实战paddlenlp领域 医疗
14.Mock 实战练习
目录 Rewrite Map Local Map Remote Rewrite 原理 Rewrite 实战 场景 修改雪球行情页面的股票名称 修改雪球行情页面的股票价格 设置方法 Tools -> Rewrite 勾选 Enable Rewrite 点击下方 Add 按钮新建一个重写的规则 在右侧编 ......
10.App 抓包实战练习
目录 抓包原理 常用应用场景 接口抓包分析实战 抓包原理 常用应用场景 解决移动端接口测试 解决接口测试过程中检查传参错误问题 mock 测试 接口抓包分析实战 抓取接口数据 Overview：接口的大体情况 Content：请求信息和响应信息 上半部分：请求，请求头信息，请求参数，cookie 下 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？
开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
医疗保险欺诈识别监测模型分析
以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......
限流：计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战（史上最全）
限流：计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战（史上最全） 令牌桶算法原理及实现(图文详解) https://mikechen.cc/20379.html Redis 实现限流的三种方式 https://juejin.cn/post/7033646189845151757 ......
java实战手册（1）
目录switch switch //TIP To <b>Run</b> code, press <shortcut actionId="Run"/> or // click the <icon src="AllIcons.Actions.Execute"/> icon in the gutter. ......
if实战一
if实战开发： 读数比较大小的脚本： 1.单分支代码脚本if_read.sh： 1.1.if_read.sh脚本内容： 1.2.if_read.sh脚本执行结果： 2.多分支代码脚本if2_read.sh，将单分支的代码，简化： 2.1.if2_read.sh脚本内容： 2.2.if2_read.s ......
Java 8实战（九）- Collectors收集器
文章目录一、收集器简介1. 收集器用作高级归约2. 预定义收集器3. 归约和汇总3.1 查找流中的最大值和最小值3.2 汇总3.3 连接字符串3.4 广义的归约汇总3.5 收集与归约一、收集器简介流可以用类似于数据库的操作帮助你处理集合。你可以把Java 8的流看作花哨又懒惰的数据集迭代器。它们支持 ......
浦语书生大模型实战训练营03笔记和作业
1.1配置环境 进入命令行，安装pytorch环境 bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh InternLM conda activate InternLM # 升级pippython -m pip install --upgrade ......
Gorm实战，轻松掌握数据库增删改查技巧！
Gorm实战，轻松掌握数据库增删改查技巧！ CRUD通常指数据库的增删改查操作，本文详细介绍了如何使用GORM实现创建、查询、更新和删除操作。 目录Gorm实战，轻松掌握数据库增删改查技巧！一、Create（创建）1.1 创建记录1.2 用指定的字段创建记录1.3 批量插入1.4 创建钩子1.5 根 ......
Nginx实战系列之功能篇----后端节点健康检查
Nginx实战系列之功能篇 后端节点健康检查 公司前一段对业务线上的nginx做了整理，重点就是对nginx上负载均衡器的后端节点做健康检查。目前，nginx对后端节点健康检查的方式主要有3种，这里列出： 1、ngx_http_proxy_module 模块和ngx_http_upstream_mo ......
AI人工智能在智能写作领域的应用前景
AI人工智能在智能写作领域具有巨大的应用潜力。随着自然语言处理技术的进步，AI可以通过学习大量文本数据来模拟人类的写作风格和思维方式，从而自动生成文章、小说或新闻报道。 AI写作工具可以帮助作家和编辑提高工作效率，降低创作成本，并且能够根据用户需求定制内容。 此外，AI还可用于协助非母语人士进行写作 ......
MySQL运维实战(3.1) MySQL官方客户端使用介绍
作者：俊达 引言 MySQL是MySQL安装包默认的客户端，该客户端程序通常位于二进制安装包的bin目录中，或者通过rpm安装包安装mysql-community-client，是数据库管理系统的重要组成部分。MySQL客户端不仅仅是一个简单的软件工具，更是连接用户与数据库之间的桥梁，对于有效地使用 ......
【C++/Qt】QLCDNumber-电子时钟实战
头文件： #ifndef DIGITALCLOCK_H #define DIGITALCLOCK_H #include <QLCDNumber> class digitalClock : public QLCDNumber { Q_OBJECT public: digitalClock(QWidge ......
