对于Intel x86 PC , 开启电源后, 机器就会开始执行ROM BIOS的一系列系统测试动作，包括检查RAM，keyboard，显示器，软硬磁盘等等。执行完bios 的系统测试之后，紧接着控制权会转移给ROM 中的启动程序(ROM BOOTSTRAP routine)；这个程序会将磁盘上的第0轨第0 扇区（叫boot sector 或MBR ，系统的引导程序就放在此处）读入内存中，并放到自0x07C0:0x0000 开始的512 个字节处.
上传时间： 2014-12-30
上传用户：pei5
生物学种群遗传结构随机生成，由原始种群BOOTSTRAP生成任意数量的种群，以进行种群遗传结构显著性的统计学推断。
上传时间： 2015-04-08
上传用户：xmsmh
类加载器书籍： VM在运行时会产生三个ClassLoader，BOOTSTRAP ClassLoader、Extension ClassLoader和AppClassLoader.
标签： ClassLoader 书籍 运行
上传时间： 2013-12-23
上传用户：banyou
fastDNAml is an attempt to solve the same problem as DNAML, but to do so faster and using less memory, so that larger trees and/or more BOOTSTRAP replicates become tractable. Much of fastDNAml is merely a recoding of the PHYLIP 3.3 DNAML program from PASCAL to C.
标签： fastDNAml attempt problem faster
上传时间： 2014-01-24
上传用户：bjgaofei
这本书就是著名的沃塞曼编写的《统计学完全教程》，它的特点是覆盖全面、实用性强，除常规内容还包括BOOTSTRAP方法、有向图DAGs估计、Wald检验、Delta方法、统计泛函估计等。
上传时间： 2017-06-01
上传用户：hxy200501
CFE contains the following important features: * Easy to port to new SB1250/BCM1480 designs * Initializes CPUs, caches, memory controllers, and peripherals * Built-in device drivers for SB1250 SOC peripherals * Several console choices, including serial ports, ROM emulators, JTAG, etc. * Environment storage in NV EEPROM, flash, etc. * Supports big or little endian operation * Supports 32-bit and 64-bit processors * Support for network BOOTSTRAP. Network protocols supported include IP,ARP,ICMP,UDP,DHCP,TFTP. * Support for disk BOOTSTRAP. * Provides an external API for boot loaders and startup programs * Simple user interface. UI is easy to remove for embedded apps.
标签： following important contains features
上传时间： 2014-11-23
上传用户：龙飞艇
amazeui示例文档，可以参考学习.AmazeUI号称中文版BOOTSTRAP，是广大web前端er值得研究的一个前端框架。
标签： amazeui
上传时间： 2016-05-27
上传用户：TimmyKing
一款html5,音频播放器 移动版 BOOTSTRAP
上传时间： 2016-11-06
上传用户：zmxjasinda
非常好看的后台系统框架，BOOTSTRAP框架搭建，内容丰富多彩，完全满足系统开发需要
标签： 后台
上传时间： 2020-04-10
上传用户：hunter_wei
统计学习基础:数据挖掘、推理与预测介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。【内容推荐】《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》试图将学习领域中许多重要的新思想汇集在一起，并且在统计学的框架下解释它们。随着计算机和信息时代的到来，统计问题的规模和复杂性都有了急剧增加。数据存储、组织和检索领域的挑战导致一个新领域“数据挖掘”的产生。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模式识别、知识库、信息提取、高性能计算等诸多领域，并在工业、商务、财经、通信、医疗卫生、生物工程、科学等众多行业得到了广泛的应用。【作者简介】Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大学统计学教授，并在这个领域做出了杰出的贡献。Hastie和Tibshirani提出了广义和加法模型，并出版专著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究领域为：非参数回归和分类、统计计算以及生物信息学、医学和工业的特殊数据挖掘问题。他提出主曲线和主曲面的概念，并用S-PLUS编写了大量统计建模软件。Tibshirani的主要研究领域为：应用统计学、生物统计学和机器学习。他提出了套索的概念，还是“An Introduction to the BOOTSTRAP”一书的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影寻踪等数据挖掘工具的发明人之一。他不仅是位统计学家，而且是物理学家和计算机科学家，先后在物理学、计算机科学和统计学的一流杂志上表发论文80余篇。
标签： 统计
上传时间： 2022-05-04
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