企业在实施ITIL项目的时候，配置管理常常被视为项目的“鸡肋”——食之无味，弃之可惜。究其原因主要是因为企业在创建CMDB（配置管理数据库）的时候，往往不知所措，耗费了大量的人力和时间收集各类IT基础架构信息，最后，大功告成的却是一个极其复杂而难以维护的“IT基础架构信息库”。这与ITIL描绘的配置管理是企业实践IT服务管理的基础或核心，为ITIL
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2009-06-15 16:47:59
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模型介绍对于有监督的数据挖掘算法而言，数据集中需要包括标签变量（即因变量y的值）。
但在有些场景下并没有给定的y值。对于这类数据的建模，一般称为无监督的数据挖掘算法。
最为典型的当属聚类算法。
Kmeans聚类算法利用距离远近的思想将目标数据聚为指定的K个簇，
进而使样本呈现簇内差异小，簇间差异大的特点。聚类步骤从数据中随机挑选k个样本点作为原始的簇中⼼计算剩余样本与簇中⼼的距离，并把各样本标记为
对数值类数据建模—加权k近邻算法根据相邻的数据预测出目标的取值情况算法：计算给定向量与所有其他数据的距离，并按照距离排序选出前k位，求前k个数据的加权平均，权重根据距离求得要点：计算距离：使用欧几里得距离算法计算权重算法：
反函数减法函数高斯函数缩放：对于各个变量的取值范围相差较大的情况或者属性对结果的影响程度不同的情况可以进行缩放，通过优化算法找到合适缩放参数交叉验证：用来评估算法预测的准确性。
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2023-10-09 23:33:50
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一、数据建模1、理解和分析业务需求。数据建模中最重要的一步。2、构建业务的概念模型。包括识别业务中的实体、事物或概念以及它们之间的关系。3、构建逻辑模型。独立于数据技术的抽象数据模型。4、构建实体模型。围绕特定数据库技术的逻辑模型的实现。二、概念模型用于表现业务中的实体、事物或概念以及它们之间的关系，通常这些实体包括人、事件、位置等。常用的可视化方法有实体关系图（Entity Rela
增材制造，也就是通常所说的3D打印，是一种制造过程，通过添加材料，一层一层，建立一个零件。这个过程从在用户的本地CAD程序中设计的3D模型开始。然后对该零件进行分析，并将其划分为许多个部分，以创建该零件的构建计划。目前常用的增材制造技术有立体石印(SLA)、选择性激光烧结(SLS)、直接金属激光烧结(DMLS)、选择性激光熔融(SLM)和熔融丝制造(FFF)，还有其他的技术。 一、SOL
优质文章，第一时间送达！ Python开源机器学习建模库 PyCaret ，最近刚刚发布了2.0版本。这款堪称「调包侠神器」的模型训练工具包， 几行代码 就能搞定模型编写、改进和微调。从数据预处理到模型效果对比，PyCaret都能 自动实现 。所以，PyCaret长啥样，2.0的版本又做了什么改进？一起来看看。机器学习库的「炼丹炉」PyCaret说白了，有点像一个机器学习库的 炼丹炉 。
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2023-07-31 21:29:25
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深度学习框架搭建模版 文章目录深度学习框架搭建模版一、框架搭建四部曲1.导入包2.定义类和函数3.定义网络层4.实例化网络二、完整代码三、运行结果 一、框架搭建四部曲1.导入包首先是导入包因为使用的是pytorch框架所以倒入torch相关包，summary是可以获得自己搭建模型的参数、各层特征图大小、以及各层的参数所占内存的包作用效果如p2；安装方法：pip install torchsumma
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2023-09-14 23:50:07
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问题描述模型构建器(ModelBuilder)：是一个用来创建、编辑和管理模型的应用程序。模型是将一系列地理处理工具串联在一起的工作流，它将其中一个工具的输出作为另一个工具的输入。也可以将模型构建器看成是用于构建工作流的可视化编程语言。应用：Arcgis中有非常多可以直接供我们使用的处理数据的工具，但当我们想要对大量数据进行同一种处理时，就需要用到批处理的方法。其中模型构建器是一个简单快捷的工具。
作者|ALAKH SETHI 编译|VK |Analytics Vidhya 目标检测 我喜欢深度学习。坦率地说，这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序，如面部识别和板球跟踪等时，建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。 我最喜欢的计算机视觉和深入学
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2020-07-30 19:46:00
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# 空间模型构建 Python 的科普文章
在数据科学和机器学习的领域中，空间模型越来越受到重视。空间模型用于处理与地理位置相关的数据，尤其是在城市规划、气候分析和环境监测等方面。本文主要介绍空间模型的基本概念及其在Python中的实现，尤其是使用库如 `Geopandas`、`Shapely` 和 `Matplotlib` 等。
## 什么是空间模型？
空间模型是一种数学模型，用于分析和解