17-案例实战：教你快速搭建 Kubernete 监控平台
Prometheus 和 Grafana 可以说是 Kubernetes 监控解决方案中最知名的两个。Prometheus 负责收集、存储、查询数据，而 Grafana 负责将 Prometheus 中的数据进行可视化展示，当然 Grafana 还支持其他平台，比如 ElasticSearch、In ......
js-基础实战
jquery中: $().val() //代表取值 $().val("") //代表清空 $().val("abcdefg") //代表赋值 $.trim()是jQuery库中的一个函数，用于删除字符串的首尾空格。 define 定义模块 (定义aes 未依赖任何 函数) 相当与返回i define ......
如何使用WebSocket和JavaScript实现在线医疗咨询系统
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
浦语书生大模型实战训练营02笔记
1.打开算力平台，选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境： bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......
《实战Java虚拟机 JVM故障诊断与性能优化》读书
最近读了《实战Java虚拟机 JVM故障诊断与性能优化》这本书，有一些收获，特此记录 1.有Java虚拟机规范，各大厂商根据规范自己实现VM，大家平常用的是Hotspot 2.堆一般分为 新生代，老年代。新生代里又分成 伊甸园区，from区，to区。一般对象是在伊甸园区出生，经过垃圾回收进入from ......
ruby实战手册（22）-wxruby(1)
目录概述button` 概述 wxRuby3是一个针对Ruby的跨平台GUI库，基于成熟的针对C++的wxWidgets GUI工具包。它尽可能地使用本地小部件，为Windows、OS X和Linux/GTK上的GUI应用程序提供正确的外观、感觉和行为。wxRuby旨在为在Ruby中开发专业标准的桌 ......
ruby实战手册（21）
目录block block 可以用在闭包里 irb(main):067:1* def test () irb(main):068:1* x=1 irb(main):069:2* return lambda do irb(main):070:2* x+=1 irb(main):071:2* puts ......
MyBatis实战指南（二）：工作原理与基础使用详解
MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。那么，它是如何工作的呢？又如何进行基础的使用呢？本文将带你了解MyBatis的工作原理及基础使用。 一、MyBatis的工作原理 1.1 MyBatis的工作原理 工作原理图示： 1、读取MyBatis配置文件 myba ......
工程监测领域振弦采集仪的数据处理与分析方法探讨
工程监测领域振弦采集仪的数据处理与分析方法探讨 在工程监测领域，振弦采集仪是常用的一种设备，用于测量和记录结构物的振动数据。数据处理和分析是使用振弦采集仪得到的数据的重要环节，可以帮助工程师了解结构物的振动特性，评估结构的安全性，以及检测结构的健康状况。下面是关于振弦采集仪数据处理和分析的方法探讨。 ......
MySQL运维实战(2.4) SSL认证在MySQL中的应用
作者：俊达 引言 MySQL支持使用TLS协议进行通信，该协议在数据库通信中具有关键作用。首先，TLS能够加密客户端与服务端之间的通信数据，涵盖了客户端发送至服务端的SQL请求以及服务端返回给客户端的数据，从而确保敏感信息的保密性和完整性。除此之外，TLS还允许客户端验证服务端的身份，确保安全连接。 ......
中国AI领域超越美国的拐点在哪 —— 国产AI芯片量产化的成本接近于美国成熟AI芯片的成本
作为AI领域的一个大头兵，本是没有资格去谈论high level层面的东西的，只不过总有些忍不得说的事情。 今天这里就说下个人对中国AI发展的一个观点或是预测，在我看来中国AI领域超越美国的拐点就在于何时国产AI芯片量产化的成本接近于美国成熟AI芯片的成本。 可以说，在芯片设计领域我们已经赶上了美国 ......
InternLM实战营 第三次作业
基础作业 这一部分在第三次笔记中可以找到详细的 这里就给一个结果展示 运行结果 进阶作业 收集数据 这里我只收集了法律相关的三个数据，构造了对应的向量数据库 这里不放代码了，代码会放到最后的最后的github对应的项目中 创建应用 这里我现在自己机器上跑了一下效果 对应的知识库的内容 可能本来模型就 ......