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win2008 r2安装windows phone 7开发工具

默认情况下,windows phone7开发工具只能在windows7上安装,我的本本上好不容易把win2008 r2以及相关软件安装好,总不能因为这个又把win7装回去吧,百度了一下,还真有人研究这个 ,把解决方法贴在这里备份:  1、下载wp7开发工具安装文件,下载地址:http://www.microsoft.com/downloads/en/details.aspx? 方法:命令行模式下,输入vm_web.exe /x,解压到某个目录,比如c:\wp7 3、打开c:\wp7\baseline.dat文件,找到[gencomp7788]这个节点,将下面的内容修改如下: VersionCheck=Blocker  注:大家可以根据自己机器操作系统的实际情况做相应调整,比如要在xp上安装,就应该是把InstallOnWinXP=1改成InstallOnWinXP=0 4、继续命令行模式下 注意:如果您的vs2010已经打了sp1补丁,安装wp7工具后,会提示sp1需要重装(坑爹啊!)详情请参考邀月兄弟的文章

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7.数据分析(1) --MATLAB通过Nvidia GeForce GPU加速深度学习计算

提供了很多关于深度学习(常见的卷积神经网络和循环神经网络)的接口) 据说matlab现在只支持NVIDIA系列的显卡,matlab 2018a Neural Network Toolbox关于深度神经网络GPU 上的加速计算有以下要求: Using a GPU requires a CUDA® enabled NVIDIA® GPU with compute capability 3.0 or higher. 即需要一个计算能力3.0以上的带CUDA驱动的NVIDIA系列GPU才能实现GPU加速, matlab命令行窗口内通过‘gpuDevice’查看显卡是否具备加速功能, 笔者的显卡的计算能力是5.0 为实现GPU的加速过程,不同版本的matlab对GPU的计算能力有不同的要求: CUDA-enabled NVIDIA GPUs with compute capability 3.0 or higher ExecutionEnvironment'可以设置为cpu、gpu或者auto 示例程序以CPU进行网络训练的过程如下图所示,费时45 sec 笔者以GPU进行加速训练的过程如下图所示,费时21 sec GPU加速了计算

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    Uva 1354 Mobile Computing

    题目链接 题意:   一个宽为r 的房间里, 有s个砝码, 每个天平的一端要么挂砝码, 要么挂另一个天平, 并且每个天平要保持平衡。    通过枚举二叉树的形态, 再枚举每一个叶子节点所放砝码, 最后再计算每个方案的宽度并计算答案。   每增加一个天平, 那么可以放砝码数 + 1。 note: 坑0的输出了, 用primtf("%.9lf\n", 0)输出来的是0  用0.0来输出才是0.000000 惨wa三发。 include <cstdio> 3 #include <cstring> 4 #include <cstdlib> 5 #include <ctime> 6 #include <set> 7 ;} 25 #define pa {system("pause");} 26 #define p(x) {cout<<x<<endl;} 27 #define pd(x) {printf("%.7lf

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    Quantopian 入门系列二 - 流水线 (上)

    很多交易算法都需要重复的做以下几个步骤 对于已知集合的每个资产,计算它们不同移动窗口下的 N 个统计量 根据『1』中计算的值选择可交易的子资产集(subset) 根据『2』中选择的资产集上计算所需的投资组合权重 1 简介 流水线,我们可以同时多个资产中的多维特征上定义一系列运算,而这些计算可分为三大类: 因子(factor) 筛选器(filter) 分类器(classifer) 三者的相同点:都是从资产和时点产生值的函数 比如在计算最近 10 天的平均收盘价时,我们可以使用 SimpleMovingAverage 内置因子来计算指定窗口长度(10天)内输入数据(收盘价)的平均值。 这是返回的数据帧里面有两个列标签,一个是 10 天平均值,一个是当日最新值。 需要注意的是,.latest 方法不仅仅只用到因子上,还可以用到其它方面,接下来会介绍。 = (f1 + f2) / 2.0 接下来,我们来创建一个 relative_difference 的因子,来计算 10 天平均和30 天平均的相对差。

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    【V课堂】R语言十八讲(八)—简单运算

    这节我们将会讲解R语言基础的最后一节,数据的计算,包含了一些简单的统计数字特征和简单的四则运算,逻辑运算等等,也涉及到了矩阵方面的知识,由于数字特征,矩阵是高等数学的知识,所以这里会简单的介绍一下这些知识的数学背景 来看看R里面的例子就一目了然了. ? 2.统计数字特征 均值 mean 就是我们说的平均值,统计学,均值能够表现一组数据的中心,或者说质心,就好像你端一个盘子,只需要 将盘子的重心点拖住,盘子就不会倒一样,由此物理常识我们拓展到均值的特性 ,就是所有点到均值的距离,我 们也可以理解为误差,其正负抵消后最后一定为0,误差的天平一定是平衡的 .是一个很重要的特征,当然当它 表示数据的水平时,有一个缺点,就是容易受极端值影响 4.矩阵计算 相乘:分为两种相乘 ,一种是点积,数量积,其乘法法则是将两个向量的对应的数相乘后求和.如a(1,2,3,4) 与b(1,2,3,4) 那么点积就是1*1+2*2+3*3+4*4=30,记住点积得到的结果是一个数

