理想中数据应该是整整齐齐的，但是实际上数据很多都会有错误，大概有10%左右的错误数据。人工记录的数据就可能由于脑子进水记错了。数据错误会造成很大经济损失。 既然数据有错的，那么能不能修正呢？...修复的复杂度是n^3数量级的，很难修复。因此，修复后的数据也不会100%正确。这个叫弱可用性数据，如何在弱可用性数据上进行计算，使结果的误差满足要求，是另一个重要的研究方向。...比如给 1 万个数求和，先分 10 份，每份 1 千个数求和，再给 10 个和求和。 3、直接处理压缩数据 将 100T 数据压缩为1G，在1G数据上直接设计算法就会容易很多。...大数据系统 这部分回到我们经常听到的 Hadoop，MapReduce，Spark了。这些是大数据计算框架，但是只有这个是不够的，在面对一个问题时主要需要解决的还是算法问题。...大数据计算问题处理的是大数据。计算受限和数据受限是大数据计算中普遍存在的客观现象。
引言本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。 示例数据有两套短鳍鳗的记录数据。一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的例子中，我们加载的是训练数据。...> head(train)拟合模型拟合gbm模型，你需要决定使用什么设置，本文为你提供经验法则使用的信息。这些数据有1000个地点，包括202条短鳍鳗的存在记录。你可以假设：1....我们在每个交叉验证中计算每个统计量（在确定的最佳树数下，根据所有交叉验证中预测偏差的平均变化进行计算），然后在此呈现这些基于交叉验证的统计量的平均值和标准误差。...对于我们的运行，估计要剔除的最佳变量数是1；可以使用红色垂直线指示的数字。现在，建立一个剔除1个预测变量的模型，使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...)现在这已经形成了一个新的模型，但是考虑到我们并不特别想要一个更简单的模型（因为在这种规模的数据集中，包含的变量贡献很小是可以接受的），我们不会继续使用它。
当我被大量涌现的数据包围时，我开始思考如何在其他地方应用这些数据。我开始寻找各种课程和方法，想要使用数据做些与众不同的事情。最开始的时候，我感到无从下手，不知道该从哪里学起，也不知道该学些什么。...我从SQL开始学起，接着我学了Python和R，然后我学了许多Python和R中的工具库。之后我学了Html、使用VB脚本的GUI编程以及C#编程。后来我还学了Scikit learn。...我曾见到我朋友学习了Coursera上的一些课程，但是到了最后，他们没有实现任何东西，他们无法得出正确的结论，他们实际上并没有"应用"任何他们学到的知识。除此之外，他们甚至没有使用他们获得的技能。...学习如何使用这些编程语言高效地处理数据。我学会了清洗数据，按照我预期的方式加工数据，并使用每一种可能的方法可视化数据。仅仅绘制数据就会花费我好多小时的时间，查看不同图表之间数据展示效果的不同。...最后，但也同样重要的是——仅仅使用SQL、C、Python、R和VB.Net，你就可以在数据中挖掘出自己感兴趣的信息。
对于渗透测试人员来说，上传使用自己的工具是大多数都会进行的一步，那如何隐藏自己的工具不被管理员发现，甚至能够持续使用也是一个大问题。下面来介绍两种隐藏自己渗透测试工具的方法。...而dir /r 命令是可以看到隐藏文件包括文件流文件 ?...比如我们创建一个文件流文件(echo 111 > test:test.test)，发现生成了test文件，但是test文件是为空的，且利用dir是看不到文件流文件的 ?...利用dir /r命令可以看到，且可以直接打开文件流文件看到我们之前输入的内容 ? ?...我们的目的是让dir /s也看不到我们的文件且我们的文件能够执行，那我们继续在文件流上做一些操作，如使用保留名如com或...作为文件名 可以看到dir /r是看不到我创建的文件了 ?
