分类数据分析

1075 链表元素分类——PAT乙级

给定一个单链表，请编写程序将链表元素进行分类排列，使得所有负值元素都排在非负值元素的前面，而[0,K]区间内的元素都排在大于K的元素前面。但每一类内部元素的顺序是不能改变的。
灰末·2024-08-25 15:47

抖音团购优惠劵怎么挂？抖音退广优惠劵运营变现方法

3、打开全部分类翻转进入创作者服务中心页面，页面选择全部分类点击打开。现在抖音推广优惠劵需要1000粉丝，对于很多新手是个门槛，而且前期没有流量做起来也
测评君高省·2024-08-25 15:04

BCEWithLogitsLoss

 BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。
hero_hilog·2024-08-25 13:39

管理通鉴之【公司管理制度、决策选择、战略规划、沟通五原则、管理：人、物、关系】

目录一、公司管理制度：二、决策选择：德先于才：一把手CEO：知道用人，人尽其材选人5原则：核心竟争力：三、管理：人、物、关系人才分类：听不同的声音：用好审计团队：讨好别人三类：内审：用旷世之才的人：用（
学博成·2024-08-25 11:30

前端宝典十六：深入浅出8大设计模式

本文主要探讨前端开发中的各种设计模式，主要分类有：单例模式建造者模式代理模式装饰器模式适配器模式策略模式观察者模式发布订阅模式通过对他们实际开发中的使用场景的解析，深入浅出的一起更全面直观的进行学习：一
桃子叔叔·2024-08-25 11:29

欺诈文本分类微调（六）：Lora单卡训练

1.引言前面欺诈文本分类微调（四）：构造训练/测试数据集已经构造出了数据集，更之前的欺诈文本分类微调（一）：基座模型选型选好了基座模型，这篇文章将基于构造出的数据集和选定的模型进行欺诈文本分类的微调训练
沉下心来学鲁班·2024-08-25 11:27

每次养成一个习惯

所以给事情分类，就很
8230简单·2024-08-25 09:31

负载均衡器

使每一台设备的压力平均分配c、支持故障发现与转移（负载均衡器可以监控每一台节点服务器的状态，在一定的时间内负载均衡器会向节点服务器发送心跳包，如果发现节点没有正确返回就会在节点中摘除此节点）负载均衡器在软硬件上的分类
原克技术·2024-08-25 08:06

【ShuQiHere】“从 One-Hot 到 GPT：窥探词表示技术的演变”

通过词表示，我们可以将文本中的词语转化为计算机能够理解和处理的数字向量，这为各种NLP任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等，提供了强大的支持。
ShuQiHere·2024-08-25 08:06

《心理类型：如何把人分类？》读书笔记（九）

《心理类型：如何把人分类？》
白色石南·2024-08-25 08:58

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。
千寻～·2024-08-25 07:58

明天开课 | 两天速成脑电分析与SCI写作（直播：2023.5.13~5.14）

课程背景在学校上过脑电课程，但对脑电技术的认识却停留在书本；脑电研究过程中遇到问题了，不会进行具体分析；自己学脑电数据分析过程就是照葫芦画瓢，也不明白其分析原理和相应技巧；没发表过脑电领域的文章，不知道脑电的
茗创科技·2024-08-25 06:06

到底是沈巍病了，还是我们病了？谁来告诉我们真相

他，用行动践行着垃圾分类的理念。他，衣衫褴褛，不修边幅。他，熟读国学经典，融会贯通，见解独到。他，彬彬有礼，为人谦和。他，不吃嗟来之食，自食其力，自强不息。他，与人为善，想到的是残疾人，看不起
姚志芸·2024-08-25 06:30

深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用

在大规模文本数据分析中，LatentDirichletAllocation(LDA)是最受欢迎的主题模型之一。LDA的核心目标是从文档集中提取不同的主题，并确定每篇文档属于这些主题的概率分布。
小高要坚强·2024-08-25 04:45

外卖骑手平台有哪些可以选择？赚钱最多福利最好的外卖骑手平台推荐

根据大数据分析，以下几个外卖平台比较好:1、美团外卖现在市场占有率非常高的一款外卖平台，有美团专送和美团众包之分，如果只想兼职的话，可以申请众包服务，想什么时候跑就什么时候跑，特点是单子非常多。
高省APP·2024-08-25 03:08

