p=32150 原文出处：拓端数据部落公众号 随着大数据时代的来临，如何从海量的存储数据中发现有价值的信息或知识帮助用户更好决策是一项非常艰巨的任务。...它实现的过程大致可分为：问题定义、数据收集和预处理、数据挖掘、算法执行，以及结果的分析和评估。 （1）问题定义 数据挖掘的目的是从海里数据中挖掘有效信息，帮助用户更好决策。...（3）数据挖掘 算法执行阶段主要根据对问题的定义明确挖掘的任务或目的，数据挖掘是指选择合适的挖掘算法，对转换过的数据库进行有效挖掘，此阶段选好挖掘算法是关键。...网购用户关联规则算法分析设计 本文分别用Apriori算法对数据进行处理挖掘，具体结果如下所示。...（1）Apriori算法 虽然 Apriori 算法可以直接挖掘生成表中的交易数据集，但是为了关联挖掘其他算法的需要先把交易数据集转换成分析数据集，构建的数据流程图如图 1 所示。
作者：董钰舜 单位：弗吉尼亚大学 图数据挖掘算法已经在很多领域得到应用，但大多数图数据挖掘算法都没有考虑到算法的公平性。...图数据挖掘中算法公平性的定义分类 1.1 集体公平性 在一些围绕人（如电子商务平台的用户）的图数据挖掘场景中，数据中的信息可能会包含人的敏感特征（sensitive attributes），比如性别[3...在推荐系统中，用户公平性和流行公平性是最为广泛研究的两类算法公平性。...其中，前者大致要求推荐算法应该为不同的用户产生相似质量（比如对用户偏好的符合程度）的推荐结果，而后者主张广泛受欢迎的物品在推荐系统中不应该主导绝大部分的推荐结果，否则一些冷门的物品将极少被推荐给用户[4...提升图数据挖掘算法公平性的方法 在本篇综述中，我们将图数据挖掘中实现算法公平性的方法划分为以下六类。 图2. 图数据挖掘中提升算法公平性的方法分类 2.1 正则化 图3.
我的Nvidia独立显卡，所以不得不去官方网站查找我的网卡驱动，这一步很重要，一定要找对型号，下载地址： 下载最新的NVIDIA驱动 相关阅读 ：...Ubuntu 用户安装显卡驱动 Nvidia Driver 334.21 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-03/98097.htm 如何在Ubuntu...13.10中安装最新版的NVIDIA 331.20驱动 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/93018.htm Linux 怎样安装 Nvidia...其他桌面有所不同，如果是KDE，应该是： service kdm stop LXDE和Xfce: service lightdm stop Linux Mint用户...如果光标一直闪烁，没有登录输入，直接按组合键ctrl+alt+F1 至 F6： 然后也是使用 Root账户安装： sudo su - 使用cd切换到你的Nvidia最新显卡驱动安装包目录
利用Python抓取指定微博用户新发的动态，并通过邮件进行通知 ~ 环境需求 Python 3.x 第三方库：BeautifulSoup 食用方法 获取用户oid 首先需要获取目标用户的oid。...进入目标用户主页，按F12打开控制台，在Element页按Ctrl+F打开搜索栏，输入oid即可，然后将oid填入get_weibo.py if __name__ == '__main__':...weibo_data, headers): cards = weibo_data['cards'] mblog = cards[0]['mblog'] # 每个cards[i]为一组微博,第0个为最新或置顶...KHTML, like Gecko) ' 'Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36', } # 通过主页面json获取用户信息和用户主页...headers) # 微博页面json weibo_text,date,imgs = parse_weibo(weibo_data, headers) # 微博内容和日期,这里设为第0条,即最新一条
我们将使用Kitti道路数据集进行道路/车道检测。这是Udacity的自动驾驶汽车纳米学位计划中的一个简单练习，您可以了解有关此Github回购中设置的更多信息。...这里我们使用交叉熵作为损失函数，使用Adam作为优化算法。...然后，我们使用train_nn函数对网络进行训练，并保存推理数据以备记录。
