数据调试

优缺点 森林

vue2，vue3的优缺点

vue2： 优点：vue2比较成熟，所以具有比较完善的第三方的插件和库的支持，和技术资源的支持和解决方案d的社区等 缺点： 对ts语法的支持有限 vue2中difff算法遍历dom树的关系，优化程度较低 vue3： 优点： 引入一些高级的api 优化了diff算法，使得性能更好，包更小 对ts的语法 ......
优缺点 vue vue2 vue3

PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
数据 向量 近邻 机器 森林

JS三种实时通信方式—Eventsource、websocket与socket.io之间的差异和优缺点

Eventsource、websocket与socket.io 三者的差异和优缺点EventSource EventSource 是一种轻量级的 API，用于获取来自服务器的实时事件。它是 WebSockets 的替代方案，因为它比 WebSockets 更简单，更适合处理服务器向客户端发送数据的情 ......
优缺点 Eventsource 实时 websocket 差异

Spring/SpringBoot中的声明式事务和编程式事务源码、区别、优缺点、适用场景、实战

一、前言 在现代软件开发中，事务处理是必不可少的一部分。当多个操作需要作为一个整体来执行时，事务可以确保数据的完整性和一致性，并避免出现异常和错误情况。在SpringBoot框架中，我们可以使用声明式事务和编程式事务来管理事务处理。其中事务的坑也是不少，比较常见的就是事务失效，大家可以看看！后面小编 ......
事务 优缺点 程式 SpringBoot 实战

夏令是什么 为什么 有什么作用 优点 缺点

夏令时（Daylight Saving Time）是一种常见的时间调整制度，根据地区的规定，在夏季将时间向前推进一小时，以便在白天更早地获得更多的自然光。这意味着我们在夏季会将钟表拨快一小时。 夏令时的主要目的是利用自然光的延长，促使人们在白天更多地活动，从而节约能源并提高生活质量。夏令时的具体好处 ......
夏令 优点 缺点 作用

raid的应用场景以及优缺点

RAID 0（条带化）： 工作原理： 数据被分成块，每个块写入不同的驱动器，以并行方式提高读写性能。 优势： 卓越的性能提升，特别是对于大型文件的读写操作。 劣势： 完全没有冗余，一个驱动器故障将导致数据不可用。 适用场景： 适用于对性能要求高而对数据冗余要求低的场景，如临时存储和缓存。 RAID ......
优缺点 场景 raid

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？ 研究大纲 ......
数据 心脏病 RandomForest Logisitc 逻辑

AI学习笔记（四）-决策树与随机森林

使用树形结构来对数据进行特征分类，最终形成一个树形结构的模型。 注：可以捕获到同类数据间的非线性特征。 ......
森林 笔记

Java多线程编程的优点和缺点

优点： 加快响应用户的时间：多线程允许并发执行多个任务，可以充分利用多核处理器，从而提高程序的性能和响应速度。比如我们经常用的迅雷下载,都喜欢多开几个线程去下载,谁都不愿意用一个线程去下载,为什么呢?答案很简单,就是多个线程下载快啊。 简化程序结构、模块化、异步化：例如我们实现电商系统，下订单和给用 ......
线程 优点 缺点 Java

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？ 研究大纲 ......
数据 心脏病 RandomForest Logisitc 逻辑

GBLUP方法的缺点

GBLUP（Genomic Best Linear Unbiased Prediction）是一种在基因组选择中广泛使用的方法，但它也有一些潜在的缺点和限制，包括： 计算复杂性：GBLUP的计算复杂性相对较高，特别是在大规模基因组数据集上。需要处理大量的SNP标记数据，这可能需要大量的计算资源和时间 ......
缺点 方法 GBLUP

数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24127 最近我们被客户要求撰写关于预测鲍鱼年龄的研究报告，包括一些图形和统计输出。 鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决 ......
数据 鲍鱼 线性 弹性 模型

浅析森林烟火AI检测算法的应用及场景使用说明

一、方案背景 现有的森林防火监测系统落后，以人工地面巡护、瞭望塔高点巡查为主，存在巡护范围有限、巡护效率低等问题，建立健全的森林防火风险预警体系，实现对森林、林场等场景的全天候智能自动监测、火情预警，及时发现森林火灾并辅助决策，是当前林业管理的重要任务。 二、方案概述 旭帆科技基于视频监控技术、AI ......
使用说明 算法 烟火 场景 森林

R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22448 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于分析心脏病患者的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天，我们将看下bagging 技术里面的启发式算法。 通常，bagging 与树有关，用于生成森林。但实际上，任何类型的模型都有 ......
心脏病 Regression Logistic 患者 逻辑

