置文件（如ESParams.m和BSDParams.m）定义了不同功能类型的参数。运行Localisation.m可以生成结果，将其保存在名为“ ranking.mat”的数组中，包含所有候选位置的真实路径摘要。结果目录中自动保存了具有最佳前5位路径的结构。使用calculate_accuracy.m脚本绘制结果。

最新版本的2018年度行政区划数据sql文件，包含字段： ID char(6) NAME varchar(64)