考虑到帕金森病数据集中的症状（标签）之间总是存在相关性，可以通过利用标签相关性来促进多标签学习过程。目前的多标签分类方法主要尝试从标签对或标签链中挖掘相关性。...该文章提出了一种简单且高效的多标签分类框架，称为潜在狄利克雷分布多标签（LDAML），该框架旨在通过使用类别标签的主题模型来学习全局相关性。...算法流程 挖掘“主题“——提取标签相关性 与通过查找标签子集或标签链来利用相关性的传统方法不同，LDAML通过发现标签的抽象“主题”来利用相关性。...直观地说，一定有一些抽象的“主题”，期望特定的标签或多或少地出现在实例中，特别是在包含大量相关标签的多标签数据集中。...这些结果表明，LDAML是一个通用的框架，可以为具有标签相关性的多标签问题提供鲁棒且更优的解决方案。
概 述 RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。...主 要 特 性 数据存储：与传统形式的标签相比，容量更大(1bit—1024bit)，数据可随时更新，可读写。 读写速度：与条码相比，无须直线对准扫描，读写速度更快，可多目标识别、运动识别。...，无源标签或被动标签），或者主动发送某一频率的信号（ActiveTag，有源标签或主动标签）；解读器读取信息并解码后，送至中央信息系统进行有关数据处理。...是自动识别技术的一种，通过无线射频方式进行非接触双向数据通信，利用无线射频方式对记录媒体（电子标签或射频卡）进行读写，从而达到识别目标和数据交换的目的，其被认为是21世纪最具发展潜力的信息技术之一。...无源射频标签1024bits内存容量，超宽工作频段，既符合相关行业规定，又能进行灵活的开发应用，可同时读写多个标签。无源射频标签设计，无需电池，内存可反复擦写100,000次以上。
依托这一框架，研究者在中医帕金森病数据集上的实验取得了显著成果，为相关领域的研究进展提供了有价值的参考和助力。...算法流程 挖掘“主题“——提取标签相关性 与通过查找标签子集或标签链来利用相关性的传统方法不同，LDAML通过发现标签的抽象“主题”来利用相关性。假设为d维特征向量的输入空间，表示q类标号的输出空间。...直观地说，一定有一些抽象的“主题”，期望特定的标签或多或少地出现在实例中，特别是在包含大量相关标签的多标签数据集中。...首先我们对训练集提取出具有标记相关性的k个主题(利用算法1)，然后我们使用多标签分类模型 (M_T) 对训练集的特征-主题进行拟合，然后利用训练好的MT模型对未知标记集合的测试集特征数据生成含有标记相关性的...用标记相关性扩增数据集 我们将这k个主题加入训练集，从而构建出新的训练集——{训练特征集，训练集标签主题}。
3.私有化的属性必须通过public类型的方法暴露给其他程序，并且方法的命名也必须遵守一定的命名规范---getXxx和setXxx方法。...scope：指明了javabean的生存时间 JavaBean的范围： JavaBean的scope属性决定的Bean的范围，默认为page范围。...而是直接给你返回已经创建过的Bean的实例。此过程可以通过查看容器翻译的源代码得知。...演示属性名是基本数据类型时的jsp:useBean用法： User.java: package cn.hncu.regServletPojo.domain; public class User {...(这个变量的类型不是基本数据类型时,标记无法直接使用！)
响应式图像 响应视图大小： HTML5新增picture标签和img标签中的srcset、sizes属性 picture标签作为容器，可以包含一个或多个source标签，其中source可以加载多媒体源...这里的理解是源于这篇文章，请参考前端中媒体查询 音频、视频 在h5中新增了音频audio标签和视频video标签，通过这两个标签，我们可以实现将音频和视频放置在网页上的操作 audio标签 （audio...标签可以包裹多个source标签，用来导入不同的音频文件，浏览器会自动选择一个可以播放的文件播放 有些浏览器不支持某种格式的音频，可以使用source标签嵌套在audio标签中，添加几种不同格式的音频...type后的值，如果和media中不匹配，一般忽略； 列表 描述（自定义）列表 dl，dt，dd，其中dl中只能包含dt和dd标签，dt和dd标签中可以包含其他任何标签，应用实例——股票的增跌的数据表示...菜单列表 menu标签，定义命令的列表或菜单，其中可以包含command标签和menuitem标签。