资源简介 本项目是使用Java编程语言进行数据结构与算法的学习，学习的内容包括：抽象数据类型的角度讨论三大数据结构，即线性结构、层次结构和网状结构的逻辑特性、存储表示、基本操作及其应用，还有查找和排序的各种实现方法和综合分析比较...并且想要学习数据结构和算法的读者 开发语言 Java 开发环境 环境 版本 备注 Jdk 1.7+ idea / eclipse 课程介绍 • 数据结构的基本原理 - 逻辑结构 -...物理结构 • 算法入门 - 大数字运算，冒泡排序，插入排序，二分查找法等一些简单算法的实现 • 链式存储的原理及实现 - 链表的创建，新增节点、修改节点、插入节点、删除和变量节点...- 使用链表或数组实现栈集合 - 使用链表或数组实现队列集合 - 分析各种集合的优缺点及应用场景 - 利用各种集合编写四则混合运算的实战项目 • 递归算法...- 递归的实现及优缺点 - 使用递归计算斐波拉契数列、文件夹遍历及复制 - 递归算法的高级应用：插入排序、八皇后、汉罗塔 • 二叉树 - 使用数组和链表方式实现二叉树
逻辑回归算法是一种经典的分类算法，使用时应注意： 1）样本需要足够多。 2）样本的多个特征之间尽量不要存在线性相关性。 问题描述： 根据三围数据判断用户性别。
导读：本文来自于KDnuggets所做的十大算法调查，对于数据工程师常用的算法进行排名，并对其在2011-2016年间的变化进行介绍。...基于调查，KDnuggets总结出了数据科学家最常使用的十大算法，它们分别是： 1. Regression 回归算法 2. Clustering 聚类算法 3....我们注意到几乎所有人都在使用监督学习算法。 政府和工业界数据科学家比学生或者学术研究院使用更多不同的算法，而且工业界数据科学家更倾向于使用元算法。...我们注意到： 工业界数据科学家更倾向于使用回归算法、可视化、统计算法、随机森林算法以及时间序列 政府/非盈利组织更倾向于使用可视化、主成分分析算以及时间序列 学术界研究人员更倾向于使用主成分分析算法和深度学习...数据科学家最常使用的算法 工业界 vs 学术界 2016数据科学家使用的算法调查汇总 汇总表格中各项含义分别是： N：根据使用度排名 Algorithm：算法名称， 类型：S - 监督，U - 无监督
本期的数据侠实验室，DT君邀请到了简书签约作者、知乎知识市场产品总监闫泽华，为大家分享如何利用算法，将内容转变为价值。 ▍算法分发知多少？...基于模型的协同，是应用用户的喜好信息来训练算法模型，实时预测用户可能的点击率。...这个从0到1积累基础数据的过程就是冷启动，其效果的好坏直接关系到用户端、作者端的满意度和留存率。...从这个角度来看，只要算法应用的不太差，基本上引入算法分发一定是正向。因为它在有限的货架里，围绕用户展示了无限的货品。...当我们收集到了足够多用户数据的时候，又可以反过来影响内容的二次迭代，编辑的作用又凸显了出来，结合数据的反馈来对内容进行调整：内容的播放完成率为什么低？
最新工作表明，可能的局部极小值数量随参数的数量呈指数增长（Kawaguchi，2016）。...无论哪种调整方法，都需要事先进行固定设置，这边便无法自适应每次学习的数据集特点[10]。...梯度下降优化算法 下面将讨论一些在深度学习社区中经常使用用来解决上诉问题的一些梯度优化方法，不过并不包括在高维数据中不可行的算法，如牛顿法。...Adagrad Adagrad[3]也是一种基于梯度的优化算法，它能够对每个参数自适应不同的学习速率，对稀疏特征，得到大的学习更新，对非稀疏特征，得到较小的学习更新，因此该优化算法适合处理稀疏特征数据...并行与分布式SGD 如果你处理的数据集非常大，并且有机器集群可以利用，那么并行或分布式SGD是一个非常好的选择，因为可以大大地提高速度。SGD算法的本质决定其是串行的(step-by-step)。
最近一位朋友去面试了字节跳动的后台开发的岗位，其一面的算法题，个人感觉比较简单。 分享一下，供大家参考，大家看看难不难，希望能对大家学习和找工作有所帮助。
然而，由于完全从零开始训练模型需要足够的数据，因此基于深度学习的推荐方法仍然面临着数据不足和计算效率低下的瓶颈。...这些场景的共性是存在数据稀疏等问题，因为很合理的将元学习技术应用于此。 元学习技术展示了"how"的作用，即如何应用元学习来增强新推荐任务的泛化能力。...另外，本文还根据任务中交互数据的共同属性，将任务构建方式归纳为用户特定任务、项目特定任务、时间特定任务和序列特定任务四类。并将目前的主流方法进行了归类。...下图展示了用户特定任务、项目特定任务、时间特定任务和序列特定任务的构建方式，分别是以用户侧、物品侧、时间侧以及序列数据进行了任务划分。
支持向量机算法原理 ·其主要思想是找到空间中的一个能够将所有数据样本划开的超平面，并且使得样本集中所有数据到这个超平面的距离最短。 ·支持向量机可以分为线性和非线性两大类。...---- 01 02 03 04 Python用户流失数据挖掘：建立支持向量机、逻辑回归、XGboost、随机森林、决策树、朴素贝叶斯模型和Kmeans用户画像 在今天产品高度同质化的品牌营销阶段...因此对老用户的流失进行数据分析从而挖掘出重要信息帮助企业决策者采取措施来减少用户流失的事情至关重要，迫在眉睫。...1.2 目的： 深入了解用户画像及行为偏好，挖掘出影响用户流失的关键因素，并通过算法预测客户访问的转化结果，从而更好地完善产品设计、提升用户体验。...1.3 数据说明： 此次数据是携程用户一周的访问数据，为保护客户隐私，已经将数据经过了脱敏，和实际商品的订单量、浏览量、转化率等有一些差距，不影响问题的可解性。
