开发者 模型 性能 名单

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 ......
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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 ......
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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 ......
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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 ......
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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 ......
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解析x86与x64:架构之争、性能较量与未来趋势

在计算机体系结构领域,x86和x64是两种备受关注的架构,它们在硬件设计、内存寻址、性能表现等方面有着显著的差异。本文将深入探讨x86和x64的详细区别以及各自的优点,帮助读者更全面地理解这两种计算机体系结构。 架构概述 x86 x86架构最初设计用于Intel的16位微处理器,后来扩展到32位。它 ......
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国产六核CPU商显板,三屏异显,米尔基于全志D9360开发板

芯驰D9-Pro 自主可控、安全可信的高性能商显方案 采用国产CPU:集成了6个ARM Cortex-A55@1.6GHz 高性能CPU和1个ARM Cortex-R5@800MHz; 高性能的高安全HSM安全的处理器,支持TRNG、AES、RSA、SHA、SM2/3/4/9; 它包含100GFLO ......
国产 D9360 9360 CPU

uboot 裸机开发

裸机程序开发里有一种低成本方案,利用u-boot的TFTP和USB下载功能,将成程序下载到开发板的内存用go命令来运行。 只要最终结果是ARM机器指令即可。理论上u-boot也能直接运行内存中的ELF文件,它需要用 bootelf命令运行。不过我一般都是编译器直接转成bin文件来运行的。 因为u-b ......
裸机 uboot

1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?

方便点1: 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下: 上面分析出现的问题:既然只统计:开业状 ......
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POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模,尤其是POT建模,对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是,E ......
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软件测试/测试开发全日制|Pytest中yield的用法详解

前言 在之前的介绍中,我们已经介绍了fixture的简单用法,但其实fixture还提供了两种非常优雅高效的写法,来完成测试执行前的处理操作与执行后的处理操作,即使用yield或addfinalizer来实现。本文我们将介绍使用yield来实现操作。 yield 在fixture中的关键字yield ......
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软件测试/测试开发全日制|Pytest测试框架fixture作为参数使用

前言 测试用例参数化的时候,使用 pytest.mark.parametrize() 参数化传测试数据,如果我们想引用前面不同fixture返回的数据当测试用例的入参。这个时候我们就可以用fixture 参数化 prams 来间接解决这个问题,本文就来给大家介绍一下如何使用fixture来实现参数化 ......
全日 全日制 软件测试 框架 参数

软件测试/测试开发全日制|Pytest测试框架Fixture作用域详解

前言 Pytest的fixtrue是存在作用域的,比如作用域为函数级别,那么没执行一条用例,就会重新执行一次fixtrue,如果是类级别,那么多个类执行时会在去执行fixture。fixture的作用域有5个,分别是: function,class,module,package,session。有了 ......
全日 全日制 软件测试 框架 作用

软件测试/测试开发全日制|Pyest结合json实现数据驱动测试

前言 数据驱动测试是提高代码覆盖率和可靠性的重要方法。结合pytest和JSON(JavaScript对象表示)文件可以轻松实现数据驱动测试。和CSV文件类似,Python读取json文件也不需要借助其他的第三方库,因此我们不需要进行额外的环境安装。下面是如何使用pytest和JSON文件进行数据驱 ......
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软件测试/测试开发全日制|Pytest结合CSV实现测试的数据驱动

前言 数据驱动测试是一种有效的测试方法,可以使用不同的输入数据运行相同的测试用例。结合pytest和CSV文件可以方便地实现数据驱动测试,相比于yaml以及Excel,使用CSV实现数据驱动不需要借助其他的第三方库,可以直接使用Python读取数据。在这篇文章中,我们将介绍如何使用pytest和CS ......
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从工程化角度,详解鹏程·脑海大模型训练过程

从工程化的角度,对鹏城.脑海大模型训练语料处理、模型训练优化、模型应用等方面做出了全面详细的经验分享。 ......
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unipp框架开发的app跳转至小程序页面

需求:app分享到微信,微信点击进入小程序指定页面 1.配置 项目manifest.json>模块配置>Share>微信分享勾选上,并填写appid 2.调用uniapp的api 官方api https://uniapp.dcloud.net.cn/api/plugins/share.html#sh ......
框架 页面 程序 unipp app

人工智能应用的“繁花时代”,各大企业何以破局AI模型挑战

​ AI技术的崛起,为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而,各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途,“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状:工商银行运用超过2200个智能模型,通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
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记一次卡顿的性能优化经历实操

