特征值 特征 批次 物料
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 ......
Python面向对象之三大特征-多态
多态性 【一】概要 多态是面向对象编程中的一个重要概念，指的是同一种操作作用于不同的对象上时，可以产生不同的行为。多态性允许同样的方法名在不同的对象上有不同的实现，这样可以提高代码的灵活性和可扩展性。 在多态的情况下，程序可以根据对象的类型调用相应的方法，而不需要知道具体对象的类型。这样，不同的类可 ......
Python面向对象之三大特征-封装
三大特征 【引】属性查找顺序 对象的名称空间里只存放着对象独有的属性，而对象们相似的属性是存放于类中的。 对象在访问属性时，会优先从对象本身的__dict__中查找，未找到，则去类的__dict__中查找 封装 【一】概要 封装是将数据和操作数据的方法打包在一个单元（类）中，实现数据隐藏、代码组织、 ......
物料组、产品组
01、产品组主要是针对销售产品的分类；物料分类和物料组是针对企业所有要管理的物资，物料分类和物料组是相互独立的关系，是对同一个物料属性的两种表达，他们的通途是以后统计方便，可以从两个性质来进行统计！02、分销渠道主要是从地域方面来分类的，比如东北市场、华南市场；销售组主要是合同审批负责人，是具体的相 ......
C# IEnumerable<T> 分批次返回
有的时候数据源是IEnumerable<T>，返回的数据可能有几百万条，咱们既不能等其几百万条都迭代完了后再保存（内存顶不住），也不能来一条就保存一条（cpu亚历山大）， 希望能分批次的保存，比如等其每次枚举1000条，然后统一保存一下，于是我就写了2个IEnumerable<T>的分批扩展方法，一 ......
变量的三个特征
变量的三个特征 对于每一个变量，python都赋予了三个方法来获取变量的三个特征。 （1）id（） 内存地址不一样，则id（）后打印的结果不一样 x=10 print(x)#获取变量值 print(id(x))#获取变量的id，即内存地址 print(type(x))#获取变量的数据类型 10 14 ......
特征量化编码入门指南
量化编码 目的：压缩特征，节省存储空间 向量（高维浮点）—-->码字的ID（一个整数） 通常放在索引项中 量化方法 向量量化VQ:k-means 迪卡尔积型（码字空间） >积量化（PQ）/OPQ/LOPQ 直和型：残差向量量化：RVQ 线性组合型：加性量化（AQ）、组合量化（CQ） 量化器目标：使均 ......
关于对物料计量单位的维护
1、业务背景 一般情况下，在设计产品时，明确了物料的计量单位，并在维护物料主数据时，维护完整单位数据。 但也有例外情况，例如当设计产品时，不明确未来的打包方式，不明确要维护哪些种计量单位，只有当生产完成之后，再确定通过包还是箱等方式包装产品，并将新的计量单位同步给外围系统方便运输。因此就需要在生产完 ......
python面向对象的三大特征
【三大特征】 （封装） 案例： 隐藏属性的特点： 【继承】 （定义） （继承的格式：单继承和多继承） 案例： （继承下的属性查找） ......
特征工程
通过结合方差阈值、特征相关性分析、单因素统计测试、递归特征消除和特征重要性等特征选择方案，在减少特征数量的同时，最大限度地保留对目标变量的关键信息，从而提升模型的效率、可解释性，并防止过度拟合的发生。 一、特征相关性分析 计算各个特征之间的相关性（可用皮尔逊相关系数）。如果有相关系数较高的两个特征， ......
数据预处理——特征缩放
特征缩放（feature scaling）是在机器学习中常用的数据预处理步骤，是数据预处理步骤中及其容易被忽略的一步。 为什么要特征缩放？考虑一下 kNN 算法，如果我们有两个特征，特征 A 的取值范围在 [1，10]，特征 B 的取值范围在 [1, 100000]。那么在计算欧式距离时，特征 A ......
