// 任何一个都可以，但不是两个端点都可以为nil。 // 最小值包含在内。 // 最大值为互斥值。...// 任意一个，但不是两个端点都可以是""。 // 最小值包含在内。 // 最大值为互斥值。...，查找包含与指定通配符匹配的术语的文档。...// 在通配符模式中'*'将匹配任何0或多个字符的序列，而'?'将匹配任何单个字符。...// 文档的索引地理点小于或等于给定位置提供的距离将被返回。
写 在前面 亲爱的小伙伴们！阔别大家将近10天，是不是等得有些着急了呢？...本期大猫课堂将继续《R文本挖掘》系列，上节课中已经教大家如何用jiebaR分词包进行分词，本期将教大家一个更加进阶的分词功能：把搜狗专业词库添加进自己的用户自定义词典中。...以财政金融领域为例，“应付账款”是会计科目中的一个固有科目，应该被认为是一个词，但是如果词库不充分，可能就会被分成“应付”与“账款”两个词。...同理，“头肩底”是用于描述K线的一个专用术语，但是一般的词库往往无法识别。 那么有没有什么办法有效获得大量的第三方专业词库呢？答案是肯定的，“搜狗细胞词库”为大家提供了大量的专业领域词汇。...听着是不是非常酷炫？快点进入本期课堂吧！ 本 期目标 一、了解如何从github上安装包 二、学习cidian包，并用cidian将单个搜狗词库转化为独立的.txt词库文件。
我的目的不是评论CRISP-DM，但CRISP-DM的许多概念对于理解数据挖掘是至关重要的，本文也将依赖于CRISP-DM的常见术语。CRISP-DM仅仅是论述这个过程的开始。...这是数据挖掘著名的格言，数据挖掘项目中最费力的事是数据获取和预处理。非正式估计，其占用项目的时间为50%-80%。...事实上，在项目中的任何地方都可以进行任何CRISP-DM步骤，同样商业理解也可以存在于任何一个步骤。业务目 标不是简单地在开始就给定，它贯穿于整个过程。...这个定律接近了数据挖掘的核心： 为什么数据挖掘必须是一个业务过程而不是一个技术过程。业务问题是由人而非算法解决的。数据挖掘者和业务专家从问题中找到解决方案，即从问题的定义域上达 到业务目标需要的模式。...数据挖掘发现的模式不是永远不变的。数据挖掘的许多应用是众所周知的，但是这个性质的普遍性没有得到广泛的重视。 数据挖掘在市场营销和CRM方面的应用很容易理解，客户行为模式随着时间的变化而变化。
我的目的不是评论CRISP-DM，但CRISP-DM的许多概念对于理解数据挖掘是至关重要的，本文也将依赖于CRISP-DM的常见术语。CRISP-DM仅仅是论述这个过程的开始。...这是数据挖掘著名的格言，数据挖掘项目中最费力的事是数据获取和预处理。非正式估计，其占用项目的时间为50%-80%。...事实上，在项目中的任何地方都可以进行任何CRISP-DM步骤，同样商业理解也可以存在于任何一个步骤。业务目标不是简 单地在开始就给定，它贯穿于整个过程。...这个定律接近了数据挖掘的核心：为什么数据挖掘必须是一个业务过程而不是一个技术过程。业务问题是由人而非算法解决的。数据挖 掘者和业务专家从问题中找到解决方案，即从问题的定义域上达到业务目标需要的模式。...数据挖掘发现的模式不是永远不变的。数据挖掘的许多应用是众所周知的，但是这个性质的普遍性没有得到广泛的重视。 数据挖掘在市场营销和CRM方面的应用很容易理解，客户行为模式随着时间的变化而变化。
