NIPS'2018

这篇论文介绍了麻省理工学院在NeurIPS（以前是NIPS）2018年会议上提出的逆卷积生成网络，它展示了如何从部分测量数据中恢复图像，该技术具有重要的可逆性质。如果您在工作中使用他们的代码或方法，请引用以下内容： @inproceedings{ma2018invertibility, title={Invertibility of convolutional generative networks from partial measurements}, author={Ma, Fangchang and Ayaz, Ulas and Karaman, Sertac}, booktitle={

麻省理工学院授权的Matlab数据输入代码，适用于我们的随机非参数事件张量分解存储库（RFP-HP）。打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_hybrid.m”获取模型，并使用“ Test_data_name_hybrid_more.m”进行对数似然测试。对于CP-PTF（CP-PP），打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_v2.m”获取模型，并使用“ Test_file_name_more.m”进行对数似然测试。对于CPT-PTF（CPMarkov-PP），打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_v2.m”获取模型，并使用“ Te

利用 SQL Server 日志文件，精准恢复数据。

提供了 MATLAB 2018b 的下载链接。

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。

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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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)

如果你在做大数据或者数据，听过Spark，它可是个挺强的工具。Spark2018eBook.pdf是一本蛮实用的电子书，覆盖了Spark的核心概念和实战案例。书中得挺细的，适合初学者上手，也能你进一步理解Spark如何在实际开发中发挥作用。书里有不少实际操作步骤，你跟着一起做，能更快上手。不管是批还是流，Spark都能轻松应对，数据效率挺高的。如果你刚入门Spark，这本书值得收藏。你还可以参考一些相关资源，比如《Spark & Spark Streaming 实战学习》或查看一些源码。如果你对源码比较感兴趣，可以下载一些源码，像是《spark-master.zip》和《Spark SQL 源