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better bench 简介:CS博士;研究领域:类脑计算、持续学习、AI、数据挖掘、自然语言处理、数学建模。
关于顺丰公司数据挖掘笔试题的解析,内容涵盖了数据结构、算法、编程语言特性、数据库查询等多个计算机科学领域的知识点。
本文提供了参加"钉钉杯大学生大数据挑战赛"初赛B的航班数据分析与预测项目的Python代码实现Baseline。内容包括题目背景、思路分析、训练集和测试集的预处理、模型训练与预测、特征重要性分析,以及代码下载链接。预处理步骤涉及读取数据、时间信息处理、前序航班延误时间计算、天气信息匹配等。模型训练使用了Gradient Boosting Classifier,并对模型的准确率和特征重要性进行了评估。
在Deepin 20系统上安装和使用Apache Spark的详细教程,包括安装Java JDK、下载和解压Spark安装包、配置环境变量和Spark配置文件、启动和关闭Spark集群的步骤,以及使用Spark Shell和PySpark进行简单操作的示例。
关于SHEIN公司数据挖掘工程师岗位的笔试题目分享,包括10个选择题(涉及Naive Bayes、XGBoost与LightGBM原理及对比分析、逻辑回归等),2个问答题(讨论逻辑回归特征离散化的原因和机器学习中常见的最优化方法),以及2个编程题(二叉树的最小深度和硬币找零问题的动态规划解法)。
解决Matlab使用Mex时出现的"Real Time Execution"错误的步骤,即通过安装"MATLAB 支持 MinGW-w64 C/C++ 编译器"这个包来确保编译器设置正确。
主成分分析(PCA)的原理和算法过程。
解决WPS中Mathtype插件选项卡显示为灰色且无法使用的问题的步骤,包括安装宏组件VBA WPS,复制特定的文件到WPS安装目录和启动目录,并在完成这些步骤后重新打开WPS以使选项卡可用。
文章介绍了PageRank算法的基本概念和数学模型,包括如何通过一阶马尔科夫链定义随机游走模型以及如何计算网页的重要性评分,并提供了PageRank迭代算法的具体步骤。
K-Means聚类算法的基本介绍,包括算法步骤、损失函数、优缺点分析以及如何优化和改进算法的方法,还提到了几种改进的K-Means算法,如K-Means++和ISODATA算法。
在Mac系统下使用VSCode的LeetCode插件时遇到“leetcode.toggleleetcodecn”命令找不到的错误解决方法,主要是通过从Nodejs官网下载并安装最新版本的Node.js来解决环境配置问题。
第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛C题的解决方案,专注于问题三“本地旅游图谱构建与分析”,介绍了基于OTA和UGC数据的旅游产品关联分析方法,使用支持度、置信度、提升度来计算关联度得分,并进行了结果可视化,同时指出了方案的改进方向。
本文提供了解决在VScode中使用LeetCode插件时遇到“Failed to test the solution. Please open the output channel for details.”错误的方法,主要是通过修改setting.json文件中的输出文件夹配置来解决。
第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛C题的解决方案,专注于疫情背景下的周边游需求图谱分析,具体针对问题二“周边游产品热度分析”,介绍了从OTA和UGC数据中提取旅游产品、计算产品热度得分、判断产品类型的方法,并给出了Python实现步骤和代码。
第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛C题的解决方案,涉及疫情背景下周边游需求图谱分析,包括微信公众号文章分类、周边游产品热度分析、本地旅游图谱构建与分析,以及疫情前后旅游产品需求变化分析的Python实现方法。
本文介绍了二维装箱问题的Bottom-Left算法,并提供了Python实现,包括主函数、装箱顺序、重叠检测、最终位置计算等,同时指出了算法的缺点并提出了使用人工蜂群算法进行改进的方法,最后提供了完整代码的下载链接。
第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题中对电力系统负荷预测分析进行时间突变分析的Python实现方法,包括定义绘图函数、应用阈值查找异常值、手动设置阈值、使用分位数和3Sigma原则(IQR)设定阈值,以及根据分位数找到时间突变的步骤,并提供了完整代码的下载链接。
详细介绍了在第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题中对电力系统负荷进行预测分析的方法,包括数据预处理、特征工程、平稳性检验、数据转换以及使用ARIMA、AutoARIMA、LSTM、Prophet和多元Prophet模型进行建模和预测,并提供了完整代码的下载链接。
解决wxPython安装问题的两种方法,包括通过指定源使用pip安装和先下载.whl文件再本地安装的具体步骤。
总结了2021 MathorCup杯大数据挑战赛A题“二手车估价”的初赛和复赛经验,包括题目要求、解题思路、所用方法和结果,提供了详细的数据分析、模型构建、论文撰写和工具使用技巧,并展示了初赛和复赛的论文。
关于如何在Mac系统下使用SciDavis软件绘制科研论文所需的图表,包括安装指导和创建柱状图、折线图、扇形图的详细步骤教程。
第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题的基线解决方案,涉及电力系统负荷预测分析,包括数据读取、特征处理、模型训练和评估,以及使用了LightGBM进行回归预测。
