模型 文件 数据 问题
Windows 10 中，可以使用 PowerShell 添加打印和文件服务的角色功能组件，包括 Internet 打印客户端、LPD 打印服务和 LPR 端口监视器 PowerShell 添加打印机并创建新的 LPR 端口。以下是添加打印机和创建新端口的 PowerShell 命令在 Windows 10 中，可以使用 PowerShell 添加 LPR 兼容打印机。
在 Windows 10 中，可以使用 PowerShell 添加打印和文件服务的角色功能组件，包括 Internet 打印客户端、LPD 打印服务和 LPR 端口监视器。以下是添加这些功能组件的 PowerShell 命令： 首先，以管理员身份打开 PowerShell 终端。在开始菜单中搜索 " ......
【npm问题】执行npm i @ant-design/pro-cli -g报错npm ERR! code ENOTEMPTY
报错内容如下 原因 ENOTEMPTY 发生在 npm 操作过程中，通常是在 npm 尝试重命名目录作为更新或安装过程的一部分时，却发现目标目录并非空目录。可能是之前的安装中断、文件权限问题或与现有文件冲突。 解决办法 清理npm缓存：npm cache clean --force，解决缓存文件损坏 ......
汉诺塔问题（分治）
汉诺塔是一个非常经典且能很清晰地展示分治策略的问题。问题是这样的：有三个杆子（A、B、C），同时在杆子A上有n个从大到小的圆盘，目标是将这些圆盘从杆子A移动到杆子C，且在移动过程中必须遵守以下规则： 每次只能移动一个圆盘。 任何时候，大盘子必须在小盘子的下方。 我们可以用分治和递归的思想来解决这个问 ......
安装了open-vm-tools，还是没有办法拖文件到虚拟机或者将虚拟机的文件拖出来。
1.尝试再次输入以下命令： sudo apt-get autoremove open-vm-tools sudo apt-get install open-vm-tools sudo apt-get install open-vm-tools-desktop 2.禁用 Wayland sudo ed ......
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。 ......
什么？Mysql不设置主键竟然这么多问题
什么？Mysql不设置主键竟然这么多问题 大家好，我是銘，全栈开发程序员。 Mysql大家不陌生吧，平时用的最多的数据库差不多就是它了，创建表的时候，没有主键好似也没啥问题，那今天我们聊一聊Mysql如果不设置主键会怎么样。 InnoDB索引 在聊这个话题之前，先说一下InnoDB索引，当Mysql ......
JVM学习-Class文件结构
文章原文：https://gaoyubo.cn/blogs/844dc0e7.html 一、Class类文件的结构 任何一个Class文件都对应着唯一的一个类或接口的定义信息。 但是反过来说，类或接口并不一定都得定义在文件里（譬如类或接口也可以动态生成，直接送入类加载器中）。 Class 文件是一组 ......
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系列之巧用Optional之优雅规避NPE问题
给我馍馍/文 避之不及的 NullPointerException NPE : NullPointerException 空指针异常是最常见的Java异常之一，抛出NPE错误不是用户操作的错误，而是开发人员的错误，应该被避免，那么只能在每个方法中加入非空检查，阅读性和维护性都比较差。 以下是一个常见 ......
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 ......
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 ......
校验ChatGPT 4真实性的三个经典问题：提供免费测试网站快速区分 GPT3.5 与 GPT4
现在已经有很多 ChatGPT 的套壳网站，以下分享验明 GPT-4 真身的三个经典问题，帮助你快速区分套壳网站背后到底用的是 GPT-3.5 还是 GPT-4。 大家可以在这个网站测试：https://ai.hxkj.vip，免登录可以问三条，登录之后无限制。咱们使用免登录的额度测试就已经够用了 ......
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 ......
gin学习笔记（二）—— 获取参数和文件上传
获取参数和文件上传 获取参数 url传参 在我们使用网页时，我们有时会看到地址栏上带有 ？后面还跟着一些数据，这就是 url 传参，？后面携带的就是参数。例如：用必应搜索 what is a url，地址栏为 https://cn.bing.com/search?q=what is a url，携带 ......
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 ......
PHPExcel读取excel文件并保存成html文件
public function index() { $els = new PHPExcel(); $filename = FCPATH . 'xls/aaa.xls'; $obj = new \PHPExcel_Reader_Excel5(); $nn = $obj->load($filename) ......
括号问题
目录括号相关的应用1. Leetocde 20. 有效的括号1.1. 解题思路1.2. 代码实现2. Leetocde 1541. 平衡括号字符串的最少插入次数2.1. 解题思路2.2. 代码实现3. Leetocde 921. 使括号有效的最少添加3.1. 解题思路3.1.1. 方法一：栈3.1. ......
nginx代理header丢失的问题
header名称中如果有下线，如：j_roadFlow_loginToken 则在nginx配置文件中一定要加上： underscores_in_headers on; #这里是on，不然无法传递带下划线的header ......