1、Python中的数据类型：数字、字符串、列表、元组、字典2、数字类型包括整型、长整型、浮点型、复数型type(number):获取number的数据类型整型（int）：范围：-2,147,483,648~2,147,483,647长整型（long）：num=123L 或 num=999999999999999999999999999浮点型（float）：num=12.0
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2024-05-18 21:03:02
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首先搞清楚一个概念，什么是因子分析？什么情况下需要做因子分析？因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。基本思想是：根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基本结构一即公共因子。（简单点说就是，探讨存在相关关系的变量之间，是否存在
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2024-05-19 17:55:25
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# Python贡献度分析
## 引言
在如今数据驱动的时代，分析代码贡献度已经成为重要的一环。不论是在开源项目中，还是在大型企业的研发团队中，了解团队成员在项目中的代码贡献度，可以帮助我们更好地进行绩效评估、提高团队协作效率，以及促进代码质量的提升。
## 什么是代码贡献度？
代码贡献度通常指的是开发者对项目代码库的贡献量。这包括了提交的代码的数量、类型（例如新功能、修复bug、文档更新
git 团队开发常用操作流程（适用于 gogs、gitlab、github）NO1 项目构建者（1）在远程仓库创建仓库（2）将伙伴添加到仓库合作者中（无先后要求）（2）cd 到项目将要存放项目的目录，右键，git bash，输入：git clone 项目远程仓库地址 （使用https的地址，ssh需要远程仓库构建者添加）（3）进入项目目录，初始化 git init ，表明该目录为git本地仓库之一
前言 目前来说，版本控制主要分为：集中式版本控制（Centralized Version Control Systems，简称 CVCS）和分布式版本控制，（Distributed Version Control System，简称 DVCS）。CVCS的代表主要有CVS、SVN 以及 Perforce 等； DVCS主要有 Git、Mercurial、Bazaar 以及 Da
商品订价最重要的是要能确保利润，否则企业的经营就没有意义。 超级市场的商品计划人员经常变换价格，以对抗同业竞争，或因应进货成本的变化。但单一商品的价格变化，也会牵动整体商品毛利率的变化。 商品计划人员必须能够精确地推测出价格变动后所产生的后果，而此推算方法即称之为“贡献度计算法”。 &
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2009-05-14 16:13:17
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k8s的job机制， k8s的job是用来执行一次性任务的一类资源，相关的还有cronjob，用于执行以下周期性任务。部署job之后，k8s会起对应pod，当pod的状态为finished之后，job的状态会更新为complete，即这个job任务已经执行完成，pod不在系统中继续运行。相对于ReplicaSet、ReplicationController等controlle
最近看了些主成分分析，混迹Matlab论坛，翻了n多帖子，对princomp函数有了些了解。在此只讲一些个人理解，并没有用术语，只求通俗。贡献率：每一维数据对于区分整个数据的贡献，贡献率最大的显然是主成分，第二大的是次主成分......[coef,score,latent,t2] = princomp(x);（个人观点）：x：为要输入的n维原始数据。带入这个matlab自带函数，将会生成新的n维加
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2023-12-21 22:45:44
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贡献度分析贡献度分析又称帕累托分析，它的原理是帕累托法则又称20/80定律。同样的投入放在不同的地方会产生不同的效益。例如，对一个公司来讲，80%的利润常常来自于20%最畅销的产品，而其他80%的产品只产生了20%的利润。帕累托图帕累托图又叫排列图、主次图,是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。它是将出现的质量问题和质量改进项目按照重要程度依次排列而采
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2023-12-23 22:28:16
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# 聚类项特征贡献度分析及其Python实现
聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，它能够将数据集中的相似对象分为同一组，从而帮助我们发现数据的潜在结构。尽管聚类方法在各个领域广泛应用，诸如市场细分、图像处理等，但在分析聚类结果时，特征的贡献度往往被忽视。
## 什么是特征贡献度？
特征贡献度是指各个特征在聚类结果中对于样本划分的重要性或影响程度。在聚类分析中，不同的特征对聚类结果有不同的影响，
明确一个点拿到任意一个指标，要梳理清楚它的构成，尽量简化为某个数学公式，才能更好的掌控和达成它。 三种常见的指标拆解 流量/访问量/用户新增假设有某个指标，其构成可以按照“渠道来源”进行区分，则在拆解达成思路上，我们也可以拆分为多个渠道来源来分别评估看待之。思考1. 看看哪个渠道的流量来源占比是比较大的，为什么？是否可以在此渠道新增投入，以增
内核 3.16 release 的贡献度可以在下面网页看到
原创
2023-05-04 18:43:57
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# Hadoop社区贡献度排名
## 概述
在大数据领域，Hadoop是一个非常重要的开源分布式计算框架。Hadoop社区是由全球各地的开发者组成的，他们贡献了大量的代码、文档和解决方案，推动了Hadoop的发展。本文将介绍Hadoop社区的贡献度排名，以及如何通过代码示例进行贡献。
## Hadoop社区贡献度排名
Hadoop社区的贡献度排名是根据开发者在Hadoop项目中提交的代码、
原创
2023-09-06 06:13:11
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人才的价值在于贡献度？来源的博客!甲同学买了一张3000块的沙发，第二日去乙同学家里，发现乙家里竟然有一张一模一样的沙发，就是有点显旧了。闲聊中得知乙同学接母亲从乡下接来长住，老母亲不太习惯，天天呆在家里坐沙发上长时间看电视，所以沙发很快就显旧了。甲从乙家里出来，越想越不对劲，自
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2023-05-22 11:26:27
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目录一、问题提出二、问题分析1. 第一步：2. 第二步3. 第三步三、进一步分析总结一、问题提出求权重我对于输入数据，第一个影响因素越大越好、第二个影响因素越小越好。改进代码如下：import numpy as np
#标准
# feature_name = np.load('D:/site-packages/l2rpn_baselines/DQfD_simple_V2_v0110/feature
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2024-05-27 16:07:56
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WOE是什么？WOE，全称是“Weight of Evidence”，翻译过来就是证据权重,是对于字符型变量的某个值或者是连续变量的某个分段下的好坏客户的比例的对数。实际的应用会将原始变量对应的数据替换为应用WOE公式后的数据，也称作WOE编码或者WOE化。WOE编码需要首先将这个变量分组处也就是分箱。一般选择使用均匀分箱，离散型数据分箱个数就是该数据的数据类别个数，连续型数据一般会使用6组，尽可
贡献度模型建立初衷：记录每一个为此 提供支持 和 建议 的 伙伴。记录每个人的ID(注册账号)和 提供的内容。贡献度模型表如下： 提交者 审核者 任务说明 评论中 按照固定格式 来评论 对提交者进行回复 内容格式 提交申请 [内容/案例/导图/感受] 提供者 审核 [通过/失败] 使用案例 提交申请 内容 提供者 提...
原创
2021-08-11 23:19:34
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背景学术界一直困惑的点是"如何让看似黑盒的CNN模型说话"，即对它的分类结果给出解释。这里的解释是指，让模型告诉我们它是通过图片的哪些像素做出判断的，并不是深度学习理论层面的解释。反卷积和导向反向传播CNN模型的可解释问题，很早就有人在研究了，严格来说只是“CNN可视化”。有两个经典的方法。CNN中的卷积、反卷机和反池化反卷机（Deconvolution）、上采样（Unsampling）、上池化（
项目内容这个作业属于哪个课程2020春季计算机学院软件工程(罗杰 任健)这个作业的要求在哪里团队贡献分分配规则我们在这个课程的目标是学习敏捷开发之道这个作业在哪个具体方面帮助我们实现目标明确评分细节团队贡献分分配规则参考上一届团队的贡献分分配规则, 我们团队遵循以下规则进行团队贡献分分配：总体总分 = 50 * 6 = 300 分每个人基础分数为30分，20分为绩效分。绩效分的分配主要有以下四个原
# 如何在Hadoop开源社区贡献代码
在开源社区贡献代码是一种很好的提升技能、与他人合作的方式。本文将为你详细介绍如何参与Hadoop开源社区的贡献流程。希望通过这篇文章，你能清晰地了解每个步骤。
## 贡献流程
以下是参与Hadoop开源社区贡献的基本流程：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-28 05:44:19
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