白鲸 数据分析 模型dataops
模拟体育竞技分析
print("乒乓球比赛，学号21") from random import random def printInfo(): print('这个程序模拟两个选手A和B的某种竞技比赛') print('程序运行需要A和B的能力值(以0到1之间的小数表示)') def getInputs(): a = ......
EF Core助力信创国产数据库
前言 国产数据库作为国产化替代的重要环节，在我国信创产业政策的指引下实现加速发展，我们国产数据库已进入百花齐放的快速发展期，相信接触到涉及到政府类等项目的童鞋尤为了解，与此同时我们有一部分也在使用各种开源的ORM都早已支持主流国产数据库，我们也有一部分在使用官方EF Core但没有对国产数据库的统一 ......
关联分析思想及其Python实现
关联规则分析算法是一种用于挖掘数据集中项之间关系的技术，它可以揭示数据中的潜在模式和趋势。这种算法的核心思想是寻找数据集中频繁出现的组合，从而推断它们之间的关联关系。其中，Apriori算法是关联规则分析的代表之一。Apriori算法的基本原理是利用"先验原理"，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有 ......
《业务安全实战演练》业务数据安全测试
一、业务数据安全测试 1、商品支付金额篡改 案例1 靶场链接地址：Dashboard | Web Security Academy - PortSwigger。 使用提供的用户名和密码进行登录 wiener:peter 登录后查看我们的余额现在是100元 然后回到主页选择夹克进行购买 将夹克先添加到 ......
隐私计算和大模型
来源：象话时刻 | 微众银行杨强：大模型的崛起是隐私计算发展的绝佳机会 观点 大模型的崛起，是隐私计算再次发展的绝佳机会。行业已经证明了用隐私计算做大模型的“防火墙”是可行的，全世界范围内大家也已经开始认识到这个方向；（效率又是一大难关） 数据要素流通最关键的是模型,以模型为中心,而不是以数据为中心 ......
1-3文本数据建模流程范例
0.配置 import os #mac系统上pytorch和matplotlib在jupyter中同时跑需要更改环境变量 # os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" !pip install torchmetrics import torch import ......
（大模型训练）（工作流升级）（精品）MJ数据自动化处理流程！！！
0.准备条件：文件夹为中文名，图片内含有多个下划线。 处理目标：处理成为一个 “公共标|逗号| 一个句子"的形式。 1.（统计中文，准备翻译）文件夹结构作为数据统计入excel import os import pandas as pd def find_image_folders(parent_d ......
springboot016高校学生党员发展管理系统(vue，毕业设计，附数据库和源码)
1 绪论1.1 研究背景1.2 研究现状1.3 研究意义2 系统开发工具介绍2.1 Springboot2.2 VUE框架2.3 Mysql数据库3 可行性分析3.1 技术的可行性3.2 经济的可行性3.3 操作可行性 4 系统需求分析4.1 系统功能需求管理系统的主要功能结构图呈现如下：图4.1高 ......
数据库复习（故障恢复）
目录前言事务故障是什么解决方案系统故障是什么解决方案介质故障是什么解决方案详细解决方法事务故障系统故障无检查点有检查点介质故障 前言 本文针对考纲上的故障恢复所涉及到的知识进行归纳总结。 事务故障 是什么 事务运行结果没有达到预期终点（commit 或者显式rollback）比如： 程序员写在程序里 ......
算法学习笔记(8.3): 网络最大流 - 模型篇
本文慢慢整理部分模型。 DAG 最小路径覆盖 经典的题目，经典的思想。 网络流常见的将图上的点拆为入点和出点，那么路径由若干 出 - 入 - 出 - 入 的循环构成。 于是在拆好的图上流一流即可。 [CTSC2008] 祭祀 典中祭 黑白染色 利用黑白染色将整个图变成一个二分图是网络流常见的套路，尤 ......
【Azure Function App】本地运行的Function发布到Azure上无法运行的错误分析
Starting Host (HostId=funapp-xxx-dev, Version=1.0.20776.0, InstanceId=xxx-x-xx-x-xxx, ProcessId=7924, AppDomainId=2, Debug=True, ConsecutiveErrors=0, ... ......
数据备份软件GoodSync
随着时代的进步，硬件技术和各种电子设备的高速发展，个人存储的数据越来越庞大、驳杂。重要的业务数据、个人数据，一旦丢失，将是痛彻心扉的损失，制定适合个人的备份策略，将变得至关重要。本文主要介绍GoodSync备份软件使用过程中的心得。 ......
分类模型
分类模型 二分类模型 对于二分类模型，介绍逻辑回归(logistic regression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对 于多分类模型，将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤 水果分类例子 这个实际上就是一个二分类问题，通过属性推断类别。 逻辑回归logis ......
大数据 云计算
包邮正品‖决战大数据:驾驭未来商业的利器车品觉 数据之巅 [交易快照] ￥45.90 1 申请售后 投诉卖家 ￥21.00 (含运费：￥0.00) 交易成功 订单详情 双方已评 包邮正品‖2013中国好书 大数据时代:生活、工作与思维的大变革 [交易快照] 2014-12-11订单号: 874976 ......
