字段 简要 模型 常用
boot-admin 项目数据库缺省字段设计之最佳实践
数据库（Database）中的缺省字段（也称为默认字段），就是在一般情况下，每个数据表（Table）必须包含的字段（Field）,这类字段用于满足特定的数据需求，字段值的填充或更改一般遵照一定的逻辑要求。缺省字段的设计应该考虑到数据的完整性和一致性，以确保数据的正确与可靠，设计合理的表字段对于数据的 ......
R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24141 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好处等 ......
Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？ 有25个变量： ID： ......
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处：拓端数据部落公众号 人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......
Day04 drf之source序列化字段定制与反序列化校验、modelserializer使用
# 今日内容 ## 1 序列化高级用法之source(了解) ```python # 1 创建了5个表（图书管理的5个） # 2 对booke进行序列化 # 总结：source的用法 -1 修改前端看到的字段key值 》source指定的必须是对象的属性 book_name = serializer ......
iOS视频播放常用重点知识
iOS视频播放常见的重要知识点如下： 视频格式：iOS支持的视频格式主要有H.264、MPEG-4、H.263、Sorenson等。它们根据不同的应用场景进行使用。 视频编解码：视频编解码技术是视频播放的核心，它有两部分组成，1.将原始视频数据编码为压缩格式，2.将压缩格式的数据解码成原始视频数据。 ......
常用DOS命令
路径中如果有空格，需要用双引号包含，建议所有路径都用双引号 删除文件夹以及子文件夹内的所有文件，但不删除文件夹，不弹出询问对话框 del /s /q "D:\Publish\GCH_QYNBZHGLPT\qynbzhglpt_web" 删除文件夹以及所有内容，不弹出询问对话框 rd /s /q "D ......
双向全桥LLC谐振变换器（CLLLC）型拓扑，下面是仿真模型图，谐振频率下正向运行波形图，反向运行波形图。
双向全桥LLC谐振变换器（CLLLC）型拓扑，下面是仿真模型图，谐振频率下正向运行波形图，反向运行波形图。联系爽快者送对应的文献。看清仿真图是开环的ID:8849671264080436 ......
粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测 PSO-ELM优化算法预测模型。 E
粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测PSO-ELM优化算法预测模型。ELM模型在训练之前可以随机产生ω和b, 只需要确定隐含层神经元个数及隐含层神经元激活函数, 即可实现ELM预测模型的构建。在ELM模型的构建中, 只需确定初始ω和b, 而无需复杂的参数设置, 具有学习速度快、泛化性能好等优点 ......
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Paddle Inference 模型推理
Paddle Inference 模型推理流程 分别介绍文字检测、方向分类器和文字识别3个模型，基于Paddle Inference的推理过程。 使用whl包预测推理 whl 格式本质上是一个压缩包,里面包含了py文件,以及经过编译的pyd文件 为了更加方便快速体验OCR文本检测与识别模型，Padd ......
基于前景和背景的图像分割，流行排序模型 MATLAB代码 将图像像素
基于前景和背景的图像分割，流行排序模型MATLAB代码将图像像素分为前景类和背景类。基于图的流形排序模型的交互式图像分割框架，该模型是一种基于图的半监督学习技术，可以根据输入数据显示的内在结构学习非常光滑的函数。通过克服传统模型中图构造的两个核心问题：图的结构和图的边缘权值，改进了最终的分割结果。 ......
数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（上篇）[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合：stacking、blending
数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（上篇）[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合：stacking、blending ......
数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（下篇）[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合：stacking、blending
数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（下篇）[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合：stacking、blending ......
三相四桥臂逆变器MATLAB/Simulink仿真模型，接不平衡负载时的调制算法。
三相四桥臂逆变器MATLAB/Simulink仿真模型，接不平衡负载时的调制算法。接非线性负载时的多PR控制器并联算法。提供仿真模型、参考文献ID:9835693184071748 ......
三相级联H桥逆变器仿真模型，七电平，十一电平逆变器，采用载波移相或者载波层叠的控制方法，可以提供参考
三相级联H桥逆变器仿真模型，七电平，十一电平逆变器，采用载波移相或者载波层叠的控制方法，可以提供参考文献ID:6430694665023809 ......
MATLAB Elman神经网络数据预测，BP神经网络预测，电力负荷预测模型研究
MATLAB Elman神经网络数据预测，BP神经网络预测，电力负荷预测模型研究负荷预测的核心问题是预测的技术问题，或者说是预测的数学模型。传统的数学模型是用显示的数学表达式加以描述，具有计算量小、速度快的优点，但同时也存在很多的缺陷和局限性，比如不具备自学习、自适应能力、预测系统的鲁棒性没有保障等 ......
