模型 性能 格式 数据
养老数据监控大屏：科技赋能，让智慧养老触手可及
养老数据监控大屏作为智慧养老领域的一大创新成果，为提升养老服务水平、保障老年人生活安全发挥了重要作用。未来随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，可视化大屏技术将在更广泛的范围内得到应用和推广，为构建更加和谐、美好的老龄化社会贡献力量。 ......
ACCESS 快速构建修改数据的窗体
有个客户表: 现在需要创建一个可以修改客户数据的窗体,我们一般的做法是: 1.选中数据表: 客户列表 2.在菜单中选择 "创建" --> "窗体". 3.调整一下格式,和添加一下按钮,就变成了这样,初始状态下,它会自动绑定字段值.此时如果用户对某个值做了修改,会直接修改数据表中的值,这不是我们想要的 ......
删除的数据恢复
1回收站恢复 1.1回收站删除 新手删除是通过del键或者鼠标右键删除,这种删除是并不是真正的删除,而是放到了回收站 1.2回收站的数据恢复 回收站的数据,你要恢复那个直接右键还原即可,删除到回收站的数据并不能称得上是删除,回收站的本质也是一个文件夹,只不过是个特殊的文件夹 2永久删除数据恢复 我们 ......
银行业数据架构的前世今生
分享大纲： 1. 银行信息系统架构 2. 数据架构的主要内容 3. 数据架构的未来 银行信息系统架构 （一）银行信息化发展历程 银行信息化发展历程包括四个阶段：20世纪70年代的信息孤岛阶段、20世纪80-90年代的互联互通阶段、20世纪90年代至2012年的信息化阶段、2012年至今的数字化阶段。 ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第十一章到第十五章
十一、恒定模型、损失和转换 原文：Constant Model, Loss, and Transformations 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 推导出在 MSE 和 MAE 成本函数下恒定模型的最佳模型参数。 评估 MSE 和 MAE 风险之间的差异。 理解变量线性 ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第十六章到第二十章
十六、交叉验证和正则化 Cross Validation and Regularization 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 认识到需要验证和测试集来预览模型在未知数据上的表现 应用交叉验证来选择模型超参数 了解 L1 和 L2 正则化的概念基础 在特征工程讲座结束时（ ......
Dating Java8系列之用流收集数据
给我馍馍/文 收集器简介 1.收集器介绍 Java 8中流支持两种类型的操作:中间操作(如filter或map)和终端操作(如count、findFirst、forEach和reduce)。 中间操作可以链接起来，将一个流转换为另一个流。这些操作不会消耗流，其目的是建立一个流水线。与此相反，终端操作 ......
Dating Java8系列之并行数据处理
翎野君/文 分支合并框架 分支合并框架介绍 分支/合并框架的目的是以递归的方式将可以并行的任务拆分成更小的任务，然后将每个子任务的结果合并起来生成整体结果。 它是ExecutorService接口的一个实现，它把子任务分配给线程池(称为ForkJoinPool)中的工作线程。把任务提交到这个池，必须 ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第一章到第五章
一、引言 原文：Introduction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 了解 Data 100 的总体目标 了解数据科学生命周期的阶段 数据科学是一个跨学科领域，具有各种应用，并且在解决具有挑战性的社会问题方面具有巨大潜力。通过建立数据科学技能，您可以赋予自己参与和引领 ......
UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第六章到第十章
六、正则表达式 原文：Regular Expressions 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 了解 Python 字符串操作，pandas Series方法 解析和创建正则表达式，使用参考表 使用词汇（闭包、元字符、组等）描述正则表达式元字符 这些内容在第 6 和第 7 ......
limit 影响性能的原因和优化方案
一、问题 当使用limit实现分页查询时，当limit的偏移量越大时，sql语句的耗时也越大。 select * from table_name limit 10000,10 select * from table_name limit 0,10 这两条查询语句都是取10条数据，但性能就相差甚远。 ......
mybatis-generator:generate生成器将另外的数据库内同名表生成
问题： 在使用mybatis-generator:generate生成器时，会生成别的数据库内同表名； 因为是相同表名。 解决： 在生成器的配置文件中的数据库连接地址内添加： <!--放置生成其他库同名表--> <property name="nullCatalogMeansCurrent" val ......
[Maven] 02 - POM模型与常见插件
POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目（包含成百上千个模块或者子项目），模块间的依赖关系就变得非常复杂，管理也变得很困难。针对此种情形，Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解： 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
js中的对象，如果赋值给多个变量，那么会有性能问题吗
js中的对象，如果赋值给多个变量，那么会有性能问题吗？ 在JavaScript中，将一个对象赋值给多个变量时，并不会直接导致性能问题。当一个对象被赋值给多个变量时，实际上这些变量都会引用同一个对象，即它们指向内存中的同一块地址。这种行为称为“对象引用”。 例如： const obj = { a: 1 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
2024年更新「GIS数据」全国的GeoJSON、shp格式数据下载获取(精确到乡镇街道级)
发现个可以免费下载全国 geojson 数据的网站，推荐一下。支持全国、省级、市级、区/县级、街道/乡镇级以及各级的联动数据，支持导入矢量地图渲染框架中使用，例如：D3、Echarts等 geojson 数据下载地址：https://geojson.hxkj.vip 该项目 github 地址：ht ......
云平台大数据系统需求有哪些？
高性能计算资源：需要具备强大的计算能力来处理大规模的数据和进行复杂的数据分析、机器学习训练等任务。这可以通过采购高性能的服务器和配备适当的处理器、内存和存储设备来实现。同时，需要选择适合的数据处理和机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，以提高计算效率和性能。 大规模存储能力：需要足 ......
第六天：shell脚本编程基础格式规范及变量
一、脚本基本格式 1、首行为一些命令或声明 #！/bin/bash #!/usr/bin/python #!/usr/bin/perl #!/usr/bin/ruby #!/usr/bin/lua 2、脚本注释规范 第一行一般为调用 程序名 版本号 更改后的时间 作者相关信息 该程序的作用 简要说明 ......
Mysql 数据同步
本地数据库 同步到远程数据库 表结构 表数据 如果 远程数据库是8.0 需要注意事项： mysql> select host,user,plugin from mysql.user; | % | admin_user | mysql_native_password | 需要设置 为 mysql_na ......
银行数据治理该怎么做
数据治理是银行数据建设必不可少的一个环节。好的数据治理体系可以盘活整条数据链路，最大化保障银行数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。本篇文章，作者介绍了银行数据治理该如何去做，包括数据治理有哪些环节，又有哪些误区，一起来看看吧，希望能够给你带来帮助。 数据治理的目的是什么？数据治理的最终目 ......
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 ......
axios中使用qs.stringify格式化get请求参数
安装使用： 安装： npm install qs 引入使用： // 引入封装的 request.js import request from "@/utils/request"; import qs from "qs"; export function getXXX(params) { return ......
【专题】2022云上新型电力系统报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33446 原文出处：拓端数据部落公众号 报告合集根据实践创新，我们提出了“云上新型电力系统”，该系统将加速电力流、信息流和价值流的融通流动，通过更灵活高效的能源资源优化配置平台，支持大规模的新能源开发和利用。这一系统将为电力业务创新、电力行业发展 ......
【专题】新零售下品牌消费者为中心的数字化转型报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=32130 原文出处：拓端数据公众号 白皮书显示，阿里巴巴目前拥有超过五亿用户，成为中国领先的网上商城和各大品牌争相发力平台。作为B2C模式为代表的天猫，也逐渐成为了品牌运营的核心阵地。在数据银行、会员通等一系列数字化消费者运营工具被引入天猫平台后， ......