重要性 模型 格式 数据
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
参数 server_id 的潜在重要性
一般情况下，server_id 被设置为一个随机数字，只是与其他副本上配置的数字不同，而且一旦设置好，以后一般就不会再查看或更改，通常这没什么问题，但如果忽略了 server_id，就可能导致在下面描述的恢复场景中出现不必要的事务跳过。 假设我们有以下拓扑结构： db2 - primary - se ......
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， ......
【专题】2023中国经济高质量发展中的商业地产趋势与机遇专题报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34818 原文出处：拓端数据部落公众号 在摆脱了三年的新冠疫情后，2023年的中国经济开始复苏，但步伐仍显蹒跚。前三季度，GDP同比增长5.29%，但短期内仍面临诸多挑战，如外部经济和地缘政治环境的多变，以及企业和居民消费信心尚待修复。阅读原文， ......
数据结构里的一棵树
一、树是什么？ 有根有枝叶便是树！根只有一个，枝叶可以有，也可以没有，可以有一个，也可以有很多。 就像这样： 嗯，应该是这样： 二、一些概念 1、高度 树有多高，嗯，我一米八三！ 树的高度怎么算？ 高度是啥，就是从下往上到最顶端，从叶节点到根节点。 从每个叶节点开始，一个节点一个节点往上数，数到根节 ......
使用daplink下载任意格式固件
前言 daplink是个好东西，又便宜又好用，还不担心盗版，但是没有stlink和jlink那样的上位机可以直接下载固件，这就很头疼了。怎么办？ 还好通过jtag/sw协议下载固件有很多开源的项目 项目介绍 openOCD 大名鼎鼎的openOCD（上手难度太高了，pass） python写的pyO ......
边缘数据采集网关无法上传数据是什么原因？如何解决？
边缘数据采集网关是物联网系统中的常见设备，对于提高物联网感知和响应效率、加强物联网联动协同能力、提升数据安全性等方面都具有重要意义。 ......