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IRIS

Openflow控制器
授权协议 Apache
开发语言 Java JavaScript HTML/CSS
所属分类 云计算、 SDN/OpenFlow
软件类型 开源软件
地区 不详
投 递 者 尉迟明辉
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

Iris 是基于功能微内核的操作系统。它可以在Ingenic JzSoc设备(例如NanoNote)上运行。

主要特点:

  • 明确定义的通信渠道,与其他内核相比,安全性得到了大大提高。特别是,只有当程序具有执行危险内容(例如写入敏感数据)的能力时,它才会伤害您。运行不受信任的程序没有任何危险。
  • 很好的调试功能。一切都可以虚拟化,这意味着即使没有特殊特权也可以调试设备驱动程序(当然必须有设备的响应,但这可以是仿真的;驱动程序看不到区别)。嗅探通信通道也非常容易。
  • 可入侵的。该系统将以这样一种方式进行设置,即以任何所需方式特别容易地互连组件。这导致了容易尝试的新可能性,之后可以将其丢弃或使用。
  • 根据鸢尾花数据集样本,建立模型,以花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度这4个特征值来推断目标值,属于山鸢尾、虹膜锦葵、变色鸢尾的哪一种 数据集介绍 Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher,1936年收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。 关于数据集的具体介绍: 特征值:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度 目标值: 山鸢尾、虹膜锦葵、变色鸢尾 代码:

  • 详见 https://blog.csdn.net/java1573/article/details/78865495

  • restful.http.HttpExample Class restful.http.HttpExample Extends %RegisteredObject { /// Sending HTTP Requests /// d ##class(restful.http.HttpExample).HttpRequest() ClassMethod HttpRequest() { /* Htt

  • 原文: Iris Species Classify iris plants into three species in this classic dataset The Iris dataset was used in R.A. Fisher's classic 1936 paper, The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems,

  • import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from matplotlib import pyplot as plt data = load_iris() features = data['data'] feature_names = data['feature_names'] target = data['target']

  • package main import ( "github.com/kataras/iris" ) func main() { app := iris.New() app.RegisterView(iris.HTML("./views", ".html")) // Method: GET // Resource: http://localhost:8080 app.Handl

  • from sklearn import datasets#引入数据集,sklearn包含众多数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split#将数据分为测试集和训练集 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#利用邻近点方式训练数据 import matplotlib as

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