枚举 首先我们得先思考一下枚举是否可以进行序列化，我们在把对象进行传输的时候需要将这个对象序列化为字节序列进行传输（在linux中一切皆文件，JVM虚拟机将对象变为字节给到内核通过传输协议进行打包传）枚举在进行编译后会生成一个相关的类...上面的内容整明了枚举是可以进行序列化的，是可以被传输的，他的实现也是通过类来实现的，除了fastJSON那一步，使用都没有问题的。...其他角度考虑 借鉴知乎 使用枚举的确会带来扩展兼容性的问题，这点很多答主都说的很好了，我就说一下为什么参数上可以使用枚举的原因吧。咱们先假定对枚举的扩展只是新增值，而不是减少值。...两边可以一直相安无事，慢慢等所有客户端都升级。但是呢，如果我们用string来代替枚举，服务器端贸然返回一个新的值，客户端不知道怎么处理，也可能会产生其他问题，比如说钱算错了之类业务层面的问题。...看完大佬的说法个人感觉： 是的你在一个项目中维护是没有什么问题。但是多个项目使用同一个枚举怎么搞。要么这个枚举一处动即全动。所有的项目使用这一个枚举。
p=12537 ---- 在2014年的埃博拉疫情爆发期间，人们对该疾病蔓延至美国的情况非常关注。我们决定使用航空公司的航班数据探讨这个问题。...该疾病起源于利比里亚，因此想探讨该疾病如何通过航空网络传播的问题。 可以在下面看到网络的可视化。每个节点都是一个国家，每个边代表从一个国家到另一个国家的现有航线。...社区 我使用了算法来检测国家/地区的“社区”，即彼此之间有很多航班的国家/地区集，但是与集内的国家/地区之间的航班很少。粗略地讲，该算法倾向于将同一大陆上的国家/地区分组在一起。然而，这并非总是如此。...例如，可以想象法国的戴高乐机场是连接美国，东欧，亚洲和非洲国家的枢纽。这些枢纽的存在使得通过很少的转移就可以从一个国家到达另一个国家。...如果被感染者直到感染一周后才出现症状，那么就不能轻易地对其进行筛选和控制。在出现症状之前，他们可以感染许多其他人。 疾病的最后期限也很重要。
基于深度学习的方法能够对基因相互作用进行建模，更清晰的揭示细胞异质性，捕捉具有相同细胞类型的细胞之间的转录组学相似性和不同类型细胞之间的差异。...此外，通过对 GRN 进行显式建模，DeepSEM比传统的神经网络模型更加“透明”，并且可以通过限制参数空间来减少深度学习模型的过拟合问题。...DeepSEM有两个神经网络层，命名为GRN层和逆GRN层，以明确地对GRN结构进行建模。...通过对GRN和单细胞转录组数据进行联合建模，DeepSEM作为一种多功能工具，可以通过分析不同的模块来完成单细胞数据分析中的各种任务。...作者发现，当使用计算方法和专家给定细胞类型标签进行聚类时，所有三种方法都可以生成与原始数据几乎无法区分的低维嵌入(图 6a)。
基础知识： FIO 工具使用：https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/fio-usage.html PMEM 模型：https://www.cnblogs.com/xuyaowen...# 编译命令(fio脚本configure文件编写的稍微有些问题，不能正确配置ldflags和cflags，在此处我使用环境变量解决) yaowen@zju:~/packages/fio-fio-3.27...测试命令：(针对fsdax模式进行测试) numactl -N 1 fio --output=Libpmemjob.json --output-format=json Libpmemjob.fio 测试结果...：测试数据我就不放了，如果需要技术交流，可以留言。
使用Struts2、Hibernate/Spring进行项目框架搭建。使用Struts中的Action 控制器进行用户访问控制。持久层使用Hibernate框架完成ORM处理。...使用Spring AOP切面技术进行业务层事务控制。使用Spring IOC容器实现持久层管理。使用Spring IOC容器管理所有的Action，控制Action的生命周期以各种服务的注入关系。...下面主要对登录拦截器校验和用户登录密码MD5加密进行展示。...; } //3 判断用户密码是否正确=>不正确=>抛出异常,提示密码错误 if(!...; } //使用MD5对密码进行加密 u.setUser_password(MD5Utils.md5(u.getUser_password
