思维训练

训练包，包含有用的训练资料。

利用卡方检验，再次筛选特征词，降低维度至 1000 维。 采用 K 折交叉验证评估分类器性能。StratifiedKFold 用于将数据集分成 n_folds 份，分别进行验证和训练，并计算平均分类准确率作为性能指标。

PyTorch 平台上的深度学习模型，用于图像超分辨率：FSRCNN 包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重 评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM

提供适用于FastText文本分类训练的高质量数据集。

级联训练器是一个交互式应用程序，管理图像列表中矩形ROI的选择和定位，用于设定训练算法的基础标签，并创建全新的级联分类器。该工具支持添加、删除、旋转、排序图像，以及粘贴ROI到一系列图像中的新功能。用户可以通过键盘快捷键简化操作，方便训练检测器和多ROI的选择与管理。

背景 YARN框架 YARN工作流程 对比分析 YARN功能

这篇文章详细介绍了如何使用集合思维编写SQL，并附带了一个数据库文件和SQL代码，便于您理解和实践。

大数据学习路上的 Hadoop 思维导图，还挺实用的，适合理清核心组件和运行原理这类东西。结构清晰，内容覆盖也比较全，从 HDFS 到 MapReduce 都带到了。你要是刚接触大数据，或者在整理知识体系，这份导图绝对值得收藏。 Hadoop 的模块划分还挺直观，像 HDFS、YARN、MapReduce 之间的关系梳理得明白，适合搭建你对 Hadoop 的整体认知。哪怕你已经上手过一阵子了，用它来查漏补缺也蛮合适。 搭配下面这些导图一起看，效果更佳： YARN 思维导图——调度、资源管理部分讲得蛮细 Spark Core 思维导图——理解跟 Hadoop 的对比 Scala 知

Oracle基础训练，涵盖最基础的要点，掌握后即可入门。

这是一个Xmind文件，记录了关于MySQL的学习笔记，内容涵盖了InnoDB存储引擎的实现方式、索引的作用及优化方法等重要主题。通过该思维导图，可以系统地理解和管理MySQL数据库。