我的目的不是评论CRISP-DM，但CRISP-DM的许多概念对于理解数据挖掘是至关重要的，本文也将依赖于CRISP-DM的常见术语。CRISP-DM仅仅是论述这个过程的开始。...这是数据挖掘著名的格言，数据挖掘项目中最费力的事是数据获取和预处理。非正式估计，其占用项目的时间为50%-80%。...事实上，在项目中的任何地方都可以进行任何CRISP-DM步骤，同样商业理解也可以存在于任何一个步骤。业务目标不是简单地在开始就给定，它贯穿于整个过程。...这个定律接近了数据挖掘的核心：为什么数据挖掘必须是一个业务过程而不是一个技术过程。业务问题是由人而非算法解决的。数据挖掘者和业务专家从问题中找到解决方案，即从问题的定义域上达到业务目标需要的模式。...数据挖掘发现的模式不是永远不变的。数据挖掘的许多应用是众所周知的，但是这个性质的普遍性没有得到广泛的重视。 数据挖掘在市场营销和CRM方面的应用很容易理解，客户行为模式随着时间的变化而变化。
我的目的不是评论CRISP-DM，但CRISP-DM的许多概念对于理解数据挖掘是至关重要的，本文也将依赖于CRISP-DM的常见术语。CRISP-DM仅仅是论述这个过程的开始。...这是数据挖掘著名的格言，数据挖掘项目中最费力的事是数据获取和预处理。非正式估计，其占用项目的时间为50%-80%。...事实上，在项目中的任何地方都可以进行任何CRISP-DM步骤，同样商业理解也可以存在于任何一个步骤。业务目标不是简 单地在开始就给定，它贯穿于整个过程。...这个定律接近了数据挖掘的核心：为什么数据挖掘必须是一个业务过程而不是一个技术过程。业务问题是由人而非算法解决的。数据挖掘者和业务专家从问题中找到解决方案，即从问题的定义域上达到业务目标需要的模式。...数据挖掘发现的模式不是永远不变的。数据挖掘的许多应用是众所周知的，但是这个性质的普遍性没有得到广泛的重视。 数据挖掘在市场营销和CRM方面的应用很容易理解，客户行为模式随着时间的变化而变化。
请注意，由于已经对数据进行了定量分析，因此大数据未包含在上述图形中。 请继续阅读以进一步了解观察结果。...这表明，在数据挖掘中，重点在于算法的应用，而不是算法本身。我们可以定义机器学习和数据挖掘之间的关系如下：数据挖掘是一个过程，在此过程中，机器学习算法被用作工具来提取数据集中保存的潜在有价值的模式。...数据挖掘作为机器学习的姐妹术语，对数据科学也至关重要。事实上，在数据科学这个术语爆炸之前，数据挖掘作为Google搜索术语获得了更大的成功。看看谷歌趋势比上图所示延长了5年，数据挖掘曾经更受欢迎。...然而，今天，数据挖掘似乎被分割为机器学习和数据科学本身之间的概念。如果要支持上述解释，那么数据挖掘就是一个过程，那么将数据科学视为数据挖掘的超集以及后续术语是有意义的。 ?...我还建议它也主要与Drew Conway的数据科学维恩图一致，尽管我会补充一点：我相信他非常合理且有用的图形实际上指的是数据科学家，而不是数据科学。
在此，我们将对比数据挖掘项目中常用的几种过程或者方法论。 数据挖掘中使用哪些技术？...数据挖掘和其他这些领域有什么差别呢？当我们实际上是忙于挖掘模式时，为什么将其称作“数据挖掘”？我们不是已经有数据了吗？ 从一开始，“数据挖掘”这一术语就明显有许多问题。...那么，其他相关术语如机器学习、预测性分析、大数据和数据科学又是怎么回事？这些术语和数据挖掘或者KDD是不是一回事？...数据科学是最接近于KDD过程的术语，数据挖掘是它们的一个步骤。因为数据科学目前是极受欢迎的流行语，它的含义将随着这一领域的成熟而继续发展和变化。...由于这一过程从原始数据得出知识，因此，这些作者对“数据库中的知识发现”这一术语作出了真正的贡献，而不仅仅是简单的数据挖掘。 2.