采用循环变量可以修改数组中结构体的取值： for i := 0; i < len(testData); i++ { testData[i].key3 = "999" } fmt.Printf(..."%v", testData) 输出：[{1 2 999} {4 5 999}] 采用 range 获取的下标值，然后用下标方式引用的数组项也可以直接修改： for idx, _ := range testData
当这个属性启用以后，你可以查看在 Confluence 任何页面完成的一个记录消耗的时间（毫秒）。
于是科学家就想通过系统建模、结构化数据处理等方式来尝试解决这种类型的问题，基于个体通过互相合作可以解决困境问题这一现实经验，科学家需要找出如何在竞争激烈的环境下维持稳定的群体合作的方法，于是数理科学家、...信息学家、生物学家分别从合作动力学、合作优化、合作演化等角度开始积极对问题进行研究。...在这里的实验中，研究人员借用博弈框架设计了混合群体（也称非网络群体，即每个个体可以和所有个体等概率的进行博弈，因此个体相互作用网无固定的拓扑）和网络群体（即个体相互作用的搭档是固定的，呈现特定的网络拓扑结构...每名参与者可以选择合作、非合作两种策略。随后研究人员将其反复进行博弈以产生行为决策的数据结构化，并对其进行分析。...这也是国内第一次通过行为实验证实网络互惠对解决社会与技术困境问题可提供可行的帮助。
数学建模不仅是解决复杂现实问题的一种有效工具，也是许多学科和行业中的关键技能。从工程、经济到生物、环境等多个领域，数学建模为我们提供了将实际问题转化为数学形式，并利用数学理论和方法进行求解的强大能力。...也可以按拉丁超立方采样 (Latin Hypercube) 或蒙特卡洛随机抽样方式从增幅区间中采样若干组数值，构造场景集合。这样，就能在模型中对每个情景下的参数分别赋值。...其他约束（土地、轮作、不连续重茬等）同问题1，保持对所有情景通用。 3.求解与输出 求得的最优解 不带情景下标，表示对所有情景都使用相同种植方案。 将结果输出到 result2.xlsx。...Python + Pyomo 情景建模思路import pyomo.environ as pyo# ---- 1....模型层面：在问题 1 的基础上，添加情景索引，对产量、销售量、价格、成本等做情景化表达；在目标函数中使用期望型、极小最大损失型或其他鲁棒型目标。
在进行 在建模的时候，会遇到不同的自变量之间的量纲差距很大的情况，如输入变量有年龄和身高（身高以m为单位）时，年龄的范围为（0-100]，而身高的范围则是(0,2.5]。...若采用这两个变量进行建模，则有可能出现这样的情况：年龄对预测值的影响远高于身高。这意味着年龄的影响程度被高估，身高的影响程度被低估。...为使得变量的影响程度能被正确估计，提高模型的预测精度，对自变量进行标准化是一个有效且可行的方式。...以下将用python演示对自变量进行标准化的操作： 注：数据来源于https://github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python/...tree/master/statistics/winequality-both.csv min-max标准化（又名离差标准化） 公式如下: x*=(x-min)/(max-min) 代码如下：
当然，均线价格可以通过收盘价计算出来，但实际上在优矿因子库中已经有了均线因子，可以直接使用。现在的问题就变成了，如何将我们通过行情DataAPI与因子DataAPI调出来的数据合并？...这个问题在Python中通过一两行代码即可解决。 ? 上图所示，我们通过merge函数便把均线价格添加到行情表上了，再在这个表上判断当日是否站上均线就十分方便了。...这时可以使用Python的数据透视表方法，将长表转换为宽表，之后运用DataFrame的sum方法即可很简单地解决这个问题。 ?...数据标准化 数据标准化可以消除量纲及变量自身变异程度的影响，对很多模型来说都是十分重要的。常用的数据标准化有Min-max标准化和z-score标准化。 Min-max标准化的计算公式为： ?...Min-max标准化可以将标准化后的值统一到0～1；z-score标准化可以使标准化后的数据分布均值为0，方差为1。我们将去极化后的数据再进行一次标准化，如下图。 ? ?
