01 2021 档案
.NET ML 机器学习上手
摘要：打开: visual studio 2019 下载机器学习模块 在 工具->选项->环境-> 新特性中选用 ML 在解决方案管理器中, 添加ML项目. 选择使用场景,进行数据分析 scenario. 提供相关数据集, 并开始训练 对模型进行评分evaluation 建立耗损模型 Consume us
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数据分析师的任务
摘要：数据分析师是组织中的几个关键角色之一，他们帮助发现并解读信息，使公司保持平衡并有效运转。 因此，数据分析师需要清楚地了解自己的职责以及每日执行的任务，这至关重要。 数据分析师能够帮助组织从大量数据中获得有价值见解，并通过与组织中其他人紧密合作来发现有价值的信息，他们在这些方面起着不可或缺的作用。 下
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.Net SDK 5.0 上手
摘要：相对于.NET Core3.x，做出了很多改进： 1 单文件可执行应用程序 2 更小的容器映像 3 更强大的JsonSerializer api 4 BCL nullable reference type annotated 5 新target framework names， 6 对Windows
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R语言 测试 训练步骤
摘要：1.测试集验证集合 library(ggplot2) library(caret) seed(123456) 设置随机数种子 prop.table(table(xxx字段) index<-createDataParatition xunlianji<- credit[index,] ceshiji<
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R 语言描述性 数据分析 步骤
摘要：1. summary 、str、names、table -》 大体数据 2. mean、sum 、complete.cases、aggr(xxx,prop=false,numbers=true) -》 缺失值 引用: library(lattice) library(grid) library(mi
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如何构建分类模型
摘要：1.（IV 信息量 ）在用逻辑回归模型方法构建分类模型时候，需要对自变量进行筛选 使用信息量 IV ， 来衡量自变量的预测能力。 信息量越大 预测能力越强，就越应该放入 模型中。 2.（WOE值）是 IV值的基础。 即 证据权重 Weight of Evidence. WOE 是对原始自变量的一种编
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史上最酷的数学动态图
摘要：发现一个数学 极其有趣的网站：https://www.mathwarehouse.com/ 1、椭圆的画法 （怎么画椭圆？） 2、杨辉三角问题(Pascal triangles)解法 3、使用“FOIL”轻松的解决二项式乘法 4、对数解法技巧 5、矩阵转置的技巧 6、勾股定理 7、多边形的外角之和总
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极大似然估计四个步骤
摘要：极大似然估计参数估计的四个步骤 （1） 写出似然函数； （2） 对似然函数取对数，并整理； （3） 求导数 ； （4） 解似然方程 。 极大似然估计的概念 极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就
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react 组件间参数传递
摘要：基础用法、父子通信 ①传值 <MyHeader myTitle="这是登录页面"> </MyHeader> ②接收 在MyHeader组件中接收通过myTitle属性给 传递的数据 this.props.myTitle var MyHeader = React.createClass({ rende
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react全局变量使用react-redux
摘要：在src目录下创建四个js文件分别为 index.js, action.js, reducers.js, state.js 分别用来创建store仓库，异步请求，真正用到的数据集合，默认数据设置 需要用到的工具有 Npm install redux -s 状态管理工具，与React没有任何关系，其他
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自定义javascript日历控件
摘要：1.首先取得处理月的总天数 JS不提供此参数，我们需要计算。考虑到闰年问题会影响二月份的天数，我们先编写一个判断闰年的自编函数： //判断是否为闰年 function is_leap(year) { //闰年的条件是符合下面二者之一： //(1)年份能被4整除，但不能被100整除； //(2)年份能
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使用react-redux实现异步请求