杰出人物的十大特征，你具备几种？
杰出人物的十大特征，你具备几种？ 来源:中国心理网 加入日期:2016/09/30 阅读次数:229 字体：[小 大 ] <span '="">[上一篇]<span '=""> [下一篇] 美国著名心理学家马斯洛十分重视人"对于天赋能力潜力的充分开拓利用"。经过对大量杰出人物的调查研究，他发现这些人 ......
线性代数基础-特征值与特征向量-01
目录1. 概念2. 性质3. 相似矩阵4. 矩阵的行列式与迹5. 特征值与特征向量分解矩阵 1. 概念 特征值与特征向量的英文是 eigenvalue 和 eigenvector， 这个前缀 eigen- 起源于德语，意思是 proper(这里应该是专属的意思）、characteristic（特征的 ......
金蝶云插件开发--物料清单BOM获取老系统的BOM信息【2023.12.27】
需求：1、新系统中同一产品编码，可以通过快捷获取老系统中的同一产品编码的BOM信息； 2、数据信息查询：通过存储过程去查询，再转入子项明细中； using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.T ......
基于开源模型搭建实时人脸识别系统（六）：人脸识别（人脸特征提取）
目录人脸识别的几个发展阶段基于深度学习的人脸识别技术的流程闭集和开集（Open set）识别人脸识别的损失Insightface人脸识别数据集模型选型参考文献结语人脸识别系统项目源码 前面我们讲过了人脸检测、人脸质量、人脸关键点、人脸跟踪，接下来就是人脸识别系统里面的重中之重人脸识别了，或者叫人脸特 ......
金蝶云表单【表单插件】---物料新增按钮点击自动获取老系统中对应的物料信息20231226
金蝶云需求：1、物料新增时，通过快捷方式自动获取老系统K3Wise中对应物料的相关信息； 2、具体相关对应物料字段项信息，由存储过程：exec pro_lyh_get_oldsystemwlxx '002'来查询结果； using System; using System.Collections.G ......
线程池读取SAP数据（明细导入根据物料带出具体数据）
内容以及代码参考：Java高并发核心编程（卷2）：多线程、锁、JMM、JUC、高并发设计模式 场景：流程页面上，通过非标配置，明细表里的物料编码会自动根据RFC函数读取物料名称，描述，等级，采购组等具体数据 ThreadPoolExecutor线程池7大参数： corePoolSize： 核心线程数 ......
论文阅读-OpenFE 自动特征生成技术
论文链接：https://arxiv.org/abs/2211.12507 摘要 提出了一种新的feature boost方法来鉴别候选特征在准确率上对模型的提升效果 双阶段剪枝算法，从粗筛到精筛从候选特征池中挑选出top k个生成特征 在简单但有代表性的设置下，证明了特征生成是有益的 引言 Exp ......
Flink 在风控场景实时特征落地实战
背景介绍 风控简介 二十一世纪，信息化时代到来，互联网行业的发展速度远快于其他行业。一旦商业模式跑通，有利可图，资本立刻蜂拥而至，助推更多企业不断的入场进行快速的复制迭代，企图成为下一个“行业领头羊”。 带着资本入场的玩家因为不会有资金的压力，只会更多的关注业务发展，却忽略了业务上的风险点。强大如拼 ......
南阳第一批次高中
南阳第一批次高中如下： 南阳市一中、南阳市五中、油田一中、南阳市二中、南阳市八中、南阳市第一完全学校高中部、南阳市第二完全学校高中部、南阳市第三完全学校高中部（纳入市二中招生计划）、南阳市第四完全学校高中部、南阳市第五完全学校高中部、南阳市第九完全学校高中部、南阳市第六完全学校高中部。 南阳市第七完 ......
【持续更新篇】SLAM视觉特征点汇总+ORB特征点+VINS前端
Harris角点 opencv函数 cornerHarris提取输入图像的Harris角点 检测原理 检测思想：使用一个固定窗口在图像上进行任意方向的滑动，对比滑动前后的窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有较大灰度变化，则认为该窗口中存在角点。 \(E(u, v)=\sum_{( ......