数据使用方主要诉求是能不能快速找到、找到怎么用、有哪些数据，在使用数据时，主要存在三大类问题找不到，不知道数据有没有、在哪里。...使用E-R建模。DWS：面向业务，维度建模。数据按业务过程组织，数据结构按事实表和维度表重构，数据粒业务度按需汇总。ADS：面向应用场景使用适合的工具提升数据存储与处理的效率，从而提供数据服务。...主要的是时间粒度、日、月、年、周等，使用词根定义好简称，数仓开发的字段命名也可以使用词根进行组合；划分为普通词根与专有词根普通词根：描述事物的最小单元体，如：交易-trade。...专有词根：具备约定成俗或行业专属的描述体，如：美元-USD。词根示例如下：?05. 数据血缘数据的处理过程中，从数据源头到最终的数据生成，每个环节都可能会导致我们出现数据质量的问题。...比如我们数据源本身数据质量不高，在后续的处理环节中如果没有进行数据质量的检测和处理，那么这个数据信息最终流转到我们的目标表，它的数据质量也是不高的。
今天我们继续使用 Vue 的撸我们的实战项目，只有在实战中我们才会领悟更多，光纸上谈兵然并卵，继上篇我们的《Vue一个案例引发的动态组件与全局事件绑定总结》 之后，今天来聊一聊我们如何在项目中使用递归组件...信息的分类展示列表 这次我们主要是实现一个信息的分类展示列表存在二级/三级的分类，如下如所示： ? 看到这个很多人会想到这个实现起来很简单啊，来个嵌套循环不就完事了。...这里就要用到我们说的 递归组件 了，无论你的数据怎么增加我们都不用改动我们的代码。 递归组件 什么是递归组件？...简单来说就是在组件中内使用组件本身，下面我们就来看看如何在项目中使用递归组件去解决我们上面问题。...List 组件本身，完成这些之后，我们在外部父级组件中使用 List 组件时，不管我们的数据有多少层嵌套关系，都可以完美的自适应加载，我们再也不用通过嵌套嵌套在嵌套了。
如何在数字世界实现时间胶囊，即给未来写信呢？物理的时间胶囊，在打开之前，我们是看不到里面的情况的。数字世界的时间胶囊也应该实现“打开”之前看不到其中的信息！...假设，有消息m,我们选一个随机数r，然后对r做T次hash迭代，得到k： 然后以k作为加密密钥，对消息m进行加密，即： 得到密文c，这里的加密算法可以是任何安全的对称密码算法（注：当然，用非对称密码算法也是可以的...，如国密算法的SM4、SM7等。然后把k销毁，并把（c,r,T）发送给接收方。则接收方由r和T通过（公式1）计算出k，然后以k为密钥解密密文c，即： 从而得到明文m。...则任何人不能以低于y的时间解密出明文，从而达到预定目的。 四、分析 上述方法看起来没有什么问题，然而，加密与解密信息所需的计算是相当的。解密需要多少计算量，加密也需要几乎同等的计算量。...图2 加密和解密计算量相当 这在某些延迟时间不需要太长的应用中是可以接受的，如投标，通常只需要等待几小时或者几天开标。
今天我们继续使用 Vue 的撸我们的实战项目，只有在实战中我们才会领悟更多，光纸上谈兵然并卵，继上篇我们的《Vue一个案例引发的动态组件与全局事件绑定总结》 之后，今天来聊一聊我们如何在项目中使用递归组件...信息的分类展示列表 这次我们主要是实现一个信息的分类展示列表存在二级/三级的分类，如下如所示： [catory-list-1.png] 看到这个很多人会想到这个实现起来很简单啊，来个嵌套循环不就完事了。...这里就要用到我们说的 **递归组件** 了，无论你的数据怎么增加我们都不用改动我们的代码。 递归组件 什么是递归组件？...**简单来说就是在组件中内使用组件本身**，下面我们就来看看如何在项目中使用递归组件去解决我们上面问题。...List 组件本身，完成这些之后，我们在外部父级组件中使用 List 组件时，不管我们的数据有多少层嵌套关系，都可以完美的自适应加载，我们再也不用通过嵌套嵌套在嵌套了。
测试用例的思考点 项目落地实际使用场景，根据场景思考真实的数据情况，倒推进行测试数据收集 模型的训练数据有多少，训练数据的分布情况，训练数据的标注是否准确 算法的实现方式 选择模型评价指标 评价指标的上线要求...曾经我公司和某公司使用，提供了http接口给对方调用算法，对方调用来测试算法。后来把测试结果发给我们看时，发现对方测试人员，简单的把 正确数 除以 总数，得到准确率。并没有关注数据结果。...3，有的结果返回两类，假设一类为正样本，另一类为负样本，测试结果中负样本一个都未被计入到正确数，即对的都是正样本 ，此时负样本缺失的情况，最终准确率结果已经不具备参考价值。...如果有的话，数据允许的情况下，可以再找些这样的数据单独来进行验证，是否带有此特征的数据都会识别错误。 测试问题 测试过程会遇到什么问题 实际项目中不仅是有算法相关代码还会有工程代码。...深度学习预测的过程就有大量的数值计算。可能就会碰到一些边界数值情况，导致计算出错。 ? 我看不懂公式，贴过来提升下层次。也方便别人理解下真是大量复杂的数值计算。
我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。 引言 本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。 示例数据 有两套短鳍鳗的记录数据。...> head(train) 拟合模型 拟合gbm模型，你需要决定使用什么设置，本文为你提供经验法则使用的信息。这些数据有1000个地点，包括202条短鳍鳗的存在记录。你可以假设：1....我们在每个交叉验证中计算每个统计量（在确定的最佳树数下，根据所有交叉验证中预测偏差的平均变化进行计算），然后在此呈现这些基于交叉验证的统计量的平均值和标准误差。...对于我们的运行，估计要剔除的最佳变量数是1；可以使用红色垂直线指示的数字。现在，建立一个剔除1个预测变量的模型，使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...，但是考虑到我们并不特别想要一个更简单的模型（因为在这种规模的数据集中，包含的变量贡献很小是可以接受的），我们不会继续使用它。
