草庐IT

复分析

全部标签

基于逻辑回归及随机森林算法的冠心病预测与分析

本文是一个课程报告,由我和另外一位同学合作完成。自我感觉做的还行决定放上来。 数据集来源:CardiovascularStudyDataset|Kaggle目录1.项目背景...31.1项目说明...31.2需求分析...32.数据挖掘准备...32.1数据字段含义介绍...32.2基础统计分析...43.数据挖掘过程...53.1数据预处理...53.1.1文字型变量数值化...53.1.2缺失值处理...63.1.3异常值处理...83.1.4数据规范化...103.2数据挖掘与可视化分析...103.2.1人口统计信息分析...113.2.2疾病史与亚健康状态分析...133.2.3重要

韩版传奇 2 源码分析与 Unity 重制(一)服务端 TCP 状态管理

专题介绍该专题将会分析LOMCN基于韩版传奇2,使用.NET重写的传奇源码(服务端+客户端),分析数据交互、状态管理和客户端渲染等技术,此外笔者还会分享将客户端部分移植到Unity和服务端用现代编程语言重写的全过程。相关资料官方论坛: https://www.lomcn.org/forum/服务端+客户端源码: https://github.com/Suprcode/mir2服务端离线数据库: https://github.com/Suprcode/mir2-database概览在这一篇文章中,我们将从服务端的启动链路入手,分析服务端的TCP连接监听、数据包处理和客户端的状态维护过程。启动链路

基于Hadoop的就业岗位分析系统

基于Hadoop的就业岗位分析系统摘 要如果计算机技术与信息化管理能够互相协作,那么管理员的工作效率就会大大提升,工作的质量也会得到改善。优秀的就业岗位分析系统对于管理员的管理实际的具体运作有更有力的管理,对就业岗位分析进行管理,同时也能促进因管理员的失误等问题。所以一种好的就业岗位分析系统能起到很好的作用和作用。本系统采用MVC技术、Java编程语言和MySQL作为数据的存储仓库。系统中的主要角色有用户。用户具有的功能包括工作受喜爱的程度分析、年龄分析、性别分析、地区分析、爬取数据。关键词:MVC;Java;MySQL Hadoop-basedJobAnalysisSystemAbstrac

[原创] FPGA的JTAG烧录不稳定或烧录失败原因分析

一、电路故障背景打板回来常会出现烧录不良,调试是一个技术活,如果烧录不过关,一切白搭。二、常见JTAG故障原因如下:1、ESD防护器件焊接不良;电路板给生产部分焊接,发现元器件虚焊,特别是需要烘烤的元器件,更是要注意,极容易虚焊。2、FPGA的JTAG引脚,焊接短路FPGA芯片焊接短路,万用表二极管档位测试时,蜂鸣器响了,判定引脚和地直接导通了3、上拉电阻和下拉电阻,焊接错误3.1 这是最有意思的,很难发现,特别是0402封装,电阻上没有标识,阻抗根本看不到。0603及其以上封装,还是有阻抗标识的,方便识别。3.2而且下意识会默认这么简单的电阻还能焊接错误,实际上,真的是会出错的,使用万用表测

2024年第二届“华数杯”国际大学生数学建模竞赛 (A题 MCM)| 废水扩散分析 |数学建模完整代码+建模过程全解全析

当大家面临着复杂的数学建模问题时,你是否曾经感到茫然无措?作为2022年美国大学生数学建模比赛的O奖得主,我为大家提供了一套优秀的解题思路,让你轻松应对各种难题。让我们来看看华数杯的A题!完整内容可以在文章末尾领取!建立一个模型来描述放射性废水在海水中的扩散速率和方向,考虑到涉及的物理过程和环境因素的复杂性,我们通常会使用一个简化的扩散模型作为起点。在这种情况下,我们可以使用一个被广泛应用于环境工程和物理海洋学的模型:阿德韦克斯-扩散方程。这个方程考虑了物质由于流体运动(阿德韦克斯项)和由于浓度梯度引起的分子扩散(扩散项)的传输。阿德韦克斯-扩散方程阿德韦克斯-扩散方程的一维形式如下:∂C∂t