SCConv：用于特征冗余的空间和通道重建卷积
SCConv：用于特征冗余的空间和通道重建卷积 摘要 卷积神经网络（CNN）在各种计算机视觉任务中取得了显着的性能，但这是以巨大的计算资源为代价的，部分原因是卷积层提取了冗余特征。最近的工作要么压缩训练有素的大型模型，要么探索精心设计的轻量级模型。在本文中，我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余进行 ......
特征工程 - 数据预处理
二、数据预处理 缺失值处理 数据标准化 单独讲解 1、数据预处理的步骤 数据清洗 → 数据集成 → 数据规约 → 数据变换 2、数据预处理的方法 ①数据清洗 填补缺失值、光滑噪声数据、识别和删除离群点、解决数据不一致性 （1）缺失值处理 基于变量的分布特性及其重要性（信息量、预测能力）采用不同的方法 ......
i-MES生产制造管理系统-SMT物料防错与追溯
说起 SMT，相信大家或多或少都有一些了解，主要是用来贴片的，简单点说就是给空白的 PCB 板贴上一些元器件，比如二极管、IC、电阻等等各种电子元器件，以前客户对这些元器件物料的追溯管控的并不严格，只要按照电路图贴上去即可，但是随着客户的要求越来越高，这些元器件的管控也就变得越来越严格了，特别是医疗 ......
关于GPT4给我的GATK joint calling（多项目不同批次大规模合并）建议
目录问答1问答2问答3问答4问答5问答6问答7问答8问答9问答10 关于生物信息的专业回答与建议，GPT4刷新了我对它的认知。 详见如下对话： 问答1 问答2 问答3 问答4 问答5 反过来又测试它一下。 问答6 会通过Bing联网进行检索。 问答7 问答8 问答9 会联网进行检索。 问答10 不得 ......
特征缩放
为啥需要特征缩放？ 因为有些特征的特征值很大或者很小，导致ωj的差异比较大，如果导致ω太大的话，一次梯度下降对ω的更新微乎其微，所以用特征缩放来平衡这些特征值。特征缩放可以使得梯度下降运行更快 方式一：除以最大值 方式二：均值归一化 方式三：Z-score 归一化 什么时候需要特征缩放 ......
深度学习笔记3：使用预训练模型之特征提取
我们在小型图像数据集上做深度学习时，一种高效且实用的方法是采用预训练模型。预训练模型，指的是在大型数据集上预先训练好的模型。如果原始数据集具有足够的规模和通用性，那么预训练模型所学习到的特征的空间层次结构可以被视为视觉世界的通用模型。与许多早期的浅层学习方法相比，这种在不同问题之间移植特征的能力是深 ......
EDA & 特征工程
Exploratory Data Analysis. 发掘数据特征真的是一门学问. I 通用 通用步骤后基本可以完成 EDA, 看出各个特征的分布情况. 1. import 模式 import os import numpy as np import pandas as pd; pd.set_opt ......
特征工程
概念：特征工程是机器学习中的一项重要技术，它通过对数据进行预处理、转换和提取，使得机器学习算法能够更好地利用数据特征进行模型训练和预测 特征处理和选择是特征工程的核心环节，其主要目的是从原始数据中提取出与特定任务相关的特征，并去除无关或冗余的特征，从而提高模型的性能和准确性。通过这些特征处理和选择的 ......
OpenCV4.1.0与CUDAcuda_10.1.105联合进行图像特征点提取和特征匹配时，运行程序时错误提示：无法定位程序输入点?createBFMatchercv@DescriptorMatcher@cuda@cv......于动态链接库......
问题描述： OpenCV4.1.0与CUDAcuda_10.1.105联合进行图像特征点提取和特征匹配时，运行程序时错误提示：无法定位程序输入点?createBFMatchercv@DescriptorMatcher@cuda@cv......于动态链接库......，如下图所示： 解决办法： 如果 ......