CART决策树-基尼指数(全网最详解)

计算每个子集的基尼系数：2.计算基尼指数3.选择最优特征4.其余基尼指数5.构建决策树四、总结CART决策树基尼指数是CART（ClassificationAndRegressionTree）算法中用于分类任务的一种评估指标
红米煮粥·2024-08-25 02:30

Greenplum数据库用正则表达式进行高效数据匹配与处理

这些功能为数据分析、数据清洗和数据转换提供了强大的工具。正则表达式简介正则表达式是一种描述文本模式的字符串。它由各种字符和操作符组成，用于匹配、查找和替换文本中的特定模式。
中台小A·2024-08-25 02:28

23 注意力机制—BERT

目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型
Unknown To Known·2024-08-25 01:57

旧衣回收小程序系统，为市场发展提供新模式

旧衣回收小程序就是一个高效、方便的回收模式，它通过精准分类和
冠品网络科技·2024-08-25 01:54

常用数据分析模型：RFM模型——用户分层

2.介绍通过三个关键指标对客户进行观察和分类。最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。
张小小喜·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

关于非监督学习，在K-means聚类分析使用的距离是（）A.欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

关于非监督学习，在K-means聚类分析使用的距离是（）A.欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

使用Python进行数据分析的最佳实践

本文将介绍如何使用Python进行高效的数据分析，并分享一些实用的技巧和最佳实践。1.引言数据科学和机器学习正在改变世界，Python作为一种灵活且功能强大的语言，已经成为了数据科学家们的首选工具。
Envyᥫᩣ·2024-08-24 22:39

易效能3.0践行九段学习检视：一招搞定16倍工作法+5色工作法7-4

ABC分类，做、推迟、记录。精力最旺盛时间，完成重要的事情。255法则，张弛有度，交替进行，持续高效执行。每天4个番茄钟，16倍效能实现。早起2小时，高能要事完成目标。1年会大不同。
秋天的盛开·2024-08-24 21:09

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型、线性判别分析模型、多分类学习模型
xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

初识顺序表---C语言

目录一、什么是顺序表二、顺序表的分类顺序表分为静态顺序表和动态顺序表三、动态顺序表的实现实现最基本的增删查改功能（1）增（2）删（3）查（4）改（5）最后不要忘记销毁创建的空间一、什么是顺序表顺序表是一种以数组为基础的结构
爱打APEX的小李·2024-08-24 18:45

Python速成指南：从零开始的编程之旅

应用广泛：从Web开发到数据分析，从人工智能到科学计算，Python几乎无所不能。丰富的生态系统：Python拥有海量的第三方库和框架，能够轻松实现各种复
gpt4简单就能用·2024-08-24 17:37

lcd1602c语言编程原理,简述lcd1602工作原理 lcd1602显示原理

②LCD1602液晶显示器的分类液晶显示的分类方法有很多
福桃九分饱·2024-08-24 17:07

Python中的 NumPy与Pandas库介绍

NumPy是许多高级数据分析库（如Pandas、SciPy）的底层库，为Pytho
天蓝蓝23528·2024-08-24 16:04

【博学谷学习记录】超强总结，用心分享|测试工程师必备技能总结：测试用例设计

概念：代表性的测试输入集分类：有效等价类（满足需求）无效等价类（不满足需求）设计测试用例的步骤：需求分析划分等价类设计测试用例典型应用场景：具有典型输入框的场景2.边界值（五星）作用：对等价
小乖乖0419·2024-08-24 14:21

【 每日一题 | 计算机网络】定长子网划分

重要知识点讲解我们首先需要了解一下无分类CIDR的编址格式x.x.x/24，表示有24位的网路号，那么相应的主机号为32-24=8位子网掩码（很重要），用来表示IP地址中标识网络号以及子网号的，也就是说如果要进行子网划分的话
不会喷火的小火龙·2024-08-24 13:44

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark修改hive表描述以及增加列使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中对json数据处理使用技巧：get_json_object

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中dropDuplicates和sort的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:13

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中的withColumnRenamed函数的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:13

开发一个小程序需要多少钱｜需要多少资金

如果一个小程序需要复杂的功能和技术，例如人工智能、大数据分析、支付功能等等，那么开发成本可能会更高。因此，开发者建议开发
红匣子实力推荐·2024-08-24 13:02