笔试题：HTML标签的相关操作判断 统计HTML标签中以b开头的标签数量 统计HTML标签中出现次数最多的标签 判断DOM标签的合法性 标签的闭合 span里面不能有div 其他符合HTML标签合法性的规则...：类似数组的对象（array-like object）和可遍历（iterable）的对象（包括 ES6 新增的数据结构 Set 和 Map） Array.prototype.slice.call()，比如在函数中我们经常使用它...，ES6 提供了 Map 数据结构，类似于对象，但是它的”键“不限制于字符串。...统计HTML标签中出现次数最多的标签 和 实现一个统计一个字符串中出现字符最多的字符及统计一篇文章中出现最多的字是差不多类型的题。...判断DOM标签的合法性 判断标签的闭合可以使用栈，跟判断有效的括号差不多。 Vue中的 compiler/parser/html-parser.js[3] 中其实会有该部分相关的逻辑实现。
保证标签数据质量是画像平台建设不可或缺的一个重要环节，只有保证产出高质量的标签，画像平台上的功能才有价值，这也是人群圈选准确性和画像分析结论有效性的前提和基础。如何通过工程化的方式评估一个标签的质量？...画像平台常见的是数据产出时间监控，如果重要标签数据产出时间有延迟，需要及时发出告警很多例行任务依赖性别标签数据，需要严格监控性别标签产出时间，当产出时间晚于预期时及时报警唯一性度量数据记录是否重复、数据属性是否重复...画像平台常见监控为标签主键唯一性检测，指定标签数据表中不能有重复的主键ID一个用户只能有一条兴趣爱好标签数据，如果兴趣爱好标签中出现了重复UserId，说明产出有异常，需要确保标签数据主键唯一有效性度量数据是否符合约定的类型...画像平台需要检测各类标签是否有空值，默认情况需要给标签设置默认值；需要校验标签覆盖度，即有标签数据的用户占整体用户的比例用户南北方标签，覆盖历史全量用户，且默认值是未知，需要检测该标签覆盖率是否100%...有效性检测可以通过每日分析标签取值的变化以及每一个标签值数量占比波动来判断数据是否有效，如果T日标签值集合与T-1日标签值集合差异率较高，或者T日各标签值数据量与总量的占比波动超过指定阈值，则说明标签内容波动较大
有时候，我们可能会遇到数据是以 JSON 字符串的形式包裹在 Script 标签中，此时使用 BeautifulSoup 仍然可以很方便的提取。...DATA_INFO'}).get_text()).get("user").get("userInfo").get("nickname") 说明：通过 find() 以及 get_text() 获取 Script 标签内的字符串内容...，接着将此字符串传递给 json.loads() 即可得到一个字典对象，再通过 "键" 的方式访问即可得到对应的值。
GTZAN Genre Collection GTZAN数据集是一个非常流行的音乐数据集，包含10个音乐流派，每个流派有100首30秒的音频片段。...Million Song Dataset (MSD) MSD是一个包含100万首歌的元数据和音频特征的数据集。虽然它不包含实际的音频文件，但可以与其他数据集结合使用。...获取方式： 访问 VoxCeleb 网站，按照指示申请和下载数据集。 4. FMA: Free Music Archive FMA数据集是一个开源的音乐数据集，包含各种流派的音频文件和元数据。...获取方式： 访问 FMA 项目的GitHub页面，下载和使用数据集。 5. Jamendo Dataset Jamendo数据集包含来自Jamendo平台的音乐片段，用于音乐信息检索和推荐系统研究。...使用数据集的建议 阅读文档：下载数据集前，请仔细阅读相关文档和许可协议，确保合法使用数据。 数据预处理：下载数据后，可能需要进行预处理，如格式转换、特征提取等。