下拉刷新在web项目中使用会比上拉加载少。这边补充两点： 1、上拉加载和下拉刷新最大意义是说明原理； 2、全局注册往往是不够理想的。...比如，如果你使用一个像 webpack 这样的构建系统，全局注册所有的组件意味着即便你已经不再使用一个组件了，它仍然会被包含在你最终的构建结果中。...下拉刷新原理： 监听touchStart、touchMove、touchEnd，当手指触碰的时候，记录当前位置，然后移动的时候判断，滚动条为0，且移动的距离（当前pageY减去初始触碰的pageY）大于...0小于设定的某个值的时候，让加载动画的高度等于移动的距离。...已经部署到npm包： https://www.npmjs.com/package/wade-ui 下载： Npm install wade-ui -S （完）
随着你对编程的了解越来越深入，将遇到术语布尔表达式，它不过是条件测试的别名。...为让代码更简洁，可不在if-elif-else代码块中打印门票价格，而只在其中设置门票价格， 并在它后面添加一条简单的print语句： age = 12 if age < 4: 1 price = 0...这些代码的输出与前一个示例相同，但if-elif-else结构的作用更小，它只确定门票价格， 而不是在确定门票价格的同时打印一条消息。...除效率更高外，这些修订后的代码还更容易修改： 要调整输出消息的内容，只需修改一条而不是三条print语句。...3 处检查配料辣香肠（'pepperoni'） 的代码也是一个简单的if语句，而不是elif或else语句；因此不管前一个测试是否通过，都将进 行这个测试。
这是数据挖掘著名的格言，数据挖掘项目中最费力的事是数据获取和预处理。非正式估计，其占用项目的时间为50%-80%。...事实上，在项目中的任何地方都可以进行任何CRISP-DM步骤，同样商业理解也可以存在于任何一个步骤。业务目标不是简 单地在开始就给定，它贯穿于整个过程。...这个定律接近了数据挖掘的核心：为什么数据挖掘必须是一个业务过程而不是一个技术过程。业务问题是由人而非算法解决的。数据挖掘者和业务专家从问题中找到解决方案，即从问题的定义域上达到业务目标需要的模式。...同样我们也可以分析“预测”这个术语在不同的主题中的应用：一个分类模型可能被说成可以预测客户行为—-更加确切的说它可以预测以某种确定行为的目标客户，即使不是所有的目标个体的行为都符合“预测”的结果。...数据挖掘发现的模式不是永远不变的。数据挖掘的许多应用是众所周知的，但是这个性质的普遍性没有得到广泛的重视。 数据挖掘在市场营销和CRM方面的应用很容易理解，客户行为模式随着时间的变化而变化。
模块要尽可能的小但不是更小。（本书中使用的术语模块指的是任何可重用的软件组件，从单个方法到由多个包组成的复杂系统）。代码应该被重用而不是拷贝。模块间的依赖性要保持最小。...一些条目讨论性能的关注点，这些条目中的一些提供了性能指数。这些指数应该被看做与最好情况下近似，这些指数介绍时使用了词语”在我的机器上”。...性能指标是在服务器虚拟机上测量的。 当讨论Java编程语言的特性和它的库时，有时指明特定的版本是必要的。为了简洁，本书使用工程版本号而不是正式的发行名称。下表显示了发行名称与工程版本号的映射关系。...为了描述没有指定访问级别的情况，本书使用描述术语包私有代替技术上正确的术语缺省访问[JLS, 6.6.1]. 本书使用一些Java语言规范没有定义的术语。...(术语API，是应用程序接口的缩写，优先使用API而不是其他人更喜欢的术语接口，是为了避免与Java语言中的接口相混淆。）程序员写程序使用API指的是API的用户。
什么是数据挖掘 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 听起来比较抽象，我们举个例子。...用机器做数据挖掘是一样的道理，我们需要使用历史数据（用来练习的瓜）来建立模型，而建模过程也被称为训练或学习，这些历史数据称为训练数据集。训练好了模型后，好像发现了数据的某种规律，就可以拿来做预测了。...数据预处理和建模，这个环节是整个项目中技术难度最大的部分，通常必须由专业的挖掘工程师来完成。虽然，通俗地看，建模就是我们前面说过的在挑瓜过程中积累经验的事情，但实际上针对大量数据时仍然非常复杂。...既然，数据挖掘是一项很实用的技能，那么普通人能学会吗？ 从数据挖掘的流程来看，最难掌握的就是数据预处理和建模部分，而其他部分看起来专业术语也不少，但只要稍加学习都能掌握，没什么技术难度。...要知道，有专业知识的选手其实也会用这些现成的函数包，但建一个好模型通常仍然要几天甚至数周时间，其中大部分时间都是在不断地调整优化。并不是把数据往算法里一丢就完事的。
