generative模型 语言llms
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 ......
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 ......
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 ......
go语言多态中的类型断言
类型断言案例 package main import ( "fmt" ) type Usb interface{ Connect() DisConnect() } type Phone struct{ Name string } /* * Phone实现了Usb 接口（是指实现了Usb接口的所有方法 ......
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 ......
C语言陷阱之 #if 不存在的宏
. . . . . 今天在使用 __BYTE_ORDER 宏判断字节序的时候，使用了如下的代码： #include <stdio.h> #include <stdint.h> typedef struct relay_frame_st { #if __BYTE_ORDER == __BIG_ENDI ......
Go语言defer的延迟执行机制
1 题目（单选题） 如下Go语言程序的输出结果是（） package main import "fmt" func f1(name string) string { fmt.Println("in f1", name) return name } func f2(name string) strin ......
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 ......
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 ......
【C语言】str 系列字符串操作函数
strlen 函数 strlen 函数用于统计字符串长度 size_t strlen(const char *_Str); strcpy 函数 strcpy 函数用于将某个字符串复制到字符数组中 char *strcpy(char *_Dest,const char *_Source); strca ......
【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... ......
【C语言】gets 和 puts 函数
gets 函数 scanf函数在读取字符串时遇到空格就认为读取结束，不利于读取一行字符串，gets函数就是为了解决这个问题的。 gets 函数的格式： char *gets(char *str); gets 函数从 STDIN 读取字符并把它们加载到str中，直到遇到 '\n'。gets 函数不会存 ......
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 ......
【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 ......
《汇编语言》王爽第四版课程设计一答案的详细说明。
 [5]，int *aapi[2][2]， int **p[2]， int *numT[5]， int(*num2)[5]
int main() { int a[5]= {1,3,5,7,9}; int(*num1)[5]=&a; int *num[5]= {&a[0],&a[1],&a[2],&a[3],&a[4]}; int b[5]= {2,4,6,8,10}; int(*num2)[5]=&b; int *num ......
中文语言标签
Code Name zh 中文 zh-Hans 中文（简体） zh-Hant 中文（繁体） zh-Hans-CN 中文（中国大陆） zh-Hans-MY 中文（马来西亚） zh-Hans-SG 中文（新加坡） zh-Hant-HK 中文（香港） zh-Hant-MO 中文（澳门） zh-Hant-T ......
浦语书生大模型实战训练营03笔记和作业
1.1配置环境 进入命令行，安装pytorch环境 bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh InternLM conda activate InternLM # 升级pippython -m pip install --upgrade ......
R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化
全文链接 :https://tecdat.cn/?p=34809 原文出处：拓端数据部落公众号 PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法，常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中，我们帮助客户使 ......
生成模型—VAE
生成模型—VAE(Variational Auto-Encoder) 为进一步了解面部反应生成模型的原理，故详细学习VAE。 Auto-encoder 感谢李宏毅老师的视频！ 自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，可以用于数据降维、特征压缩、特征提取、数据生成等任务。其主要思想是尝试将输入数据通过 ......
C 语言结构体和枚举完全指南：成员访问、字符串操作、枚举基础
访问结构体成员 要访问结构体的成员，请使用点语法 (.): // 创建名为 myStructure 的结构体 struct MyStructure { int myNum; char myLetter; }; int main() { // 创建名为 s1 的 myStructure 的结构体变量 ......
Gorm 数据库表迁移与表模型定义
Gorm 数据库表迁移与表模型定义 一、Docker快速创建MySQL实例 1.1 创建 因为这里我们是测试学习使用，单独安装MySQL 比较费时费力，所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。 如果你没有docker环境，可以参考：【一文搞定】Linux、Mac、Windows安装D ......
猜数游戏C语言版(Windows平台)
#include<cstdio> #include<windows.h> #include<time.h> int main() { srand(time(0)); int x, y, z; x = rand() % 100; y = -1; while (z = 0, z <= 100) { wh ......
扩散模型
该模型是学习从噪音中如何去除噪音生成一个他已经学会的图片，所以一开始输入模型的是噪音，但是经过一次处理效果不会非常好，所以要循环迭代很多次，得到最终生成结果。 模型预测的实际上是噪音，也就是说要将输入图片减去模型预测的噪音，得到生成结果。 这里没有讲的太细，我的理解是神经网络需要的输入是正态分布的噪 ......
解析flywheel飞轮模型以及它的落地路径
Brian Halligan提出的flywheel飞轮模型，比RARRA模型更进了一步。不止关注用户留存，更关注的是现有用户如何推动企业增长。 HubSpot创始人Brian Halligan在Inbound2018大会上说，他们从此以后就彻底跟营销漏斗说再见了，要用flywheel飞轮模型。 我本 ......
[论文阅读] Self-conditioned Image Generation via Generating Representations
Pre title: Self-conditioned Image Generation via Generating Representations accepted: arXiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2312.03701 code: https:/ ......