在数据分析中，有一种分析就是相关性的分析，所谓的相关性的分析就是 “不同现象之间相互相影响的关系叫相关性分析”，比如商场折扣和销量的 的分析，我们可以通过相关性分析，来判断折扣和销量之间的相关性有多强...数据的相关性分为数据的正相关，数据的负相关，和数据的无关，通过数据相关系数的分析，我们可以判断两组数据之间相关强度。 ?...相关性分析中的 相关系数可以通过EXCEL中的函数来计算，然后我们来判断相关系数的平方数，来判断数据是正相关强烈还是负相关强烈，比如我们看到的下面这组数据，是营业额和加班小时的数据，我们通过相关性来判断公司的营业额和加班的关系是否强烈...，我们对数据做了个散点图，然后用函数做了相关系数，函数是：CORREL，选择两组数据即可，通过函数我们得出相关系数是0.2329，这说明公司的业绩和加班的小时数没有关系。...相关性的数据分析在人力资源数据分析里有很多的应用，比如我们在做一些培训问卷调研的时候，我们会从很多维度让学员来对讲师和培训打分，根据打分的结果，我们要分析，讲师哪些技能需要提升，根据学员最后打的综合评分
Pima Indians Diabetes 数据集 Pima Indians Diabetes 数据集是最常用的糖尿病数据集之一。它包含768个样本和8个特征，目标变量是二分类（是否患有糖尿病）。...Diabetes 130-US hospitals for years 1999-2008 数据集 该数据集包含了130家美国医院在1999-2008年间的糖尿病患者数据。...") # 查看数据集的结构 str(dataset) 4....Kaggle上的糖尿病数据集 Kaggle是一个数据科学竞赛平台，上面有许多开源的数据集。你可以在Kaggle上搜索“diabetes”来找到相关的数据集。...") # 查看数据集的结构 str(dataset) 示例：使用Pima Indians Diabetes数据集构建糖尿病检测模型 以下是一个完整的示例，使用Pima Indians Diabetes
很多数据集中的标签都存在错误，即便它们是由人来标注的，错误标签的存在会给模型训练带来某些负面影响。目前缓解这种影响有诸如删除错误标签、降低其权重等方法。...先前有研究表明同一类别的样本在本质上是相似和相关的，不同类别的样本存在明显差异。...在文本分类任务中，两个有着相似内容的句子应该被预测为同一个类别，但是实际情况并不总是这样。当训练数据面临一定程度的噪声时，这个问题可能会更加严重，因为模型只收到标签的指导/监督。...这就自然而然提出了一个问题：除了标签之外，我们能否从训练样本之间的关系寻求指导？ 以文本分类数据为例，有n个样本的数据集可以被定义为 D = \{(x_1, y_1),......第一种方法过于依赖token的表面信息，第二种方法需要使用外部数据对模型进行预训练，而这个外部数据和我们的任务数据可能不是同一领域的。
最近要着手数据质量管理工作了，先想一些脚本来玩玩。 1、计算数据库表的相似度 计算表和表之间字段的相似度，当然如果字段的中文备注齐备的话，通过自然语言处理也可以计算字段之间的相似度。...主要目的是为了定位系统中重复建设的表，可以考虑后续优化。 2、查询表所依赖存储过程 代码可以通过两种方法进行，建议采用第一种，不过第二种可找到无效的存储过程。...代码示例 #计算数据库表相似度 SELECT a.table_name, d.target_table, a.col_total, d.col_num,
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Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，依赖于HDFS存储数据，提供的SQL语言可以查询存储在HDFS中的数据。开发时一般使用Hive作为数据仓库，存储标签和用户特征库等相关数据。...在画像系统中主要使用Hive作为数据仓库，开发相应的维度表和事实表来存储标签、人群、应用到服务层的相关数据。...在上面的创建中通过设立人口属性维度的宽表开发相关的用户标签，为了提高数据的插入和查询效率，在Hive中可以使用分区表的方式，将数据存储在不同的目录中。...例如，在画像产品中，输入用户id后通过直接查询该表，解析标签id和对应的标签权重后，即可在前端展示该用户的相关信息 ID-MAP 开发用户标签的时候，有项非常重要的内容——ID-MApping，即把用户不同来源的身份标识通过数据手段识别为同一个主体...前两个标签可以很容易地从相应的业务数据表中根据算法加工出来，而登录时长、登录天数的数据存储在相关日志数据中，日志数据表记录的userid与cookieid为多对多关系。