摘要：第一步骤：安装react-redux(前提已经安装了redux) npm install react-redux 建立一个store文件夹，里面放置和store有关的文件 第二步骤：创建store.js store.js //react-redux import {createStore} from
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为啥有了标准差，还要方差
摘要：转载自: https://www.zhihu.com/question/20534502 为啥有了标准差，还要方差 自动最终我们想要的是标准差，方差只不过是计算的中间过程。
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报错package xxx is not in GOROOT or GOPATH 或者 cannot find package “xxx“ in any of
摘要：GO111MODULE=“off” 在GO111MODULE="off"的条件下，并且写的代码不在$GOPATH/src下，也就是说下面的main.go不在$GOPATH/src目录下面，同时我想要使用另一个module里面的内容，并且这个module不是标准库，或者说不在GOROOT里(一般我们不
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如何让科技服务人类生活及未来十年技术如何走下去
摘要：我们所谓的文创所谓的强国最终都要依靠科技复兴, 科技复兴关系你我未来十年技术栈. 那是未知的且 承载重托的一种东西. 那 , 你现在的工作 算是科技复兴的一步吗? 显然 算打擦边球 在科技圈里 不能算核心. 增删改查谁都会， 但是 自我学习 形成模型 和 反馈优化模型 ， 这就很考验未来的技术了 ，
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JavaScript的订阅者模式--实现一个简单的事件监听框架
摘要：为什么要用到事件监听？ 在实际开发过程中，经常会遇到下面这种情况： 某个页面包含Header头部、Nav导航、用户个人信息等。这些模块都要等用户登录之后通过发起Ajax异步请求来获取数据。 如果按照之前的做法，需要我们在Login成功之后的回调函数中调用各个模块获取数据的函数。这样看貌似没有什么问题
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设计模式在外卖营销业务中的实践
摘要：一、前言 随着美团外卖业务的不断迭代与发展，外卖用户数量也在高速地增长。在这个过程中，外卖营销发挥了“中流砥柱”的作用，因为用户的快速增长离不开高效的营销策略。而由于市场环境和业务环境的多变，营销策略往往是复杂多变的，营销技术团队作为营销业务的支持部门，就需要快速高效地响应营销策略变更带来的需求变动
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20行代码做一个简易微信群发工具需要哪些单词
摘要：群发工具是一些销售、中介、网课助手等都爱喜欢用的小工具。在微信还支持网页版登录时候，我们可以用wxpy做群发工具，这样更专业更高效。但随着微信关闭了网页版登录后，这个库彻底不能用了。好在我们可以用原始的vbs做一个适合个人使用的群发工具，亲测可用。不想看原理的可以关注微信公众号 学英语会编程 回复
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怎么追女生?
摘要：追女孩子的技巧，男孩既要关心呵护女生，多主动，还要拥有自己的技能，这样才能赢得女孩的倾慕与芳心。同时男孩子还要有耐心，不能遇到一点困难就打退堂鼓 花一年时间 和功夫提升形象: 很多人说，以貌取人是俗不可耐。 我并不认同 无论男女，想脱单，改善外形，一定是第一重要的 你可以看书养气质，你可以努力工作增
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正态分布（Normal distribution）也称“常态分布”，又名高斯分布
摘要：常用希腊字母符号： 正态分布公式 曲线可以表示为：称x服从正态分布，记为 X~N(m,s2)，其中μ为均值，s为标zhuan准差，X∈（-∞，+ ∞ )。 其中 根号2侧部分 可以看成 密度函数的积分为1，你就可以看成为了凑出来1特意设置的 一个 框架 无实际意义。 标准正态分布另正态分布的μ为0，
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广义线性模型
摘要：拟合出一个线性回归 表示 加权及其结果 ： f(x) = wtx+b , 一堆样本中。找到分割线 ， 这是条简单直线，但是 现实中 没 这么简单 损失函数. J(Q) HQ(x) = g(Q0 + Q1X1+Q2X2+Q3X3） G函数 把 曲线转换为 直线 ， 就是 广义线性模型 G函数 又叫。s
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逻辑回归表达式
摘要：预测函数表示为 H 函数 ， 该函数是需要造出来的 分类函数 ，用来对输入数据预测结果 。这个模型创造的过程，需要对数据有大概了解， 或者可以猜测使用的预测函数大概形式 ， 比如是 线性函数还是非线性函数模型。 损失函数表示为 J 函数（cost）, 该模型用来预测 H函数输出结果 与 训练数据类别
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