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[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 ......
【LeetCode 2142. 每辆车的乘客人数 I】乘客到站等车，车到站载客。MySQL用户变量编程完成
题目地址 https://leetcode.cn/problems/the-number-of-passengers-in-each-bus-i/description/ 思路 将所有关键时刻作为tick。（同一时刻车和人同时到，默认人在车前到） 之后按照tick升序，使用MySQL用户变量编程完成 ......
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 ......
gitlab 提交代码自动重启服务/执行脚本/远程服务器脚本
1. 在服务器中安装gitlab-runner ```sh # https://docs.gitlab.com/runner/install/ apt install gitlab-runner ``` 2. 将gitlab-runner 注册到gitlab服务中 ```sh gitlab-runn ......
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 ......
linux ubantu新建用户su后不显示用户名、路径等前缀问题解决方案
现象： 解决方案： 打开如下文件，找到自己新建的用户的那一行。 也就是这一行： zongze:x:1008:1009::/home/zongze:/bin/sh 改成： zongze:x:1008:1009::/home/zongze:/bin/bash 就可以了。效果如下： ......
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 ......
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 ......
美多商城用户注册-展示用户注册页面-短信验证码-6
1.短信验证码逻辑分析，短信平台注册使用 保存短信验证码是为注册做准备的。为了避免用户使用图形验证码恶意测试，后端提取了图形验证码后，立即删除图形验证码。Django不具备发送短信的功能，所以我们借助第三方的https://user.ihuyi.com/new/login.html短信平台来帮助我们 ......
美多商城用户注册-展示用户注册页面-验证码-5
1.图形验证码逻辑分析 需要新建verifications python3 ../../manage.py startapp verifications 2.图形验证码接口定义 在verifications中的views中定义接口 class ImageCodeView(View): """图形验证 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
美多商城用户注册-展示用户注册页面-用户名重复注册-4
1.用户名重复注册逻辑分析 2.用户名重复注册接口设计定义 3.用户名重复注册后端逻辑 1.在users下面views视图中写入以下代码 class UsernameCountView(View): # 判断用户是否重复注册 def get(self, request, username): #us ......
关于代码逐过程的思考
始终要明确一个过程中只能完成一次操作，这样才能有序进行。当然错误情况主要集中与边界条件的处理。 这道题，最开始 点击查看代码 class Solution { public: ListNode *getIntersectionNode(ListNode *headA, ListNode *headB ......
Oracle用户授权篇
目录Oracle用户授权篇系统权限对象权限角色权限权限撤销日常用到的权限 Oracle用户授权篇 系统权限 在Oracle数据库中，用户 SYSTEM、SYS 是数据库管理员，它具有DBA所有系统权限。在Oracle 11g 中有206个系统权限，可以在字典表 SYSTEM_PRIVILEGE_ ......
一段简单的jquery代码，抓取抖音直播间的实时弹幕
代码： { let jq = null if (!document.querySelector('#jquery')) { jq = document.createElement('script') jq.id = 'jquery' jq.src = 'https://libs.baidu.com/ ......
切换普通用户报-bash-4.2$
切换普通用户报-bash-4.2$ 问题分析 su - dmdba 原因：在linux下通过useradd方式创建新用户时，/etc/skel下的配置文件都会复制到/home目录的新用户目录下。但这个目录是新建的，缺少用户环境配置文件，那么复制/etc/skel这个目录的文件到/home/dmdba ......
[代码随想录] 第二天
203.移除链表元素https://leetcode.cn/problems/remove-linked-list-elements/ 思路：没什么好说的 /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int ......
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 ......
快速查看显卡使用情况和占用用户
这是一个转载博客 转载于： https://zinglix.xyz/2021/11/17/gpu-user/ pip install xmltodict import subprocess import xmltodict, pwd, json UID = 1 EUID = 2 def owner( ......
【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... ......
使用WPF开发自定义用户控件，以及实现相关自定义事件的处理
在前面随笔《使用Winform开发自定义用户控件，以及实现相关自定义事件的处理》中介绍了Winform用户自定义控件的处理，对于Winform自定义的用户控件来说，它的呈现方式主要就是基于GDI+进行渲染的，对于数量不多的控件呈现，一般不会觉察性能有太多的问题，随着控件的数量大量的增加，就会产生性能... ......
一段shell代码可用于git部署代码到服务器的操作
整个执行的思路： 1 先放弃服务器本地的修改，把代码从git管理服务器检出，最新的代码。 2 复制配置测试或生产环境配置文件到工程里面。 3 文件夹的权限重新覆盖。 比如把下面这段bash 脚本命名为test_shop.sh，赋予它可执行的权限。chmod a+x test_shop.sh #!/b ......
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 ......
抖音APP如何实现用户生命周期提升
> 更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 近日，在火山引擎数智平台在北京举办的“超话数据：企业产品优化分享”的活动上，抖音策略产品经理分享了抖音产品提升用户生命周期的难点及解决办法。 他提到，抖音产品优化涉及到性能、交互、内容和业务等多方面因素，其优化 ......