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    高级SQL查询技巧——利用SQL改善和增强你的数据

    这是我构建复杂的管道时学到的一些技巧,这些技巧使我的工作轻松而有趣。 一、计算滚动平均 使用时间序列数据时,为观察值计算滚动平均值或附加历史值可能会有所帮助。 在下面的示例,如果表B的值表A上当前观察日期的前7天之内,我们可以将这些销售量相加并除以7,以获得表A的每一行的每周滚动平均值: select a.date , a.total_widgets_sold ) b on a.date = b.date group by a.date , a.total_widgets_sold order by a.date 2021日历年第17周的小部件销售,其7天平均值处于滚动状态 三、使用CASE语句处理复杂的逻辑 CASE语句的语法与整个数据科学其他常用编程语言的逻辑不同(请参阅:Python / R)。 这是R和SQL如何编码此逻辑的方法: ## Example of Nested Logic in R if(shoppers$sales<=0){ print("Error: Negative/No

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    二叉树及其三种遍历

    一.二叉树的常用性质 1.常用性质 <1>.二叉树的第i层上最多有2^(i-1) 个节点 。(i>=1) <2>.二叉树如果深度为k(有k层),那么最多有2^k-1个节点。 <5>.完全二叉树,具有n个节点的完全二叉树的深度为[log2n]+1,其中[log2n]+1是向下取整。 (此处只需结点个数个数组即可,并不计算数值!) 输入:(11,LL) (7,LLL) (8,R) (5,) (4,L) (13,RL) (2,LLR) (1,RRR) (4,RR) () (3,L) (4,R) () 输出:5 4 8 11 13 ,int L2,int R2)//建树各树的: 序-后序 { if(L1>R1)return 0;//空树 int root=post_roder[R2];//树根是后序的最后一个字符

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    Hadoop基础教程-第6章 MapReduce入门(6.5 温度统计)

    66.7 7 9999.9 0 9999.9 0 6.2 4 0.0 7 999.9 999.9 100.4* 87.8* 0.00I 999.9 000000 YEAR15-18Int.年份.MODA19-22Int.月日.TEMP25-30Real当天平均气温在华氏度,丢失值为9999.9Count32-33Int.用于计算平均温度的观察数。 丢失值为999.9Count75-76Int.用于计算平均可见度的观察数量。WDSP79-83Real当天平均风速. 丢失值为999.9Count85-86Int.用于计算平均风速的观测数。 ,各局部平均值的平均值将不再是整体的平均值了,所以不能直接用combiner。 //可以通过变通的办法使用combiner来计算均值,即在combiner的键值对不直接存储最后的平均值, //而是存储所有值的和个数,最后reducer输出时再用和除以个数得到平均值

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    【kAri OJ604】圣哲的树

    每组的数据有三行:每一行分别为三个字符串S1,S2,S3S1表示天平左侧放置的树,S2表示天平右侧放置的树,S3表示天平平衡后右侧的状态up,down,even。 输出格式 每组数据输出独占一行,输出是三种可能的一种: X is light. X is heavy. cannot judge. 健康的数的v[i]赋一个能区分开的值,比如v[i]设为9,如果第一次是even,后面最多减两次,为7,而可能不健康的数v最大为3,这样就可以区分开。 代码 #include<iostream> #include<cmath> #include<cstring> #define l v[s1[j]-'A'] #define r v[s2[j]-'A'] solve(1); else if(s3=="down") solve(-1); else for(int j=0; j<s1.size(); j++)l=r=

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    数据集 | MERRA-2全球再分析数据集

    这种气象数据定量遥感的应用可以说是十分的广泛。 我们今天就一块来看一下这种数据。 这一景为MERRA-2一天的平均净辐射数据(也有一天的最大值和最小值),这个数据由于是采用同化算法计算得来的,所以全球没有空缺,是一个空间连续的数据。 02 我们再看一下全球的风速数据 ? 风速数据为高度2m处的风速,本景图像为一天平均的风速。我们本次分享的数据也含有一天内的最大风速和最小风速。 03 最后,我们来看一下相对湿度的显示。 ? 上面我们看到的是我们已经整理好的MERRA-2数据,时间分辨率为一天,每个变量都有这一天的最大值、最小值和平均值。我们将会以百度云盘的方式分享给大家。 数据格式为hdf,每一个文件中都包含一天里面的所有变量(变量的最大值、最小值和平均值)。

