问题的提出：编写一个小公司的工资管理系统。该公司主要有4类人员：经理、兼职技术人员、销售员和销售经理。要求存储并显示每类人员的编号（从100起编号）、姓名和月薪
问题的提出：编写一个小公司的工资管理系统。该公司主要有4类人员：经理、兼职技术人员、销售员和销售经理。要求存储并显示每类人员的编号（从100起编号）、姓名和月薪，同时给出在创建每一类对象时构造函数的执行顺序（月薪计算方法为：经理固定月薪8000元，兼职技术人员100元/小时，销售员为当月销售额的4％...
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一种基于局部密度比权重设置模型的加权支持向量回归模型来单步求解多分类问题：该方法先分别对类样本中每类样本利用局部密度比权重设置模型求出每个样本的权重隶属因子,然后运用加权lib支持向量回归算法对所有样本进行训练,获得回归分类器,希望对大家有用!...
提出了一种新的基于规则的异常检测模型.把系统调用按照功能和危险程度进行了分类,该模型只是针对每类中关键调用(即危险级别为1的系统调用).在学习过程中,动态地处理每个关键调用,而不是对静态的数据进行数据
提出了一种新的基于规则的异常检测模型.把系统调用按照功能和危险程度进行了分类,该模型只是针对每类中关键调用(即危险级别为1的系统调用).在学习过程中,动态地处理每个关键调用,而不是对静态的数据进行数据挖掘或统计,从而可以实现增量学习....
提出了一种新的基于规则的异常检测模型.把系统调用按照功能和危险程度进行了分类,该模型只是针对每类中关键调用(即危险级别为1的系统调用).在学习过程中,动态地处理每个关键调用,而不是对静态的数据进行数据
提出了一种新的基于规则的异常检测模型.把系统调用按照功能和危险程度进行了分类,该模型只是针对每类中关键调用(即危险级别为1的系统调用).在学习过程中,动态地处理每个关键调用,而不是对静态的数据进行数据挖掘或统计,从而可以实现增量学习.同时通过预定义,精炼规则,有效地减少了规则数据库中的规则数目,缩减...
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