Kotlin Flow 解决了什么问题？ Kotlin Flow 如何在 MVVM 中使用? Kotlin Flow 如何与 Retrofit2 + Room 混合使用?...，这几篇文章大概的内容是说如何在 MVVM 中使用 Flow 以及如何与 LiveData 一起使用，当我看完并通过实践之后大概明白了，LiveData 是一个生命周期感知组件，它并不属于 Repositories...解决回调地狱的问题 而相对于以上的不足，Flow 有以下优点： Flow 支持线程切换、背压 Flow 入门的门槛很低，没有那么多傻傻分不清楚的操作符 简单的数据转换与操作符，如 map 等等 Flow...Repositories 中是如何使用的。...，在 ViewModel 中接受 Flow 发送的数据有三种方法，根据实际情况去调用。
p=22482 在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。 引言 本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。 ...> head(train) 拟合模型 拟合gbm模型，你需要决定使用什么设置，本文为你提供经验法则使用的信息。这些数据有1000个地点，包括202条短鳍鳗的存在记录。你可以假设：1....我们在每个交叉验证中计算每个统计量（在确定的最佳树数下，根据所有交叉验证中预测偏差的平均变化进行计算），然后在此呈现这些基于交叉验证的统计量的平均值和标准误差。...对于我们的运行，估计要剔除的最佳变量数是1；可以使用红色垂直线指示的数字。现在，建立一个剔除1个预测变量的模型，使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...[[1]], ) 现在这已经形成了一个新的模型，但是考虑到我们并不特别想要一个更简单的模型（因为在这种规模的数据集中，包含的变量贡献很小是可以接受的），我们不会继续使用它。
p=22482 最近我们被客户要求撰写关于增强回归树的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。...我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。 引言 本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。 示例数据 有两套短鳍鳗的记录数据。...> head(train) 拟合模型 拟合gbm模型，你需要决定使用什么设置，本文为你提供经验法则使用的信息。这些数据有1000个地点，包括202条短鳍鳗的存在记录。你可以假设：1....对于我们的运行，估计要剔除的最佳变量数是1；可以使用红色垂直线指示的数字。现在，建立一个剔除1个预测变量的模型，使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...[[1]], ) 现在这已经形成了一个新的模型，但是考虑到我们并不特别想要一个更简单的模型（因为在这种规模的数据集中，包含的变量贡献很小是可以接受的），我们不会继续使用它。
p=22482 最近我们被客户要求撰写关于增强回归树的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。...我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。 引言 本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。 示例数据 有两套短鳍鳗的记录数据。...> head(train) 拟合模型 拟合gbm模型，你需要决定使用什么设置，本文为你提供经验法则使用的信息。这些数据有1000个地点，包括202条短鳍鳗的存在记录。你可以假设：1....我们在每个交叉验证中计算每个统计量（在确定的最佳树数下，根据所有交叉验证中预测偏差的平均变化进行计算），然后在此呈现这些基于交叉验证的统计量的平均值和标准误差。...对于我们的运行，估计要剔除的最佳变量数是1；可以使用红色垂直线指示的数字。现在，建立一个剔除1个预测变量的模型，使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。
p=22482 引言 本文是一个简短的教程，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。...本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。 示例数据 有两套短鳍鳗的记录数据。一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的例子中，我们加载的是训练数据。...> head(train) 拟合模型 拟合gbm模型，你需要决定使用什么设置，本文为你提供经验法则使用的信息。这些数据有1000个地点，包括202条短鳍鳗的存在记录。你可以假设：1....我们在每个交叉验证中计算每个统计量（在确定的最佳树数下，根据所有交叉验证中预测偏差的平均变化进行计算），然后在此呈现这些基于交叉验证的统计量的平均值和标准误差。...对于我们的运行，估计要剔除的最佳变量数是1；可以使用红色垂直线指示的数字。现在，建立一个剔除1个预测变量的模型，使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。
