generative模型 原理 参数

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 ......
模型 医疗保险 医疗

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 ......
模型 医疗保险 医疗

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 ......
医疗保险 模型 特征 医疗 工程

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

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 模型 医疗 数据

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 ......
参数 文件 笔记 gin

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 ......
潜在 重要性 server_id 参数 server

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

限流:计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战(史上最全)

限流:计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战(史上最全) 令牌桶算法原理及实现(图文详解) https://mikechen.cc/20379.html Redis 实现限流的三种方式 https://juejin.cn/post/7033646189845151757 ......
令牌 算法 计数器 实战 原理

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 ......
stringify 参数 格式 axios get

应用层限流——四种接口限流算法原理及实现

1 限流介绍 1.1 什么是限流 顾名思义,就是流量限制。限流是对服务下游的保护,保证在大量请求面前,还能从容不迫的提供正常服务; 限流是对某一时间窗口内的请求数进行限制,保持系统的可用性和稳定性,防止因流量激增而导致的系统运行缓慢或宕机。 1.2 为什么要限流 当瞬时海量请求传入服务下游,往往会对 ......
应用层 算法 接口 原理

POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模,尤其是POT建模,对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是,E ......
极值 阈值 模型 理论 代码

计算机组成原理期末(初稿)

计算机组成原理期末(初稿) 说明:标题带 ' * ' 为待补充或有争议 1. 三个周期:时钟,机器,指令。 指令周期是指完成一条指令所用的时间(由若干个机器周期来表示) 机器周期是指完成一个规定操作所用的时间(比如读写一次存储器等操作所需要的时间)机器周期由若干个时钟周期组成 时钟周期T又称为振荡周 ......
初稿 原理 计算机

软件测试/测试开发全日制|Pytest测试框架fixture作为参数使用

前言 测试用例参数化的时候,使用 pytest.mark.parametrize() 参数化传测试数据,如果我们想引用前面不同fixture返回的数据当测试用例的入参。这个时候我们就可以用fixture 参数化 prams 来间接解决这个问题,本文就来给大家介绍一下如何使用fixture来实现参数化 ......
全日 全日制 软件测试 框架 参数

从工程化角度,详解鹏程·脑海大模型训练过程

从工程化的角度,对鹏城.脑海大模型训练语料处理、模型训练优化、模型应用等方面做出了全面详细的经验分享。 ......
模型 脑海 角度 过程 工程

BOSHIDA DC电源模块的关键参数解读

BOSHIDA DC电源模块的关键参数解读 BOSHIDA DC电源模块是一种电子设备,用于将交流电(AC)转换为直流电(DC)供电给其他电子设备。关键参数对于了解电源模块的性能和适用范围非常重要。以下是一些常见的关键参数及其解读: 1. 输出电压(Output Voltage):指电源模块输出的直 ......
电源模块 模块 电源 参数 BOSHIDA

C# 方法中的参数数组

前言: 有时候我们不能精确的确定一个方法需要多少个参数, C#中有一个叫参数数组,就是把数组作为方法的参数,使用 params 关键字标记的参数必须为数组类型,并且必须是该方法的参数列表中的最后一个参数。 然后,调用方可通过以下四种方式中的任一种来调用方法: 传递相应类型的数组,该类型包含所需数量的 ......
数组 参数 方法

人工智能应用的“繁花时代”,各大企业何以破局AI模型挑战

​ AI技术的崛起,为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而,各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途,“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状:工商银行运用超过2200个智能模型,通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
人工智能 繁花 人工 模型 智能

find命令的时间参数

find命令可以按照时间条件查找文件。 find {path} -newermt {time}其实find -newermt的真正形式是find -newerXY {variable},旨在找到一些X属性比variable的Y属性更早的文件。其中X指代find的目标文件属性,Y代表参照属性。X可选a ......
命令 参数 时间 find

[转帖]idea配置tomcat参数,防止nvarchar保存韩文、俄文、日文等乱码

描述下我的场景: 数据库服务器在远程机器上,数据库使用的Oracle,字符集是ZHS16GBK,但保存韩文、俄文、日文等字段A的数据类型是nvarchar(120),而nvarchar使用的是Unicode 编码,有点乱。。 遇到的问题: 我在本地机器idea上配置的tomcat9.0.52,启动项 ......
乱码 nvarchar 参数 tomcat idea

面试官:请说一下Mysql事务实现原理

在日常工作中,数据库是我们必须使用的,其中使用最多的也是大部分中小公司的选择是Mysql,跳槽面试中也是必问的,今天我们就说一下Mysql事务 MySQL中的事务实现原理主要涉及以下几个方面: ACID特性:MySQL支持事务的原因之一是它遵循ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)特性。这意味着 ......
原理 事务 Mysql

【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型

RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 Ope... ......
OpenVINO 模型 RT-DETR Python DETR

综合评价模型

层次分析法(AHP)(太主观) 。。。 熵权法(客观定权) 秩和比法 ......
模型

c++ 函数使用可变参数

例子一: #include <iostream> // 递归终止函数 void print() { std::cout << std::endl; } // 递归函数模板,打印第一个参数并递归打印剩余参数 template <typename T, typename... Args> void pr ......
函数 参数

Prometheus监控remote_write参数(远程写入)调用

将Prometheus的数据远程写入第三方工具 注意书写格式:不要有下划线,下划线后面的字母要大写;例如:(错误书写)min_backoff: 100ms/(正确书写)minBackoff: 100ms) remoteWrite: - queueConfig: batchSendDeadline: ......
remote_write Prometheus 参数 remote write

C#中的List<T>和Dictionary<TKey, TValue>的底层原理

List<T>和Dictionary<TKey, TValue>本质上上是顺序表,用数组来存储数据,在添加和删除数据时,如果需要调整数组长度,则需要进行数组拷贝。 也可以理解成就是对数组的一种扩展,从而使开发者更方便的调用添加、删除、插入等操作。 所以,优化的思路是,对于大概知道元素的数量时,在实例 ......
底层 Dictionary 原理 TValue List

模型层choice字段使用

1 模型表:Student表,写接口应该选择继承哪个视图类2 推荐使用自动生成路由的方式(继承ViewSetMixin及它的字类)3 但是目前来说,你先实现功能即可(至于选择哪个,慢慢体会) 4 choice的使用 -在模型类中使用 sex = models.SmallIntegerField(ch ......
字段 模型 choice

@Scheduled注解与参数 1、fixedDelay 2、fixedRate 3 、initialDelay 4、cron

@Scheduled注解与参数 1、fixedDelay 2、fixedRate 3 、initialDelay 4、cron 基本参数用法 @Scheduled 由Spring定义,用于将方法设置为调度任务。如:定时执行一次或定时轮询执行一段代码) 参数详解 1、fixedDelay 上一次任务执 ......

基于fabric.js的图片编辑器, 画布背景实现原理

图片上传 使用了element-plus提供的图片上传el-upload组件 <el-upload :show-file-list="false" :auto-upload="false" :on-change="(e) => uploadImage(e, 'background')" > <but ......
画布 编辑器 原理 背景 fabric

【专题】2023年大语言模型综合评测报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=33624 原文出处:拓端数据部落公众号 自2022年年末以来,人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速,预测数据显示,到2030年,AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年,国内主要 ......
评测报告 数据表 模型 语言 专题
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