模拟体育竞技分析（13号）
from random import random # 打印程序介绍信息 def printIntro(): print("信计1班13号进行比赛分析结果：") print("这是单人赛模拟程序:") # 获得程序运行参数 def getInputs(): a = eval(input("请输入选手 ......
R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)及其EM算法聚类分析间歇泉喷发时间
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22609 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想，因此本文包括有限 ......
R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 原文出处：拓端数据部落公众号 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可 ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
R语言SVM支持向量机用大学生行为数据对助学金精准资助预测ROC可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34607 原文出处：拓端数据部落公众号 大数据时代的来临，为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持，也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇。基于学生每天产生的一卡通实时数据，利用大数据挖掘与分析技术、数学建模理论帮助管 ......
数据可视化是如何帮助我们实现效率提升的？
数据可视化是一项强大的工具，能够显著提高工作效率和决策的准确性。下面我就以可视化从业者的角度，简单谈谈数据可视化是如何助力效率提升的。 直观理解复杂数据 数据可视化将抽象的数据转化为图表、图形或仪表盘，使数据更易于理解。这种直观展示方式让人们可以快速领会数据背后的信息，从而更高效地分析和处理数据。 ......
python进行二进制数据处理的方法
方法一： 使用struct模块，特点轻量化，简单易用。缺点就是可读性不是太好，使用小数据临时使用一下，对于大量的数据解析，写起来比较繁琐，显得有点力不从心。 import struct data = b'\x92\xaa\xbb\xcc\x11\x22\x33\x44' a,b,c,d,e = st ......
系统设计-数据库篇
池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？ 它的核心思想是空间换时间，期望使用预先创建好的对象来减少频繁创建对象的性能开销，同时还可以对对象进行统一的管理，降低了对象的使用的成本，总之是好处多多。需要注意的是最小连接数和最大连接数。 如果当前连接数小于最小连接数，则创建新的连接处理数据库请求； ......
高等数值分析（高性能计算，并行计算） (Parallel and High Performance Computing)
https://github.com/OpenMP https://math.ecnu.edu.cn/~jypan/Teaching/ParaComp/ Parallel and High Performance Computing(高等数值分析（高性能计算，并行计算)) 基本信息： 教材：本课程主 ......
任务调度处理系列之 Spring源码分析-【SchedulingConfigurer实现原理】转
一、可能的场景在做业务平台的时候我们经常会遇到，某些跟时间打交道的需要修改状态，比如说在时间区间之前，属于未生效状态，区间之内属于有效期，区间之后，属于过期，或者需要每天 每周 每月，甚至是年为单位的做一些固定的操作。通过定时任务可以通过开启定时任务来完成这些需求。 我做合同管理模块，合同有未生效， ......
深入 K8s 网络原理（一）- Flannel VXLAN 模式分析
目录1. 概述2. TL;DR3. Pod 间通信问题的由来4. 测试环境准备5. 从 veth 设备聊起6. 网桥 cni06.1 在 Pod 内看网卡信息6.2 在 host 上看网卡信息7. VTEP flannel.18. 最后看下 Flannel 的配置9. 总结 1. 概述 这周集中聊下 ......
阿里-可视化建模-模型部署及训练
快速开始预置了多种预训练模型。您可以基于预训练模型快速上手并使用PAI的训练和部署功能。本文为您介绍如何在快速开始查找适合您业务需求的模型、部署和调试模型、微调训练模型。 前提条件 如果您需要对模型进行微调训练或增量训练，需要创建OSS Bucket存储空间，具体操作请参见控制台创建存储空间。 使用 ......
阿里-可视化建模-评估模型
登录PAI控制台，进入工作流页面。 操作详情请参见step1：进入工作流页面。 构建预测节点。 在组件列表中分别搜索预测组件，找到后将其拖入画布，并将生成的节点作为拆分-1、逻辑回归二分类-1节点的下游节点，拼接为实验。 单击画布中的预测-1节点，在右侧节点配置中，分别单击特征列字段、原样输出列字段 ......
阿里-可视化建模-数据准备与预处理
通常情况下，在构建一个模型时，您需要准备好用于模型构建和调试所需要使用的数据，并完成数据的预处理，以便后续根据业务需求进行模型开发所需的进一步加工。本示例以PAI为您提供的公开数据为例，演示数据准备与预处理的操作步骤。 前提条件 已经新建了一个工作流，详情请参见新建自定义工作流。 step1：进入工 ......
连接数据库（mysql,orcle）
链接mysql数据库 前提：自行下载.jar包 1、下载mysql-connector-java-5.1.28.jar驱动包，将包安装在Jmeter的\lib\ext目录下 然后再在jmeter上点击打开导入mysql驱动包，（ 添加一个线程组先）如下图所示： 添加配置元件中JDBC Connect ......