我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。 引言 本教程的目的是帮助你学习如何在R中开发一个BRT模型。 示例数据 有两套短鳍鳗的记录数据。...> head(train) 拟合模型 拟合gbm模型，你需要决定使用什么设置，本文为你提供经验法则使用的信息。这些数据有1000个地点，包括202条短鳍鳗的存在记录。你可以假设：1....我们在每个交叉验证中计算每个统计量（在确定的最佳树数下，根据所有交叉验证中预测偏差的平均变化进行计算），然后在此呈现这些基于交叉验证的统计量的平均值和标准误差。...对于我们的运行，估计要剔除的最佳变量数是1；可以使用红色垂直线指示的数字。现在，建立一个剔除1个预测变量的模型，使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...]], ) 现在这已经形成了一个新的模型，但是考虑到我们并不特别想要一个更简单的模型（因为在这种规模的数据集中，包含的变量贡献很小是可以接受的），我们不会继续使用它。
2 一个数据科学家是研究和解决有价值的数据问题，他（她）遨游于数据的海洋中，从数据中学习，实现数据到商业价值的转换。...有识，则只学问无尽，不敢以一得自足；如河伯之观海，如井蛙之窥天，皆无见识也。 有恒，则断无不成之事。 此三者缺一不可。 简单地说，就是“三要”。 一要立志向，立什么志向，成为什么样的人。...步骤二：学习编程 1 玩数据的工具？ 2 开源软件和商业软件？ 这个步骤用来熟练掌握和综合使用R语言和Python语言，或者SAS/SPSS/Matlab等商业化软件。...2 数据是分散的，如何集成？ 3 数据有异常值，如何发现和处理？ 这个步骤用来掌握和熟练原始数据精加工的能力，经过数据处理后，生成可以用于分析和建模的数据，并输出中间数据。...这个步骤用来熟悉统计学和机器学习的知识，并且服务于具体的数据问题。 思维训练 1 统计学用来解决什么问题？ 2 机器学习适合解决什么问题？
如何在依法合规的情况下使用数据、共享数据，从而实现最大获利成为业界首要攻克的难题。...它能解决什么问题呢？很多人一起把数据拿出来联合去计算，但又不把数据本身共享出去，也就是说我们看不到别人的数据，但是又能用他的数据做计算，拿到一个联合计算后的结果，这是隐私计算所要做的事情。...现在，我们看看当前的数据传输，最底层这一层的互联网传输数据有一个缺点就是太自由了，想怎么传就怎么传，中间没有任何控制。...再往上就是应用层，即数据目录，就是用户在使用这个平台的时候，可以把哪些数据通过可视化的方式放到链上供别人查看，也可以看到我曾经给谁授权访问或谁实际访问过的访问记录。 那数链通是如何运作的？...其实政府有很多数据是可以共享出来给外部机构使用的，如银行、保险、征信。可是这些数据本身是企业的，我们要通过一种机制把这些数据拿出来给外部机构使用，本身对企业是有好处的。
p=31080 原文出处：拓端数据部落公众号 R中的主成分分析(PCA)和因子分析是统计分析技术，也称为多元分析技术。...当可用的数据有太多的变量无法进行分析时，主成分分析(PCA)和因子分析在R中最有用，它们在不损害他们所传达的信息的情况下减少了需要分析的变量的数量。...我们和一位客户讨论过如何在R软件中实现稀疏主成分分析。...plot(load ) # set up plot text(load,labels=names(mydata),ce 因子分析 library(psych) parallel 并行分析表明，因子数=...fit <- fa(r=cor 因子载荷 绘制前两个因子载荷 绘制因子载荷矩阵 因子分析或主成分分析的结果用每个因子上的主要载荷来初步解释。
应用最多的地方是在面试中。面试官通过候选人过去的行为来预测将来的行为。 但今天想和大家聊的不是在面试中使用，而是如何在日常工作中的应用。小伙伴们在工作中一定会经常遇到向他人介绍某个事情的情况。...STAR原则的核心要素分为三部分：背景&任务（S&T）、行动（A）、结果（R）。 背景：一般指我们要描述的事情当时的情况或者现状或者存在什么问题，有时是做这件事情的原因。...任务：我们做这件事的目的是什么，或者要解决什么问题，或者这件事情的目标是什么。 大部分情况背景和任务之间是相辅相成的，或者只有一个。所以在三角形中只占据一个角。 行动：这个就很好理解了。...结果：当我们采取了行动后达到了哪些结果，或者是我们做这件事情的预期结果是什么。 工作应用 通过上面的介绍，相信大家应该对STAR法则有了初步认识。下面我们就用工作中的具体事例来给大家示范下。...当面汇报工作计划时，可以先只说背景和结果，如领导想了解具体方案时再进行行动方案的汇报。 2. 书面汇报时，尽量按照表格的形式进行表述，不使用大段的文字进行表述。
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