数据分析与数据挖掘实战案例本地房价预测(716):

数据分析与数据挖掘实战案例(7/16):2022年首届钉钉杯大学生大数据挑战赛练习题目练习题A:二手房房价分析与预测要点:1、机器学习2、数据挖掘3、数据清洗、分析、pyeahcrs可视化4、随机森林回归预测模型预测房价整体代码:过程代码:1、读入数据、清洗数据:importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv("data.csv",encoding='utf-8')#文件路径为绝对路径,根据自己电脑文件夹的路径修改dfdf.info()#查看df信息df.dropna(inplace=True)#删除空值行df.drop('Unnamed:0',ax

C语言之【函数】篇章以及例题分析

文章目录前言一、函数是什么?二、C语言中函数的分类1、库函数2、自定义函数三、函数的参数1、实际参数(实参)2、形式参数(形参)四、函数的调用1、传值调用2、传址调用3、专项练习3.1素数判断3.2闰年判断3.3二分查找3.4修改数值五、函数的嵌套调用和链式访问1、嵌套调用2、链式访问六、函数的声明和定义1、函数声明2、函数定义七、函数递归1、什么是函数递归?2、函数递归的两个必要条件3、题目的展开与剖析3.1例题1:打印数字3.2例题2:求字符串长度3.3例题3:阶乘求解3.3例题4:斐波那契数列八、函数栈帧的创建的销毁前言在C语言中,这个函数时必不可少的,没有函数没有灵魂,要不然代码就会乱

ios - Flurry 崩溃分析不报告崩溃

我在我的应用中启用了Flurry崩溃分析。我的应用程序崩溃但未在FlurryDashboard的错误部分报告,但可以在技术部分的“错误”选项下将其视为异常日志。报告需要多长时间? 最佳答案 关于Flurry,不知道是不是直发行为。在flurryanalytics的情况下,不是直接的,你必须等待一段时间。我现在的问题是:您是否使用flurrykey正确配置了应用程序?应用程序是否要求您在报告发生后发送报告并重新打开应用程序?有时,它发生在所有框架(如crashlytics)中,如果应用程序不要求您发送报告,则可能意味着发生了硬件问题(

SetFitABSA: 基于 SetFit 的少样本、方面级情感分析

SetFitABSA是一种可以有效从文本中检测方面级情感的技术。方面级情感分析(Aspect-BasedSentimentAnalysis,ABSA)是一种检测文本中特定方面的情感的任务。例如,在“这款手机的屏幕很棒,但电池太小”一句中,分别有“屏幕”和“电池”两个方面,它们的情感极性分别是正面和负面。ABSA应用颇为广泛,有了它我们可以通过分析顾客对产品或服务的多方面反馈,并从中提取出有价值的见解。然而,ABSA要求在样本标注时对训练样本中涉及的各个方面进行词元级的识别,因此为ABSA标注训练数据成为了一件繁琐的任务。为了缓解这一问题,英特尔实验室和HuggingFace联袂推出了SetFi

SetFitABSA: 基于 SetFit 的少样本、方面级情感分析

SetFitABSA是一种可以有效从文本中检测方面级情感的技术。方面级情感分析(Aspect-BasedSentimentAnalysis,ABSA)是一种检测文本中特定方面的情感的任务。例如,在“这款手机的屏幕很棒,但电池太小”一句中,分别有“屏幕”和“电池”两个方面,它们的情感极性分别是正面和负面。ABSA应用颇为广泛,有了它我们可以通过分析顾客对产品或服务的多方面反馈,并从中提取出有价值的见解。然而,ABSA要求在样本标注时对训练样本中涉及的各个方面进行词元级的识别,因此为ABSA标注训练数据成为了一件繁琐的任务。为了缓解这一问题,英特尔实验室和HuggingFace联袂推出了SetFi