在第一部分中，我们讨论了是否存在负面结果表明获得消失（甚至消失的近似）离散的计算难度的问题。...然后，我们关注特定的最小 - 最大问题，即顶点覆盖问题的最小 - 最大版本，其可在离线情况下在多项式时间内解决。...我们证明了对于不同的非线性离散优化问题，即使在静态情况下可以在多项式时间内解决的问题（例如min-max顶点覆盖，min-max完美匹配，等等。）。...从积极的方面来说，我们提出了一个消失后悔的在线算法，该算法基于跟随扰动的领导算法进行广义背包问题。...Then, we focus on a particular min-max problem, the min-max version of the vertex cover problem which
本案例使用一份包含30000个样本的美国高中生社交网络信息数据集，进行了缺失值和异常值处理，并对连续变量进行标准化、离散化，对非数值离散变量进行编码。 1....由于大部分机器学习模型无法处理缺失值，在数据建模前需要填补或者剔除缺失值。对于连续变量age，我们使用该列的均值进行填充，结果如下表所示。 3....性别缺失值填补 对于离散变量gender，我们使用“未知”进行填充，结果如下表所示。 4. 异常值处理前箱线图 我们进一步用箱线图查看friends列是否存在异常值。...因为线性回归模型等机器学习模型对异常值较为敏感，对异常值进行处理有利于提高建模的鲁棒性。 接下来，我们用直方图查看friends列数据分布情况。...我们先对friends列进行等距离散化处理，通过这种方法离散化处理后每个区间宽度相同。 可以看到friends列中数据被等距分为4组，取值分别为0、1、2、3。 14.
这个问题笔者也思考过，只不过不够系统，观点也比较单一，所以才有了上图中的【变量单位之间数量级差异过大】的回答。就着这个话题，笔者查阅相关资料，相对这个问题进行一个详细的阐述。...数据标准化一个最直接的应用场景就是：当数据集的各个特征取值范围存在较大差异时，或者是各特征取值单位差异较大时，我们是需要使用标准化来对数据进行预处理的。...举个例子，一个包含两个特征的数据，其中一个特征取值范围为5000~10000，另一个特征取值范围仅有0.1-1，实际在建模训练时，无论什么模型，第一个特征对模型结果的影响都会大于第二个特征，这样的模型是很难有效做出准确预测的...数据归一化的目的是使得各特征对目标变量的影响一致，会将特征数据进行伸缩变化，所以数据归一化是会改变特征数据分布的。 哪些模型对标准化处理比较敏感？...机器学习中有部分模型是基于距离度量进行模型预测和分类的。由于距离对特征之间不同取值范围非常敏感，所以基于距离读量的模型是十分有必要做数据标准化处理的。
1.4 不同归一化的使用条件 Min-max归一化和mean归一化适合在最大最小值明确不变的情况下使用，比如图像处理时，灰度值限定在 [0, 255] 的范围内，就可以用min-max归一化将其处理到...同时，数据需要相对稳定，如果有过大或过小的异常值存在，min-max归一化和mean归一化的效果也不会很好。如果对处理后的数据范围有严格要求，也应使用min-max归一化或mean归一化。...min-max归一化和z-score归一化，得到的结果如下图所示：图2: 对于不同的K值，相同数据集不同归一化方式下的预测精确度 由此可以看到，至少对于KNN分类问题，z-score归一化和min-max...如果更改为使用层归一化，就可以有效的避免这个问题。 层归一化：通过计算在一个训练样本上某一层所有的神经元的均值和方差来对神经元进行归一化。...DRAW对二值化的MNIST进行建模（Modeling binarized MNIST using DRAW） 手写序列生成（Handwriting sequence generation）
为解决这一问题，可以采用二值化。...min-max归一化 对原始数据进行线性变换，将其映射到[0,1]之间，也叫做离差标准化或区间缩放法，。...相反的，如果想要保留原始数据中由标准差所反映的潜在权重关系时则应该选择min-max归一化方法； 特征选择 经过数据预处理之后，我们选取对结果而言有意义的特征作为算法和模型的输入进行训练。...选取时 ，常从如下两方面来进行： 特征是否发散 对于一个特征而言，如果它不发散，就说样本在这个特征上基本无差异，这样的话这个特征对这个样本的区分就起不到任何作用； 特征与最终目标的关联性 我们想要取得好的目标结果...； 降维 经过上边的特征选择过程之后，我们就可以直接进行模型训练了，但是可能由于特征矩阵过大，从而导致计算量偏大，训练时间长等问题，因此需要进行降维操作。