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    图解冒泡排序算法

    序列的最右边放置一个天平,比较天平两边的数字。如果右边的数字较小,就交换这两个数字的位置。 ? 由于6<7,所以交换这两个数字。 ? 完成后,天平往左移动一个位置,比较两个数字的大小。 继续将天平往左移动一个位置并比较数字。重复同样的操作直到天平到达序列最左边为止。 ? 不断对数字进行交换,天平最终到达了最左边。通过这一系列操作,序列中最小的数字就会移动到最左边。 ? 将天平移回最右边,然后重复之前的操作,直到天平到达左边第2个位置为止。 ? 当天平到达左边第2个位置时,序列第2小的数字也就到达了指定位置。 ? 将天平再次移回最右边,重复同样的操作直到所有数字都归位为止。 ? 就这样,一直重复同样的操作直到所有数字都归位为止。 ? 就这样,一直重复同样的操作直到所有数字都归位为止。 ?

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    Quantopian 入门系列二 - 流水线 (下)

    全部整理 make_pipeline() 函数,将 high_close_price 作为终极筛选器传递给 screen 参数。 ? 例如,USEquityPricing 返回时浮点型,因此我们 USEquityPricing.close 的结果上执行算术运算,比如计算 5 天平均值。 自定义因子:均值 自定义因子时,我们可以 CustomFactor 的子类下重设默认参数 inputs 和 window_length。 在下例,我们用 numpy.nanmean() 的方法来计算均值,将默认参数 inputs 和 window_length 设为 inputs = [USEquityPricing.close, USEquityPricing.open ] window_length = 10 这样就可以定义一个计算收盘价和开盘价的 10 天均值差的子类了。

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    你总是接到莫名推销电话,这个原因可以帮你解读

    一个好消息,一个坏消息 好消息是:2016年补天平台共收录可导致个人信息泄露的网站漏洞359个,漏洞数量较2015年的1410个大幅下降了74.5%。 ? 春天,一个泄露的季节 2016年除了1月份,其他各月补天平台均收到了可导致个人信息泄露的网站漏洞报告,5月份曝出的相关漏洞数量和可能泄露的个人信息数量双双达到最高峰。 ? 但 3、5月份泄露情况明显多于平均值,不知道是否有科学的解释。 以“万”为单位的泄露量级 统计359个可导致个人信息泄露的网站漏洞,共有20个网站漏洞可能泄露的个人信息都在5000万条以上,其中还有2个漏洞可能泄露的个人信息都在5亿条以上。 结果显示,在前述被报漏洞的213个备案网站,北京地区备案的网站最多,为64个,其次是上海22个、广东19个。排名Top10的省级行政区还有:浙江、吉林、湖南、江苏、安徽、湖北、广西。 ?

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    R系列】概率基础和R语言

    概率论和数理统计,方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。 设X为随机变量,如果E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为Var(X)。 ? R程序:计算S(1,2,3,4,5)的二阶心矩(方差) > S<-c(1,2,3,4,5) > var(S) [1] 2.5 距是广泛应用的一类数学特征,均值和方差分别就是一阶原点矩和二阶心矩。 表征概率密度分布曲线均值处峰值高低的特征数。峰度刻划不同类型的分布的集中和分散程序。 设从均值为μ、方差为σ^2;(有限)的任意一个总体抽取样本量为n的样本,当n充分大时,样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ^2/n的正态分布。 掌握R语言,就可以快速的把概率的知识,用R语言进行现实,非常有利于帮助我们解决生活遇到的问题。

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    r语言求平均值_r语言计算中位数

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 R的统计分析通过使用许多内置函数来执行的,这些函数大部分是R基础包的一部分,并且它们将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果。 平均值是通过取数值的总和并除以数据序列的值的数量来计算,函数mean()用于R计算均值,语法如下: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 当我们提供trim参数时,向量的值进行排序,然后从计算均值删除所需数量的观察值,例如,当trim = 0.3时,每一端的3个值将从计算删除以找到均值。 在这种情况下,排序的向量为(-21,-5,2,3,42,7,8,12,18,54),从用于计算均值的向量从左边删除:(-21,-5,2)和从右边删除:(12,18,54)这几个值。 好啦,来综合看下实例: 输出结果为: 数据系列的中间值被称为中位数,R中使用median()函数来计算中位数,语法如下: median(x, na.rm = FALSE) 参数描述如下: x

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