T型三电平并网逆变器Matlab/Simulink仿真模型，采用双闭环控制策略，并网电流外环，电容电流有源阻尼内环，
T型三电平并网逆变器Matlab/Simulink仿真模型，采用双闭环控制策略，并网电流外环，电容电流有源阻尼内环，电流波形质量完美， THD不到2%，采用三电平SVPWM算法，大扇区小扇区判断。报告仿真模型，参考文献和仿真报告ID:3650694664707463 ......
基于模型过程中的特征选择
#特征选择的常用方法 过滤法 按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，通过设定阈值或者待选择阈值的个数来选择特征。 包装法 根据目标函数（通常是预测效果评分）每次选择若干特征，或者排除若干特征。 嵌入法 使用机器学习的某些算法或模型进行训练，得到各个特征的权值系数，并根据系数从大到小选择特征。 ......
电表无线红外抄表数据采集mqtt协议对接json字段格式示例要求
{ "cmd": "SnapshotData", #定时上报数据命令 "ts": 1683341539, #时间戳-秒(s) "group": 1, #分组号 "data": { "recTime": 1683341539, #时间戳-秒(s) "Ua": 200.14, "Ub": 265.81, ......
GPT大语言模型Alpaca-lora本地化部署实践【大语言模型实践一】
本文进行本地化部署实践的Alpaca-lora模型就是Alpaca模型的低阶适配版本。本文将对Alpaca-lora模型本地化部署、微调和推理过程进行实践并描述相关步骤。 ......
Nginx 常用的基础配置（web前端相关方面）
基础配置 user root; worker_processes 1; events { worker_connections 10240; } http { log_format '$remote_addr - $remote_user [$time_local] ' '"$request" $s ......
SqlServer查询存储过程和视图是否用到表字段
查询存储过程视图是否用到表和字段 select name from sysobjects as s inner join syscomments as o on s.id=o.id where text like N'%表名%字段名%' --查询表字段SELECT OBJECT_NAME(objec ......
★常用设计模式
创建型模式 简单工厂 选择不一样的参数，生成不一样的产品可用switch（）来做参数选择 public class FoodFactory { public static Food makeFood(String name) { if (name.equals("noodle")) { Food n ......
Windows的disk报错代码153和SCSI代码简要分析
SCSI报错代码示例 Windows服务器上频繁出现event上来源为disk，ID为153的事件，并且影响到了数据库业务的正常运行。 点击该事件的详细信息，可以看到对应的SCSI读写请求及其状态。 上文scsi的译义如下： offset 29 SCSI Satus为00，译义为SCSISTAT_G ......
三种方式从jdbc中获取数据库表字段信息
一、整体代码 1、method1：执行select语句获取，select * from dims where 1 = 2 2、method2：执行show create table获取，show create table dims 3、method3：从jdbc数据库连接获取 import lomb ......
Laravel5.8-添加、更新、删除数据库字段
在设计表的时候，往往不能一次性到位，很多的时候会根据需求重新补充缺少的字段 一、添加字段 1 php artisan make:migration add_testmore_add_siteid --table=testmore 2 php artisan make:migration #固定格式 ......
dpkg命令用法、Ubuntu下deb包的解压、打包、安装、卸载及常用命令参数
dpkg命令的用法 不带图简装：https://blog.csdn.net/wanghuohuo13/article/details/78916821?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=dpkg&utm_medium=distribu ......
一个程序设计业务中，如果需要这个表数据对应3种业务，但是唯独其中一种要多几个字段去展示，其它的两个业务不需要，那么是 1.在原表基础上新增字段，2.还是新增数据表，3.还是建立关联表只存储这几个字段？或许你有更合适的设计思路？
作为一个AI助手，我可以为您提供一些设计思路，但是最终的决定应该基于具体场景和业务需求。 一种解决方案是在原表基础上新增字段。这种方法简单快捷，可以避免复杂的表关联，但是会使得表结构变得臃肿，不利于维护和拓展。如果这个表在后续的业务中还需要扩展字段，就会更加困难。 另一种解决方案是新增数据表。这种方 ......
Hugging Face发布全新AI 编程模型StarCoder！
导读 Hugging Face 日前联合 ServiceNow 发布了一个免费的大型语言模型 StarCoder（150 亿参数），该模型经过训练主要用途是可以生成代码，目的是为了对抗 GitHub Copilot 和亚马逊 CodeWhisperer 等基于 AI 的编程工具。 目前像是 GitH ......
python高级技术（IO模型）
一 IO模型介绍 Linux环境下的network IO * blocking IO 阻塞IO * nonblocking IO 非阻塞IO * IO multiplexing IO多路复用 * signal driven IO 信号驱动IO * asynchronous IO 异步IO 由sign ......