中国工程院张平院士关于"AI使能6G演进与应用"的演讲摘要。
在Deepin20系统下,如何解决Linux系统中matplotlib和seaborn绘图时出现的中文乱码问题,提供了临时和永久的解决方法,包括更换字体设置、修改配置文件和清除缓存等步骤。
文章详细实现了基于不同距离度量(欧氏、切比雪夫、曼哈顿)的Kmeans聚类算法,并提供了Python代码,展示了使用曼哈顿距离计算距离矩阵并输出k=3时的聚类结果和轮廓系数评价指标。
文章详细介绍了假设检验的基本思想、原理、可能犯的错误类型、基本步骤以及在不同总体情况下的检验方法,阐述了如何在Python中应用假设检验,并通过P值来判断假设的可靠性。
如何在Halcon软件中实现图像亚像素边缘检测,包括读取图片、图像阈值化、边界提取、区域扩张、亚像素边缘提取、轮廓拟合和彩色绘图等步骤,并提供了相应的Halcon代码实现和检测效果展示。
基于灰度矩的亚像素边缘检测方法,包括理论基础和MATLAB实现,通过计算图像的灰度矩来精确定位边缘位置,并提供了详细的MATLAB代码和实验结果图。
【8月更文挑战第5天】Matlab绘制不同类型的图表(包括折线图、柱状图和散点图)的代码示例,以及如何调整图表的字体大小、坐标轴描述、图例和网格线等属性,以满足论文所需的格式要求。
关于2021年亚太杯数学建模赛题A的解析,主要介绍了图像边缘分析与应用的方法,包括亚像素边缘检测、图像目标尺寸测量和亚像素直线段、圆弧段、椭圆段的分割,并提供了MATLAB和Halcon软件的实现方案。
基于Zernike矩的亚像素边缘检测理论,并提供了相应的MATLAB代码实现,包括定义7x7的Zernike模板、图像处理、边缘检测和连通域分析等步骤。
在Deepin Linux系统上安装Halcon机器视觉工具的详细步骤,包括下载安装包、安装、配置环境、复制license文件以及启动Halcon软件。
无线通信中用于减少信号失真和噪声影响的两种常见信道均衡技术:Zero Forcing (ZF) 和 Minimum Mean Square Error (MMSE),并给出了ZF均衡器的数学表达式及其实现方法。
文章介绍了如何使用Python和Commpy工具包实现OFDM通信系统的仿真,包括发射机、信道和接收机的过程,并支持BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、64QAM等多种调制方式,同时展示了导频插入、信道冲击响应、星座映射的可视化,并计算了系统的误比特率。
此PPT来自韩国首尔国立大学Byonghyo Shim教授,在北京理工大学邀请的线上会议的讲座内容。
文章介绍了一种名为DeepReceiver的基于深度学习的无线通信智能接收机模型,它通过输入IQ信号并输出恢复的信息比特流,能够适应不同的调制和编码方式,在噪声、射频损伤、信道衰落等非理想条件下进行性能验证。
对2021高校大数据挑战赛中智能运维异常检测与趋势预测赛题的赛后总结与分析,涉及赛题解析、不足与改进,并提供了异常检测、异常预测和趋势预测的方法和模型选择的讨论。
使用Commpy开源包在Python中实现BPSK、QPSK、8PSK、8QAM、16QAM、64QAM等调制和解调方法的具体代码示例,但不包括8QAM的Commpy实现,以及一个完整的编码和解码示例。
如何在Linux系统中修改MATLAB的默认打开地址(默认工作空间),通过编辑matlabrc.m文件来设置启动MATLAB时的初始目录。
2021年数学建模“华为杯”B题的方案设计和实现代码,包括数据预处理、特征选择、聚类算法、气象特征分析以及使用LSTM神经网络进行多变量时间序列预测以实现空气质量预报。
使用Tensorflow和Keras实现学习率衰减的完整实例,包括指数衰减、分段常数衰减、多项式衰减、逆时间衰减以及如何通过callbacks自定义学习率衰减策略。
文章介绍了Conformer模型,这是一种结合了Transformer的自注意力机制和CNN卷积模块的混合模型,旨在提高语音识别任务的性能,通过自注意力捕捉全局上下文信息,同时利用卷积模块有效捕获局部特征。
如何在Markdown编辑器Typora中使用HTML语法实现同一行内文字的左对齐和右对齐布局。
如何在Linux或Mac系统中使用tree命令自动生成项目结构目录,并将其格式化后放入项目的README.md文件中以展示项目结构。
文章介绍了使用TensorFlow 2进行手写数字识别的实验报告,包括实验目的、采用全连接神经网络模型进行训练的过程、以及如何使用交叉熵作为损失函数来识别MNIST数据集的手写数字。
【8月更文挑战第3天】如何使用Gensim库中的FastText模型来训练词向量,并演示了如何保存和加载这些训练好的模型。
在Mac系统下的VSCode环境中配置LaTeX工作流以便插入和引用参考文献的详细步骤。
在使用tqdm库时遇到的“'module' object is not callable”错误,并给出了正确的导入方式以及一些使用tqdm的常见示例。
本文介绍了使用TensorFlow 2进行猫狗识别的实验报告,包括实验目的、采用卷积神经网络(CNN)进行训练的过程,以及如何使用交叉熵作为损失函数来识别猫狗图像数据集。
文章解决了PyTorch中LSTM模型因输入数据的批次大小不一致导致的“Expected hidden[0] size”错误,并提供了两种解决方案:调整批次大小或在DataLoader中设置drop_last=True来丢弃最后一个不足批次大小的数据。
如果解决了该问题,系统仍然进不去不要惊慌,继续排查下一个错误。
你好,我是AI助理
可以解答问题、推荐解决方案等