前言 实证研究过程中，少不了地址数据的清理。比如为数据匹配省市信息、从大段文本中提取地址、从电话号码、身份证等信息中提取地址。面对这些清理工作，你有什么思路吗？...其实在 Python 中有一些库可以很方便的来解决这些问题，今天为大家介绍一些用于地址数据清理的库。...后文用到的外部库主要有 cocoNLP、id_validator 和 cpca (Chinese Province City Area) ，可以在命令行窗口输入如下进行安装： !...，数据源为爬取自中华人民共和国民政局全国行政区划查询平台-中国三级行政区划。...本库最主要的方法是cpca.transform，该方法可以输入任意的可迭代类型（如 list，pandas 的 Series 类型等），之后将其转换为一个 DataFrame ，通过它可以实现匹配省市信息
H5新增标签 ? 二. 鼠标事件 ? 三. MVC和MVVM的关系图解 ? 四. ES6相关 -- ES6常用 1....props到底还有多少数据会传进来，就会利用展开运算符来处理剩余的数据。...更方便的数据访问 -- 解构 数组和对象是JS中最常用也是最重要表示形式。为了简化提取信息，ES6新增了解构，这是将一个数据结构分解为更小的部分的过程....现在，解构能让我们从对象或者数组里取出数据存为变量，例如 //对象 const people = { name: 'lux', age: 20 }...数组解构类似对象解构，还可以在位置留白，也可以只取部分数据。 函数参数同样可以解构（一般会配置默认值）。配合剩余参数可以很灵活的实现某些动态传参。 下面附上一张ES6的图解: ?
最好先将数据转换为numpy数组的格式。...np.random.get_state() np.random.shuffle(train) np.random.set_state(state) np.random.shuffle(label) 或者这么使用： 需要注意的是...train_data))) train_data = train_data[shuffle_ix,:] train_label = train_label[shuffle_ix,:] 方法三：使用pytorch中的Dataset...，还可以设置batchsize的大小 dataset = torch.utils.data.TensorDataset(data, target) # 设置数据集 train_iter = torch.utils.data.DataLoader...(dataset, batch_size, shuffle=True) # 设置获取数据方式 举个例子： import numpy as np tes = np.array([['a'],['b'],
做数据分析的Matlab用户最常见的问题之一是如何在日期轴上绘制数据。很多时候，分析师最初会使用Excel处理数据，然后用相应的工具去处理数据，分析数据。...Excel有一种在日期轴上绘制数据的简单方法，但在Matlab中使用日期轴需要麻烦一点。...但matlab针对这种特殊情况也有对应的一些函数，使用Matlab完成这项任务并不难，而且和大多数Matlab函数一样，它具有相当大的通用性。...Matlab将datenum的输出用于绘图上的x轴数据。 例如，假设用户希望以6个月的间隔绘制3年的数据。首先要创建要绘制的日期、月份和年份的矢量。...之后，将这些矢量转换为日期数字，并根据数据绘制日期数字。接下来，将记号设置为与日期数字相对应，使用datestr将日期数字转换为日期字符串，并将记号标签设置为日期字符串。
这是学习笔记的第 1988 篇文章 最近在梳理MySQL数据字典的时候，发现原本印象中的MySQL数据字典其实还是很丰富的。我们逐个来梳理一下。...information_schema.statistics mysql.innodb_index_stats mysql.innodb_table_stats performance_schema.table_handles 直接秀出来整理的脑图...如上只是一个概览的列表整理，在实际过程中还会发现一系列的的细节，比如information_schema.tables算是一个很经典的数据字典了，对于这个数据字典，字段create_time和update_time...的处理逻辑和我们想象的差别很大。...对于数据字典还是需要好好的整理一番，简单来说，不能眼高手低。
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