基于TCP/IP的网络通信技术实现了面向连接的用户与服务器间点对点异步通信，本代码在该基础上应用了多线程以及共享数据结构技术，使网络服务器具有了多用户间数据转发的功能，进而解决了局域网多用户间的通信问题。 使用时先建立ODBC，Server与ChatServer先运行，然后运行Client
上传时间： 2014-08-13
上传用户：hasan2015
《移动位置—视频监控系统》应是在综合应用3S技术（卫星定位技术GPS，遥感技术RS，地理信息系统技术GIS）、移动通讯技术、计算机网络技术、地图数据服务技术、多媒体数据通讯技术基础上，以服务于资源优化配置、紧急预案分析、中心调度指挥为目的，建立的一套具有移动人员（车辆）交互定位、人员（车辆）移动中邻近地物定位查询、多目标间多媒体数据(文字/照片/视频/语音)即时交互、多目标多窗口轨迹与视频监控、路径选择与语音导航等多项功能的“移动多媒体监控平台”。
上传时间： 2014-01-13
上传用户：lizhen9880
产品数据管理理论的文章，祁国宁产品数据管理技术及其应用，非常难得。
标签： 产品数据管理
上传时间： 2017-07-26
上传用户：zhuyibin
IBM实验室提供的数据集生成器源码，可以数据挖掘中经常使用的关联规则数据集。
上传时间： 2013-12-22
上传用户：sk5201314
无线通信－华为公司内部技术培训手册，包含数据通讯技术，无线通信技术，程控交换技术，ATM技术等十几个PDF书籍。不用多说，很难下载到的好资料。
上传时间： 2014-06-03
上传用户：lanhuaying
一个异常点是相当不同的或不符合一个数据集的其余部分数据。检测离群点是非常重要的许多应用中，并在最近引起了广泛关注 在数据挖掘研究界。在本文中，提出了一种方法检测发现异常数据的频繁模式（或频繁项目集
上传时间： 2017-08-29
上传用户：jing911003
一份完整的关于数据存储基础知识的电子资料，帮助数据存储技术爱好者学习。
上传时间： 2013-11-25
上传用户：caixiaoxu26
邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
标签： knnr.m
上传时间： 2015-05-21
上传用户：zyhhh
本教材在“对潜在目标的跟踪和识别中多传感器多目标数据融合技术”这门短期课程，做了一些新的数据融合算法进行解释和举例说明。许多读者对其中三个领域特别感兴趣，即贝叶斯推理、人工神经网络和模糊逻辑。本书正是包含了这些新发展起来的内容，满足了对这些知识有需求的读者。
上传时间： 2017-05-20
上传用户：dahui83
K-Means算法是最古老也是应用最广泛的聚类算法，它使用质心定义原型，质心是一组点的均值，通常该算法用于n维连续空间中的对象。 K-Means算法流程 step1：选择K个点作为初始质心 step2：repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 例如下图的样本集，初始选择是三个质心比较集中，但是迭代3次之后，质心趋于稳定，并将样本集分为3部分 我们对每一个步骤都进行分析 step1：选择K个点作为初始质心 这一步首先要知道K的值，也就是说K是手动设置的，而不是像EM算法那样自动聚类成n个簇 其次，如何选择初始质心 最简单的方式无异于，随机选取质心了，然后多次运行，取效果最好的那个结果。这个方法，简单但不见得有效，有很大的可能是得到局部最优。 另一种复杂的方式是，随机选取一个质心，然后计算离这个质心最远的样本点，对于每个后继质心都选取已经选取过的质心的最远点。使用这种方式，可以确保质心是随机的，并且是散开的。 step2：repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 如何定义最近的概念，对于欧式空间中的点，可以使用欧式空间，对于文档可以用余弦相似性等等。对于给定的数据，可能适应与多种合适的邻近性度量。
上传时间： 2018-11-27
上传用户：1159474180
