数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测，聚类分析，关联规则，时序模式，偏差检测，智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。数据挖掘建模过程定义挖掘目标 针对具体的数据挖掘应用需求，首先要明确本次挖掘目标是什么？系统完成后能达到什么样效果？数据取样 明确了需要进行数据挖掘的目标后，接下来就需要从业务系统中抽取一个与挖掘目标相关的样本数据子集。抽取数据的标准，
数据挖掘：课程内容核心概述一、概述二、数据预处理2.1处理什么数据2.2数据处理的主要任务2.2.1数据清洗（清洗）2.2.2数据集成和数据变换2.2.3数据规约（消减）三、分类与预测3.1分类3.1.1 决策树算法-ID33.1.2 决策树算法C4.53.2回归四、聚类五、关联规则挖掘六、序列模式挖掘 参考资料： 数据挖掘导论（原书第二版），陈封能等著，段磊等译一、概述数据挖掘是什么？数据挖
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2021-07-16 17:46:58
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视觉/图像重磅干货，第一时间送达原文作者：张皓@知乎本系列文章旨在直观系统地梳理深度学习各领域常见概念与基本思想，使读者对深度学习的重要概念与思想有一直观理解，做到“知其然，又知其所以然”，从而降低后续理解论文及实际应用的难度。本系列文章力图用简练的语言加以描述，避免数学公式和繁杂细节。本文旨在介绍深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括分类(图a)、定位、检测(图b)、语义分割(图c
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2022-10-17 19:31:32
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文章目录前言一、NLP任务的特点二、NLP的四大类任务三、介绍三种主流的特征抽取器1. RNN2.CNN3.Transformer4.三大特征抽取器比较 前言参考文献 参考张俊林老师的文章《放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较》梳理记录一下一、NLP任务的特点预测 特征抽取器：RNN、CNN、Transformer 等NLP任务的特点和图
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2023-08-13 14:09:55
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自然语言处理的四大基本任务文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成1、文本分类新闻分类：娱乐、财经、军事、科技……垃圾邮件识别：spam情感分析：好评，中评、差评意图识别：定座位、拒绝2、文本匹配query-doc搜索商品检索QA系统个性化推荐智能客服声纹识别3、序列标注分词词性标注命名实体识别关系抽取时间抽取句法分析辞职边界检测语音识别4、文本生成文本到文本的生成：机器翻译，文本摘要，古诗生成，智
一、引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机能够理解、分析、生成人类语言。随着大数据和深度学习技术的快速发展，NLP在文本分类、情感分析、机器翻译等方面取得了巨大进展。本文将介绍NLP的基本任务、技术和应用，并探讨NLP在ChatGPT等智能对话系统中的应用。1.1. NLP的定义和历史背景自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门
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2023-08-04 11:51:51
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Microsoft Outlook 2013 可在一个位置组织您的电子邮件、日历、联系人、任务和待办事项列表。首先需要设置电子邮件帐户。然后，您便可以开始使用电子邮件，将电子邮件转换为任务或约会，并将您交互的人员存储在联系人中，这样，以后永远都不需要记住某个电子邮件地址或电话号码。让我们快速浏览这些基本步骤。设置电子邮件帐户第一步是设置您的帐户。然后，您便可以开始接收
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2013-06-06 16:26:56
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  全部显示 下面列出了一些基本任务和信息，以帮助您了解如何使用 Microsoft SharePoint Foundation 2010。 本文内容 什么是 SharePoint Foundation？ SharePoint 网站的组成 影响体验的网站细节 向网站添加内容 管理和使用网站内容 什么是 SharePoint Fou
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2010-06-09 10:07:14
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软件生命周期由软件定义、软件开发和运行维护3个时期组成，每个时期又可进一步划分成若干个阶段。软件定义时期通常为3个阶段：问题定义、可行性研究、需求分析。软件开发时期通常为4个阶段：概要设计、详细设计、编码、单元测试、综合测试。运行维护时期的主要任务是使软件持久地满足用户的需要。1．问题定
原创
2021-09-13 10:18:25
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软件生命周期由软件定义、软件开发和运行维护3个时期组成，每个时期又可进一步划分成若干个阶段。软件定义时期通常为3个阶段：问题定义、可行性研究、需求分析。软件开发时期通常为4个阶段：概要设计、详细设计、编
原创
2022-03-21 11:28:43
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1、系统设计的目的提前为系统指定蓝图，在各种技术和实施方法中进行权衡，精心设计，合理利用各种资源、最终确定新系统的详细设计方案。2、系统设计的内容系统设计的内容主...