数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。...还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。...分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。 4....人工神经网络和遗传基因算法 人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，对计算机科学 人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响，而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。...多学科的相互交融和相互促进，使得这一新学科得以蓬勃发展，而且已初具规模。在美国国家科学基金会(NSF)的数据库研究项目中，KDD被列为90年代最有价值的研究项目。
作为一个arXiv天天见的英语渣，本蒟蒻反正是在挖掘论文阅读神器的道路上不能自拔。 这不最近，就又被网友们种草了一款桌面翻译软件。...比如说，你发现文章self-attention这个词没有翻译出来，可以直接选中这个词并选择术语矫正，将其加入到术语库。应用术语库之后，有道词典再遇上同样的术语，就都能保持一致的翻译。...有道词典9这一条龙学术服务，说得上是直奔科研党心巴而来。...尤其对于不可解析的PDF（扫描PDF）而言，页面中的文字、矢量、图片等要素其实都包含在同一张图片内，无法直接解析获得。...除此之外，一般在线机器翻译算法都是以句子为单位翻译的，而针对文档翻译的需求，有道词典9这次引入了篇章算法。也就是说，AI在进行翻译时，会联合上下文句子来改进翻译质量。
道路千万条，远离傻逼第一条） 文档是SAP项目中的重要交付物，根据项目大小、项目方法论的不同，项目中使用的文档也会不同。...项目计划(Project Plan) 内容：涵盖整个项目周期的计划，包含项目阶段、项目中的主要活动，计划层级可以按不同项目的情况而不同。 功能：项目执行的依据，项目组沟通的核心。...能力计划表(Capacity Plan) 内容：所有SAP顾问的按月计划能力分配表，按月按百分比做计划，比如 4月份80%。 功能：主要针对项目顾问很多然后又不是100%分配到本项目的情况。...项目术语表(Project Glossary) 内容：项目中各种专业术语的解释。 功能：考虑到不是所有人对SAP专业术语很数据，作为项目初始阶段非常重要的支持文件。...小到打印机，大到推荐所有项目组成员，都包含在这个证书里面。
一致性则衡量了短语在不同文本或语境下的稳定性和一致性，对于理解短语的含义和用法至关重要。而信息度则代表了短语提供的信息量，是评估短语价值的重要指标。...文本挖掘与词频统计：基于R的tm包应用 我们将探讨如何帮助客户使用R语言的tm（Text Mining）包进行文本预处理和词频统计。tm包是一个广泛使用的文本挖掘工具，用于处理和分析文本数据。...文档-术语矩阵的构建与稀疏项的处理 在文本挖掘的实践中，构建文档-术语矩阵（Document-Term Matrix, DTM）是分析文本数据的关键步骤之一。...通过使用R语言的tm包，我们能够方便地创建并处理这类矩阵。在本节中，我们将展示如何构建DTM，并讨论如何处理其中的稀疏项。 首先，我们成功创建了一个DTM，其包含了三个文档和四个术语。...该矩阵的非零/稀疏项比例为4/8，稀疏度达到了67%，意味着大部分项都是零值。此外，矩阵中的最大术语长度为9个字符，而权重计算则基于词频-逆文档频率（TF-IDF）方法。
从市场需求及应用的角度来看，通过对大数据的存储、挖掘和分析，大数据在管理、营销、数据标准化等领域大有可为，促使管理/服务水平提升、营销方式改进等。下面我们就来讲讲数据挖掘的那些事。...基本概念 数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。...还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。...4人工神经网络和遗传基因算法 人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，对计算机科学 人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响，而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。...至于数据挖掘的未来，让我们拭目以待。
我的目的不是评论CRISP-DM，但CRISP-DM的许多概念对于理解数据挖掘是至关重要的，本文也将依赖于CRISP-DM的常见术语。CRISP-DM仅仅是论述这个过程的开始。 ...这是数据挖掘著名的格言，数据挖掘项目中最费力的事是数据获取和预处理。非正式估计，其占用项目的时间为50%-80%。...事实上，在项目中的任何地方都可以进行任何CRISP-DM步骤，同样商业理解也可以存在于任何一个步骤。业务目标不是简单地在开始就给定，它贯穿于整个过程。...数据挖掘是如何产生洞察力的？这个定律接近了数据挖掘的核心：为什么数据挖掘必须是一个业务过程而不是一个技术过程。业务问题是由人而非算法解决的。...数据挖掘发现的模式不是永远不变的。数据挖掘的许多应用是众所周知的，但是这个性质的普遍性没有得到广泛的重视。 数据挖掘在市场营销和CRM方面的应用很容易理解，客户行为模式随着时间的变化而变化。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