数据分享|Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻居）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23518 最近我们被客户要求撰写关于银行拉新活动的研究报告，包括一些图形和统计输出。 项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。银行拥有不断增长的客户 该银行希望增加借款人（资产客户），开展更多的 ......
数据 潜在 邻居 森林 客户

Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化|附代码数

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......
信贷 模型 梯度 Adaboost 森林

监控汇聚+视频汇聚平台EasyCVR助力森林公园可视化管理预防山火

随着社会经济的不断发展和人们生活水平的提高，越来越多的人选择在周末一起去周边的森林公园旅游，享受大自然的美景，并通过野炊和烧烤等活动来增加娱乐。然而，近年来由于烟蒂和烧烤碳渣等人为因素，森林公园发生火灾的频率有所增加。森林公园往往位于城市周边和郊区，面积较大，火灾突发性强、破坏性大、扑灭难度大，给管 ......
山火 森林公园 公园 森林 EasyCVR

RDB、AOF详解及优缺点总结

1.RDB模式优缺点 1.1.RDB 模式优点 1.1.1.RDB快照保存了某个时间点的数据，可以通过脚本执行redis指令bgsave(非阻塞，后台执行)或者save(会阻塞写操作,不推荐)命令自定义时间点备份，可以保留多个备份，当出现问题可以恢复到不同时间点的版本,很适合备份,并且此文件格式也支 ......
优缺点 RDB AOF

R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344 最近我们被客户要求撰写关于信用卡违约分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析 决策树是由节点和分支组成的简单树状结构。根据每个节点 ......
数据 信贷 信用卡 Regression Logistic

对比redis的RDB、AOF模式的优缺点

1.RDB模式优缺点 1.1.RDB 模式优点 1.1.1.RDB快照保存了某个时间点的数据，可以通过脚本执行redis指令bgsave(非阻塞，后台执行)或者save(会阻塞写操作,不推荐)命令自定义时间点备份，可以保留多个备份，当出现问题可以恢复到不同时间点的版本,很适合备份,并且此文件格式也支 ......
优缺点 模式 redis RDB AOF

Transformer 优缺点分析

https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4909750 https://zhuanlan.zhihu.com/p/330483336 Transformer优点有位置关联操作不受限，建模能力强，通用性强，可扩展性强，能更好的进行并行运算。 Transform ......
优缺点 Transformer

AJAX001——传统请求方式的缺点

AJAX(Asynchronous JavaScript And XML) AJAX代表Asynchronous JavaScript and XML（异步JavaScript和XML），是一种用于创建交互式Web应用程序的技术。通过使用AJAX，可以在不刷新整个页面的情况下向服务器发送请求并接收响 ......
缺点 传统 方式 AJAX 001

聊聊基于Alink库的随机森林模型

概述 随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽 ......
模型 森林 Alink

matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22160 最近我们被客户要求撰写关于分位数随机森林（QRF）回归树的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值 分位数随机林可以检测到与给定X的Y的条件分布有关的异常值。 离群值是一些观测值，它的位置离数据集 ......
位数 森林 代码 数据 matlab

数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24127 最近我们被客户要求撰写关于预测鲍鱼年龄的研究报告，包括一些图形和统计输出。 鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决 ......
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Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化|附代码数

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......
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R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32295 原文出处：拓端数据部落公众号 临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中，根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案，与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施，从而提高疾病诊治水平的过程。 在 ......
疗效 逻辑 森林 语言 代码

视频融合平台EasyCVR如何使用视频监控系统搭建森林防火与人车管理系统解决方案

安防视频监控平台EasyCVR是一个具有强大拓展性、灵活的视频能力和轻便部署的平台。它支持多种主流标准协议，包括国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，还可以支持厂家的私有协议和SDK接入，例如海康Ehome、海大宇等设备的SDK。该平台不仅拥有传统安防视频监控的功能，还具备接入AI智 ......
理系统 森林防火 视频 监控系统 解决方案

（转）树、森林与二叉树之间的转换

原文：https://heptaluan.github.io/2020/04/02/Essay/19/ 本章我们主要来看一下树、森林和二叉树之间的相互转换以及赫夫曼树的相关概念 普通树转换为二叉树 我们借助图片来进行了解，首先下图是一颗普通的树，它有三个结点，所以明显不是二叉树 如果将其转换成相应的 ......
森林 之间

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760 原文出处：拓端数据部落公众号 概述： 众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习 ......
神经网络 矩阵 心脏病 患者 逻辑
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