本篇的性能优化不是八股文类的优化方案,而是针对具体场景,具体分析,从排查卡顿根因到一步步寻找解决方案,甚至是规避等方案来最终解决性能问题的经历实操 所以,解决方案可能不通用,不适用于你的场景,但这个解决过程是如何一步步去处理的,解决思路是怎么样的,应该还是可以提供一些参考、借鉴意义的 当然,也许你还 ......
性能

Fpga开发笔记(一):高云FPGA芯片介绍,入手开发板套件、核心板和底板介绍

前言 FPGA作为一种逻辑芯片,硬件架构独特,具有并行性、低延时性和灵活性等特性,应用领域广泛。 FPGA市场主要玩家是英特尔、AMD、莱迪思、Microchip、Achronix等;国内厂商包括复旦微电、紫光国微、安路科技、东土科技、高云半导体、京微齐力、京微雅格、智多晶、遨格芯等。 本篇主要介绍 ......
底板 套件 芯片 核心 笔记

提高iOS App开发效率的方法

引言 随着智能手机的普及,iOS App开发成为越来越受欢迎的技术领域之一。许多人选择开发iOS应用程序来满足市场需求,但是iOS App开发需要掌握一些关键技术和工具,以提高开发效率和质量。本文将介绍一些关键点,可以帮助你进行高效的iOS App开发。 正文 选择正确的开发工具 Xcode是一款流 ......
效率 方法 iOS App

【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型

RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 Ope... ......
OpenVINO 模型 RT-DETR Python DETR

VSCode配置C开发环境

安装MINGW64编译器 mingw64是windows上的一款C编译器,可在线安装或者离线安装,推荐离线安装 1. 离线安装 github: 链接地址 (1) 点击github链接,下载所需版本的mingw压缩包 (2) 解压到随意一个路径,最好不要有中文路径 (3) 配置环境变量,右键此电脑,点 ......
环境 VSCode

使用WPF开发自定义用户控件,以及实现相关自定义事件的处理

在前面随笔《使用Winform开发自定义用户控件,以及实现相关自定义事件的处理》中介绍了Winform用户自定义控件的处理,对于Winform自定义的用户控件来说,它的呈现方式主要就是基于GDI+进行渲染的,对于数量不多的控件呈现,一般不会觉察性能有太多的问题,随着控件的数量大量的增加,就会产生性能... ......
控件 事件 用户 WPF

综合评价模型

层次分析法(AHP)(太主观) 。。。 熵权法(客观定权) 秩和比法 ......
模型

我用 Laf 开发了一个非常好用的密码管理工具

【KeePass 密码管理】是一款简单、安全简洁的账号密码管理工具,服务端使用 Laf 云开发,支持指纹验证、FaceID,N 重安全保障,可以随时随地记录我的账号和密码。 写这个小程序之前,在国内市场找了很多密码存储类的 App 体验不是太好用。之前还遇到数据全部丢失的 App...无奈之下,想着 ......
管理工具 密码 工具 Laf

php环境,性能优化

根据宝塔的推荐进行参数修改 我的是8G内存,修改成4G内存 下面是备份:修改前的 ; Start a new pool named 'www'.; the variable $pool can be used in any directive and will be replaced by the; ......
性能 环境 php

模型层choice字段使用

1 模型表:Student表,写接口应该选择继承哪个视图类2 推荐使用自动生成路由的方式(继承ViewSetMixin及它的字类)3 但是目前来说,你先实现功能即可(至于选择哪个,慢慢体会) 4 choice的使用 -在模型类中使用 sex = models.SmallIntegerField(ch ......
字段 模型 choice

go-carbon v2.3.5 发布,轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库

carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库,支持链式调用。 目前已被 awesome-go 收录,如果您觉得不错,请给个 star 吧 github.com/golang-module/carbon gitee.com/golang-module/carbon 安装 ......
轻量 轻量级 语义 开发者 go-carbon

QT开发 QT5.15.2安装(换源极速安装)

🗡️▬▬▬▬▬▶QT安装◀▬▬▬▬▬⚔️ ⚔️QT下载器获取 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/qt/official_releases/online_installers/ ⚔️下载器放自定义文件夹(路径全英文) 文件名改短好操作 ⚔️在自定路径唤出cmd ......
15.2 QT5 QT 15
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