一 背景知识1.1 IOU的定义物体检测需要定位出物体的bounding box，就像下面的图片一样，我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。对于bounding box的定位精度，有一个很重要的概念，因为我们算法不可能百分百跟人工标注的数据完全匹配，因此就存在一个定位精度评价公式：IOU。IOU定义了两个bounding box
文章目录第一部分：现代 CNN 结构的演变第二部分：CNN 中的一些重点知识2.1 Dropout 技术2.2 ReLU 激活函数及其变种2.2.1 所有激活函数概览2.2.2 补充资料2.3 梯度爆炸、梯度消失2.3.1 核心部分2.3.2 补充资料2.4 Batch Normalization2.4.1 深入剖析 batch normalization2.4.2 Beyond batch n
# Python 构建级联模型
## 引言
在机器学习和数据科学领域中，级联模型是一种常用的技术，用于解决复杂的问题或预测任务。级联模型指的是将多个模型按照一定的顺序连接起来，每个模型的输出作为下一个模型的输入。这种方式可以通过模型的组合来提高预测性能，同时也能够处理复杂的特征工程和多任务学习。
Python是一种功能强大的编程语言，拥有丰富的机器学习库和工具。本文将介绍如何使用Python
原创
2023-10-29 07:47:32
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## 使用PyTorch构建RNN模型
### **流程图：**
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(定义RNN模型)
B --> C(训练模型)
C --> D(评估模型)
```
### **步骤表格：**
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------- |
| 1 | 准
1 可视化分析1.1 空气质量和空气检测成分分析import pandas as pdfrom statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox # 白噪声检验filename = r'C:\Users\Administrator\Desktop\data.csv'data = pd.read_csv(filename)plt.rc...
原创
2021-06-09 17:12:11
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当今的商业决策对基于天的数据依赖越来越强烈。然而，正确而连贯的数据流对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。这个过程叫做数据建模。为了避免认为错误并且加快进度，我们需要使用专业的软件来帮助我们建立数据逻辑模型和物理模型、生成DDL，并且能够生成报告来描述这个模型，同时分享给其他伙伴。本文列出的工具都是从Data to Value公司咨询顾问处
第三章 模型搭建和评估–建模经过前面的两章的知识点的学习，我可以对数数据的本身进行处理，比如数据本身的增删查补，还可以做必要的清洗工作。那么下面我们就要开始使用我们前面处理好的数据了。这一章我们要做的就是使用数据，我们做数据分析的目的也就是，运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。那么分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；我们从这个模型的到结果之后，我们要分析我的
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2023-10-12 14:11:26
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目前常规建模技术主要分为以下 4 类:传统人工建模、三维激光扫描建模、数字近景摄影测量建模、倾斜摄影测量建模。其中传统的三维建模通常使用 3dsMax、AutoCAD 等建模软件， 基于 CAD 二维矢量图、影像数据或者手工拍摄的照片估算建筑物的轮廓和高度信息进行人工建模。该方法制作的模型外观美观， 但精度较低，并且生产过程中需要大量的人工参与、制作周期较长。三维激光扫描技术可以快速连续对观测对象
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2023-07-19 10:44:21
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文章目录向量空间模型（Vector Space Model）0. 概述1. TF(Term frequency ,TF)2. IDF（Inverse document frequency,IDF)3. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）4. Similarity Function 相似性函数5. 举例举例1：文献中的tf-idf举例
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2023-10-03 07:38:14
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前言contextvars:是Python提供的用于存放上下文信息的模块，支持asyncio，可以将上下文信息无感地在不同的协程方法中传递。contextvars模块主要有两个类：ContextVar和Context，Context可以是一个map，map的键是ContextVar。不同方法中的上下文传递实际上是通过拷贝Context来实现的。本文主要介绍contextvars模块的基本用法、底层
