模型 简介 数据mysql

Mysql时间常用函数

查看当前系统的时间 select sysdate(); select curdate(),now(),DATE_FORMAT('2024-01-03', '%Y-%m-%d') 2024-01-13 | 2024-01-13 11:32:28 | 2024-01-03 目前常用的就 curdate ......
函数 常用 时间 Mysql

机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33

目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注:参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较 ......
模型 概率 机器 33

2024-01-13 antd的tabel组件业务问题之勾选了table中的一项,然后弹出弹窗,接着关闭弹窗,刷新table,但是table选中的一项还是显示被勾选中的状态 ==》你没有改变所选中的数据(selectedRowKeys)

如图: 问题:table显示的勾选状态的数据无法被改变。 原因:你没有改变到勾选数据,你只是在勾选时把选中的值赋值给了一个变量,然后以为自己清空了变量,以为自然而然地就取消勾选状态了,实际上就是你代码没写全! 解决方案: 原来写法: rowSelection: { onChange: handleC ......
table selectedRowKeys 组件 状态 还是

数据科学 机器学习 (训练营)

地址: https://offerbang.io/ ......
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【Leetcode1949. 坚定的友谊】使用MySQL在无向图中寻找{"CompleteTripartite", {1, 1, 3}}这个pattern

题目地址 https://leetcode.cn/problems/strong-friendship/ 思路 就是在无向图中寻找这个pattern: (* Mathematica *) GraphData[{"CompleteTripartite", {1, 1, 3}}] SQL写还是比较麻烦。 ......

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。 ......
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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 ......
窗体 数据 ACCESS

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 ......
数据恢复 数据

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。 ......
银行业 架构 银行 数据

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 ......
问题 Mysql

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 ......
原理 技巧 科学 数据 Data

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( ......
原理 技巧 科学 数据 Data

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 ......
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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 ......
数据处理 数据 Dating Java8 Java

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 ......
原理 技巧 科学 数据 Data

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 ......
原理 技巧 科学 数据 Data

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 ......
插件 模型 常见 Maven POM

【LeetCode 2142. 每辆车的乘客人数 I】乘客到站等车,车到站载客。MySQL用户变量编程完成

题目地址 https://leetcode.cn/problems/the-number-of-passengers-in-each-bus-i/description/ 思路 将所有关键时刻作为tick。(同一时刻车和人同时到,默认人在车前到) 之后按照tick升序,使用MySQL用户变量编程完成 ......
乘客 变量 LeetCode 人数 用户

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 ......
医疗保险 模型 医疗

mysql 递归查询理解

mysql支持递归查询在8.0版本,以前的不知道支不支持,在官网查询的是文档是8.0版本的。 这里以树形结构来做个备注,以备之后查询理解使用 以官网例子说明: mysql> SELECT * FROM employees ORDER BY id; + + + + | id | name | mana ......
mysql

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 ......
数据 乡镇 街道 GeoJSON 格式

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 ......
需求 数据 系统 平台

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 ......
数据 Mysql

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 ......
银行 数据

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 ......
header 数组 模型 意思 参数
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