原创
2021-05-29 14:41:22
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全面回顾了用于三个基本 CV 任务的 100 多个视觉 Transfomer。
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2022-01-06 11:43:50
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经过几天对nlp的理解，接下来我们说说语言模型，下面还是以PPT方式给出。一、统计语言模型1、什么是统计语言模型？一个语言模型通常构建为字符串s的概率分布p(s)，这里的p(s)实际上反映的是s作为一个句子出现的概率。这里的概率指的是组成字符串的这个组合，在训练语料中出现的似然，与句子是否合乎语法无关。假设训练语料来自于人类的语言，那么可以认为这个概率是的是一句话是否是人话的概率。2、怎么建立统计
Windows Phone7中的任何应用程序都只能运行在各自的独立沙箱中，也只能直接访问各自对应的独立存储空间。
=》应用程序无法直接访问自己沙箱之外的常规文件数据（eg：联系人、照片等）。
=》然而此类任务是移动应用程序所必需的。
=》so，Windows Phone7提供了一套以Choosers/Launchers框架为基础的任务模型。
=》so，通过该框架，应用程序可以间
原创
2013-03-12 20:53:32
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数据可视化1.数据可视化第一关 数据可视化的内涵1>数据可视化是什么？2>为什么需要数据可视化？3>历史演变4>习题第二关 初识数据第三关 柱状图第四关 散点图第五关 直方图2.数据可视化进阶第一关 热图1>热图的作用？2>习题第二关 文本可视化1>文本可视化之wordcloud2>wordcloud参数3>习题第三关 文本调整和美化(主要运
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2023-09-12 12:40:15
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数据可视化是将数据通过图形、图表等可视化方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。在实现数据可视化的过程中，通常需要完成以下七个基本任务：
1. 数据收集和清洗：首先需要从各种数据源中收集数据，并对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。这个任务可以使用各种编程语言和工具来完成，例如Python的Pandas库可以用来读取和处理数据。
```python
import pandas a
原创
2023-09-04 20:24:07
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通常有下列四类基本的结构：
⑴集合结构。该结构的数据元素间的关系是“属于同一个集合”。
⑵线性结构。该结构的数据元素之间存在着一对一的关系。
⑶树型结构。该结构的数据元素之间存在着一对多的关系。
⑷图形结构。该结构的数据元素之间存在着多对多的关系，也称网状结构。1.集合结构所谓集合就收我们中学学的这个：若x是集合A的元素，则记作x∈A。集合中的元素有三个特征：1).确定性（集合中的元素必须是确定的
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2023-07-15 15:44:32
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机器视觉：智能制造的“眼睛”。根据美国自动成像协会(AIA)的定义，机器视觉是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。广义的机器视觉按照应用领域，可分为工业视觉(用于检测、智能制造等领域)和计算机视觉(用于消费、服务等智能生活领域)，本文所述的机器视觉特指应用在工业领域的工业视觉。机器视觉的组成可分为硬件和软件两部分。硬件负责成像，相当于人的
注意：这里的总结，只是网络搜索的知识，检索重点进行的ctrl c 和ctrl v，具体详情，请自行查找资料，请知悉。目录信息安全基础知识理论总结信息安全概述网络信息安全产业概览信息安全产业全景概览信息安全产业链分析信息安全产品结构及分类网络信息安全厂商分类信息安全基础知识理论总结 信息安全概述 密码学  