2 方法 2.1 问题建模 给定固定时间窗口(比如7天)的用户特征向量x，预测其未来N天可以为平台带来的价值 LTV_N ，经验上可得出时间跨度越长，带来的价值越高。...2.子分布建模模块(SDM, Sub-Distribution modeling Module)，根据子分布内样本的实际LTV值，进一步将每个子分布分成多个桶，把子分布建模转化为多桶分类问题，这样可以通过调整桶的宽度来保持桶内样本量大致相同...第3部分是学习桶内的数据偏差，本文采用min-max归一化方法，将桶内样本的LTV值压缩到0-1之间，并使用MSE回归建模压缩后的值。...然而并没有充分利用不同时间跨度的 LTV 之间的有序依赖关系，本文认为这种有序依赖关系进行建模可以有效提高模型性能，通过几个隐含层参数非负的多层感知器(称之为对立单元Mono Unit), 将上下游LTV...为了进一步建模上下游任务之间的单调约束关系，本文对每个任务的估计LTV值进行细粒度校准。
scaling plot 离散值处理 关于特征值离散化的相关内容下面直接进行举例，主要是标签处理、特征处理和OneHot。...'XL': 3, 'L': 2, 'M': 1} df['size'] = df['size'].map(size_mapping) df 我们还可以做这样的转换进行编码...DF使用get_dummies 将会得到新的列: pd.get_dummies(df) 标准化与归一化 标准化 同样我们都需要对原始数据进行处理，少不了的就是 standardization (或者叫做...处理后的所有特征的值都会被压缩到 0到1区间上.这样做还可以抑制离群值对结果的影响....接下来我们再看看数据是否被打乱了呢？
该方法应用场景不多，通常不建议使用 什么场景考虑使用？...Min-Max标准化或许可以还原出学生之间真实差距 Python代码实现+效果可视化 原始数据（第1个表） 平均分 可理解为 全部特征的权重相等 5个员工平均分差别不大 员工1最弱逼，员工5最流弊...，员工234相等 对平均分进行min-max标准化后，员工1的弱逼程度被放大 技术能力的变异系数最大，权重最高 MinMax标准化后的数据的平均分（第2个表） 员工4>3>2（不再相等） 对min-max...Min-Max标准化 mm: ndarray = minmax_scale(df[df.columns[1:]]) print(mm) # Min-Max标准化后的数据与权重进行矩阵乘法，计算出总分...score: Series = mm.dot(weight) print(score) # 对总分进行MinMax标准化 df['MinMax标准化的总分']: Series = minmax_scale
先从概念上了解数据挖掘 为什么进行数据挖掘 我们生活在大量数据日积月累的年代。分析这些数据是一种重要需求。...数据挖掘能把大型数据转化成知识 数据挖掘是信息数据的进化 可以挖掘什么样的数据 数据库数据 关系数据库是表的汇集，表中通常有大量关系数据 数据仓库数据 数据仓库是从一个或者多个数据源收集的信息存储库，...可以挖掘什么类型的模式 特征化与区分 数据特征化 目标类数据的一般或者全部汇总，特征化的输出一般使用饼图、条形图、曲线图等等，比如汇总一年花费5000元以上的用户 数据区分 将数据对象的一般特征进行比较...用于预测分析的分类与回归 分类：找出描述和区分数据类或者概念的模型，比如决策树 相关分析：试图识别与分类与回归过程显著相关的属性 回归：一种常用的数值预测的统计学方法 聚类分析 分析数据对象，不考虑类标号 离群点分析 对和一般数据特征明显不同的数据进行分析...数据挖掘面临的问题 1、挖掘方法 2、用户交互 3、有效性与可伸缩性 4、数据类型的多样性 5、数据挖掘与社会
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