报表系统之Redash

它的设计目标是让数据分析变得更加便捷，即使是非技术用户也能通过简单的操作生成复杂的数据报告和仪表板。
james二次元·2024-08-24 11:58

班级小团体的类型

这些小群体往往是令老师头疼的群体，但是在对待这些群体的时候，也不能采取一刀切的态度，应该根据情况加以分类。
简爱读书·2024-08-24 10:36

自然语言处理系列四十》条件随机场CRF》CRF开源工具实战

CRF++工具包最早是针对序列数据分析提出的，是一个可用于分词/连续数
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-24 09:17

电商运营助理

电商运营的基本发展路径为：初级运营-中级运营-高级运营1、初级运营（运营助理）：一般只需掌握基本的淘宝规则和工具，这些工具说难不难，阿里妈妈上有各种教学视频，像熟悉平台基本规则、活动报名、商品名优化、数据分析
Ben振英哥·2024-08-24 09:01

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪
qq_41581769·2024-08-24 07:37

mysql子查询

二、查询规范三、子查询分类四、四种子查询1.标量子查询2.单行子查询3.多行子查询4.表子查询一、什么是子查询？一个查询语句嵌套在另一个查询语句内部的查询。
小冯爱编程·2024-08-24 07:36

云计算day21

⼀、MySQL函数数据分析的基础1.排序1.max2.min2.汇总1.count2.sum3.avg3.数制1.⼆进制1.002.113.2104.3115.41006.2.⼋进制3.
巭氼·2024-08-24 07:06

MySQL中处理JSON数据：大数据分析的新方向

1.简介1.1.概述在MySQL中处理JSON数据的能力是在MySQL5.7版本中引入的，并在后续的版本中不断得到增强。这使得MySQL能够直接操作和查询JSON格式的数据，极大地扩展了其处理复杂数据结构的能力。1.2.主要特点灵活性与可扩展性：JSON允许开发者存储不规则和嵌套的数据结构，这意味着在处理复杂对象或数组时，不必频繁修改数据库架构，从而降低了开发和维护成本。支持复杂查询：MySQL提
丁爸·2024-08-24 07:02

优化的热点分析与异常值分析：让数据分析更加便捷高效

热点分析作为一种常用的空间统计方法，能够帮助我们识别地理空间中的热点和冷点区域，即那些高值或低值集中出现的地方。而优化的热点分析进一步简化了这一过程，使用户无需手动调整参数即可获得可靠的结果。此外，异常值分析则专注于发现那些与周围区域显著不同的地点，这些异常值往往能揭示出有趣的现象或问题所在，同样的优化的异常值分析也简化了这一过程，使用户无需手动调整参数即可获得可靠的结果。到底哪些数据需要做热点分
杨超越luckly·2024-08-24 07:30

ArcGIS热点分析 (Getis-Ord Gi*)——基于地级市尺度的七普人口普查数据的热点与冷点分析

热点分析(Getis-OrdGi*)是一种用于空间数据分析的技术，主要用于识别地理空间数据中值的聚集模式，可以帮助我们理解哪些区域存在高值或低值的聚集，这些聚集通常被称为“热点”或“冷点”，Gi*统计量为数据集中的每个要素
杨超越luckly·2024-08-24 07:00

K8S(02)管理核心资源的三种基本方法

[K8S(02)管理核心资源的三种基本方法]目录系列文章说明管理k8s核心资源的三种基本方法：1方法分类2kubectl命令行工具2.0增加kubectl自动补全2.1get查2.1.1查看名称空间namespace2.1.2
狂奔的蜗牛Austin·2024-08-24 06:29

文献详情许少辉 《乡村振兴战略下传统村落文化旅游设计》本地馆藏辉少许

文献详情许少辉《乡村振兴战略下传统村落文化旅游设计》本地馆藏辉少许图书：乡村振兴战略下传统村落文化旅游设计作者：许少辉ISBN：(纸本)9787112275083出版社：中国建筑工业出版社学科分类：12
光明理论·2024-08-24 05:51

Python实战：爬取小红书评论并进行情感分析

在这篇博客中，我们将探讨如何使用Python爬取小红书的评论数据，并使用朴素贝叶斯分类器进行情感分析。本教程将涵盖从数据采集到模型训练和预测的完整流程。
Mr 睡不醒·2024-08-24 05:49
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