1.找到db.script路径：C:\FineReport_11.0\webapps\webroot\WEB-INF\embed\finedb\db.script根据自己的安装路径自行修改2.修改db.script 查找如下语句（应该是查找INSERTINTOFINE_USERVALUES后匹配的第一行）INSERTINTOFINE_USERVALUES('530a7191-c41',NULL,1,NULL,NULL,TRUE,NULL,1,TRUE,NULL,'PASSWORD','REALNAME','USERNAME',NULL,'REALALIAS','USERALIAS','defa
?♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍?作者简介：Python学习者?希望大家多多支持，我们一起进步！?如果文章对你有帮助的话，欢迎评论?点赞??收藏?加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命大数据分析案例-基于随机森林算法的商
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1.C4.5算法 C4.5算法与ID3相似，在ID3的基础上进行了改进，采用信息增益比来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，ID3使用的是熵（entropy，熵是一种不纯度度量准则），也就是熵的变化值，而C4.5用的是信息增益率。2.信息增益率 在ID3算法中，显然属性的取值越多，信息增益越大。为了避免属性取值个数的影响，C4.5算法从候选划分中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选出信息增益率（用信息增益除以该属性本身的固有值(Intrinsicvalue）最高的分类作为分裂规则。信息增益比本质就是在信息增益的基础之上乘上一个惩罚参数。特征个数较多时
1.C4.5算法 C4.5算法与ID3相似，在ID3的基础上进行了改进，采用信息增益比来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，ID3使用的是熵（entropy，熵是一种不纯度度量准则），也就是熵的变化值，而C4.5用的是信息增益率。2.信息增益率 在ID3算法中，显然属性的取值越多，信息增益越大。为了避免属性取值个数的影响，C4.5算法从候选划分中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选出信息增益率（用信息增益除以该属性本身的固有值(Intrinsicvalue）最高的分类作为分裂规则。信息增益比本质就是在信息增益的基础之上乘上一个惩罚参数。特征个数较多时
文章目录1.第一章行为决策在自动驾驶系统架构中的位置2.行为决策算法的种类2.1基于规则的决策算法2.1.1决策树2.1.2有限状态机（FSM）2.1.3基于本体论（Ontologies-based）2.2基于统计的决策算法2.2.1贝叶斯网络（BN）2.2.2马尔可夫决策过程（MDP）2.2.3部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)2.3基于端到端的决策算法参考文献1.第一章行为决策在自动驾驶系统架构中的位置 ClaudineBadue[1]等人以圣西班牙联邦大学（UFES）开发的自动驾驶汽车（IntelligentAutonomousRoboticsAutomobile，IARA）
文章目录1.第一章行为决策在自动驾驶系统架构中的位置2.行为决策算法的种类2.1基于规则的决策算法2.1.1决策树2.1.2有限状态机（FSM）2.1.3基于本体论（Ontologies-based）2.2基于统计的决策算法2.2.1贝叶斯网络（BN）2.2.2马尔可夫决策过程（MDP）2.2.3部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)2.3基于端到端的决策算法参考文献1.第一章行为决策在自动驾驶系统架构中的位置 ClaudineBadue[1]等人以圣西班牙联邦大学（UFES）开发的自动驾驶汽车（IntelligentAutonomousRoboticsAutomobile，IARA）
本文参考github上大神的开源剪枝项目进行学习与分享，具体链接放在文后，希望与大家多多交流！一、原模型训练在官方源码上训练yolov5模型，支持v6.0分支的n/s/m/l模型，我这里使用的是v5s，得到后将项目clone到本机上gitclonehttps://github.com/midasklr/yolov5prune.gitcd进入文件夹后，新建runs文件夹，将训练好的模型放入runs/your_train/weights/xxx.pt，我的原模型map0.5:0.95为0.84左右，模型与data.yaml设置好后可以进行稀疏化训练了。二、稀疏化训练pythontrain_spar
本文参考github上大神的开源剪枝项目进行学习与分享，具体链接放在文后，希望与大家多多交流！一、原模型训练在官方源码上训练yolov5模型，支持v6.0分支的n/s/m/l模型，我这里使用的是v5s，得到后将项目clone到本机上gitclonehttps://github.com/midasklr/yolov5prune.gitcd进入文件夹后，新建runs文件夹，将训练好的模型放入runs/your_train/weights/xxx.pt，我的原模型map0.5:0.95为0.84左右，模型与data.yaml设置好后可以进行稀疏化训练了。二、稀疏化训练pythontrain_spar
目录一、技术原理逻辑回归k近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）决策树SVM(SupportVectorMachine)模型评估二、数据探索与处理 2.1读取贷款违约数据集，在系统中可视化展示部分数据集2.2对违约情况进行饼图可视化，查看其占比情况 2.3对数据中的年龄情况进行可视化分析 2.4对数据中的工龄情况进行可视化分析 2.5对收入可视化分析 2.6对各负债情况进行可视化查看 2.7根据皮尔森系数，得到与违约相关性较高的特征如下表所示 2.8进一步探查负债率、信用卡负债、工龄这3类与违约的关系2.8.1负债率与违约关系2.8.2信用卡负债与违约关系2.8.3工龄与违约关