认识Jenkins专有用户数据库 Jenkins 访问控制分为：安全域（即认证）与授权策略。...其中，安全域可以采用三种形式，分别为：Jenkins 专有用户数据库、LDAP、Servlet 容器代理。 ? 在哪里看到加密后的用户密码信息？...Jenkins 专有用户的数据信息存放位置：$JENKINS_HOME/users/ 每个用户的相关信息存放在各自的 config.xml 文件中： $JENKINS_HOME/users/$user/...用户密码是用什么算法加密的呢？ 那么问题来了，用户密码是用何种加密方式加密的呢？可否通过解密密文得到明文呢？...总结 综上， Jenkins 专有用户数据库使用了 jbcrypt 加密， jbcrypt 加密是不可逆的，而且对于同一个明文的加密结果一般不同。
支持向量机算法原理 ·其主要思想是找到空间中的一个能够将所有数据样本划开的超平面，并且使得样本集中所有数据到这个超平面的距离最短。 ·支持向量机可以分为线性和非线性两大类。...Python用户流失数据挖掘：建立支持向量机、逻辑回归、XGboost、随机森林、决策树、朴素贝叶斯模型和Kmeans用户画像 在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上...因此对老用户的流失进行数据分析从而挖掘出重要信息帮助企业决策者采取措施来减少用户流失的事情至关重要，迫在眉睫。...1.2 目的： 深入了解用户画像及行为偏好，挖掘出影响用户流失的关键因素，并通过算法预测客户访问的转化结果，从而更好地完善产品设计、提升用户体验。...1.3 数据说明： 此次数据是携程用户一周的访问数据，为保护客户隐私，已经将数据经过了脱敏，和实际商品的订单量、浏览量、转化率等有一些差距，不影响问题的可解性。
mysql删除用户的方法： 1、使用“drop user 用户名;”命令删除； 2、使用“delete from user where user='用户名' and host='localhost';”...mysql删除用户的方法： 1、drop删除 1 mysql> drop user XXX; 删除已存在的用户，默认删除的是'XXX'@'%'这个用户，如果还有其他的用户如'XXX'@'localhost...2、delete删除 1 mysql> delete from user where user='XXX' and host='localhost'; 其中XXX为用户名，localhost为主机名。...区别 drop不仅会将user表中的数据删除，还会删除其他权限表的内容。...而delete只删除user表中的内容，所以使用delete删除用户后需要执行FLUSH PRIVILEGES;刷新权限，否则下次使用create语句创建用户时会报错。
近日，有用户就“TeamViewer最新漏洞”一事向火绒安全团队咨询。经火绒工程师查看确认，该漏洞（CVE-2020-13699）并非网传的：导致黑客可以在没有密码的情况下入侵用户电脑。...而是当用户访问了黑客创建的恶意网站时，会有Windows本地登录凭证信息被窃取的可能性。并且TeamViewer已于两周前对该漏洞进行了修复。 ? ?...火绒工程师提醒相关用户，该漏洞属于高危漏洞，并且相关攻击方法PoC（验证性测试）已在网上出现。不法分子有可能会利用该PoC进行攻击，请尽快升级到最新（15.8.3）版本以修复该漏洞。...火绒新增这两个功能可有效防御》） 我们建议普通用户开启火绒【程序执行控制】-【远程工具】将此类工具拦截， 彻底规避远程工具带来的风险。 ?...对这类工具有使用需求的用户，也可以在非使用时段打开该拦截功能，配合火绒的密码保护功能进行安全管控。 ?
p=32604原文出处：拓端数据部落公众号分析师：Bailey Zheng和Lijie Zhang最近我们被客户要求撰写关于用户流失数据挖掘的研究报告，包括一些图形和统计输出。...支持向量机算法原理·其主要思想是找到空间中的一个能够将所有数据样本划开的超平面，并且使得样本集中所有数据到这个超平面的距离最短。·支持向量机可以分为线性和非线性两大类。...因此对老用户的流失进行数据分析从而挖掘出重要信息帮助企业决策者采取措施来减少用户流失的事情至关重要，迫在眉睫。...1.2 目的：深入了解用户画像及行为偏好，挖掘出影响用户流失的关键因素，并通过算法预测客户访问的转化结果，从而更好地完善产品设计、提升用户体验。...1.3 数据说明：此次数据是携程用户一周的访问数据，为保护客户隐私，已经将数据经过了脱敏，和实际商品的订单量、浏览量、转化率等有一些差距，不影响问题的可解性。
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
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
