第一章 概 论1.数据：信息的载体,能被计算机识别、存储和加工处理。2.数据元素：数据的基本单位，可由若干个数据项组成，数据项是具有独立含义的最小标识单位。3.数据结构：数据之间的相互关系，即数据的组织形式。它包括：1）数据的逻辑结构，从逻辑关系上描述数据，与数据存储无关，独立于计算机；2）数据的存储结构，是逻辑结构用计算机语言的实现，依赖于计算机语言。3）数据的运算，定义在逻辑结构上
软考高项信息的特征深度解析
在信息技术迅猛发展的今天，软件行业作为国家经济发展的重要支柱，对于专业人才的需求愈加迫切。为适应这一趋势，我国设立了软件水平考试（简称软考），其中高级信息系统项目管理师（高项）考试作为软考的重要组成部分，旨在培养和选拔具备高水平信息系统项目管理知识和实践经验的专业人才。本文将对软考高项信息的特征进行详细解析，以助考生更好地把握考试要求和方向。
一、知识体系的综合性
在软考的世界里，无论是初学者还是资深从业者，都深知信息的重要性。特别是在高级信息系统项目管理师（高项）的考试中，对信息的把握和处理能力尤为关键。为了帮助大家更好地理解和记忆高项软考中的信息特征，有人编创了口诀来简化复杂的概念。今天，我们就来详细解读这个“高项软考信息的特征口诀”，并探讨它在实际考试中的应用。
首先，我们来分析口诀的内容。虽然具体的口诀可能因版本和创作者的差异而有所不同，但大体上，
随着我们在机器学习、数据建模、数据挖掘分析这条发展路上越走越远，其实越会感觉到特征工程的重要性，平时我们在很多地方都会看到一些很好的特征工程技巧，但是都会是一个完整项目去阅读，虽然说这样子也可以学习挖掘思路，但有的时候浓缩的技巧总结也是十分重要！GitHub上有一个专门针对特征工程技巧的“锦囊”，叫做《Tips-of-Feature-engineering》，作者把网路上、书本上的一些特征工程的项
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2022-10-19 15:16:38
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一、数据可视化的特点 1、离散性 2、数据的结构是规则（结构化）的或是不规则（非结构化）的 3、数据具有一定的空间尺度 二、数据集
主要介绍以下三种相互关联的概率分布：离散型随机变量的概率分布：二项分布，柏松分布连续性随机变量的概率分布：正态分布。一，二项分布满足条件：1）每次试验中事件只有两种结果：事件发生或者不发生，如硬币正面或反面，患病或没患病；2）每次试验中事件发生的概率是相同的，每次抛硬币正面和反面的概率都为0.5；每次投篮命中率都为0.6等等。3）n次试验的事件相互之间独立。特征：1，当p较小且n不大时
一、连续型变量1.1 连续变量无量纲化1.2 连续变量数据变换1.3 连续变量离散化二、类别变量编码三、时间型、日期型变量转换四、 缺失值处理五、 特征组合 一、连续型变量1.1 连续变量无量纲化无量纲化： 使不同规格尺度的数据转化统一规格尺度（将数据单位统一）无量纲化方法：标准化, 区间所方法 x′=x−x¯¯¯σ
原创
2018-06-14 13:09:06
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注意：1.本系列所有的文章主要是梯度提升树模型展开的，抽取的特征主要为帮助梯度提升树模型挖掘其挖掘不到的信息，本文介绍的所有特征都可以当做特征直接加入模型，和基于神经网络的策略有些许差别；2. 因篇幅过多
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2022-04-22 23:38:55
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特征工程概述一、特征工程概述特征工程 = 数据准备（for
原创
2018-05-26 17:51:47
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一、特征选择–与降维的差异相同点：效果一样，都是试图减少数据集
原创
2018-06-14 13:37:45
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HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient,）特征是一种全局图像特征描述子。 它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行...
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2017-03-16 15:32:00
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2评论
https://scm_mos.gitlab.io/slam/text_feature/
原创
2023-02-05 09:55:08
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1. 最基本那肯定是STFT，说白了就是FFT加窗。有人肯定说这不算是feature，因为这是raw data，但是现在深度学习已经越来越多的使用这种raw data作为“feature” 输入到网络让模型自己学习其中的特征。其物理含义也十分明确：就是把时间信号转换为时间-频率的信号，根据FFT的窗长和选择的窗函数来决定时间-频率分辨率的tradeoff。说白了就是直接让你看每一段时间内的频率成分
病毒特征，也算是老掉牙的东西了，本不该拿出来，但作为病毒专区，我想这样的文章还是贴一些为妙，至少能让人看出自己是不是中毒了。
这种特殊程序有以下几种特征： 未经授权而执行。一般正常的程序是由用户调用，再由系统分配资源，完成用户交给的任务。其目的对用户是可见的、透
明的。而病毒具有正常程序的一切特性，它隐藏再正常程序中，当用户调用正常程序时窃取到系统的控制权，先于正常程序执行，病毒
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2010-01-09 16:28:39
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一般情况下，特征是相关的。例如，图像中，我们利用每个像素红、绿、蓝三个通道进行图像分类（例如图像中猫狗
原创
2022-11-03 21:53:21
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特征提取——纹理特征
LBP图像特征
图像处理之特征提取（二）之LBP特征简单梳理<br>
https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72859957<br>
https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531<br>
LBP特征理解。&l
原创
2023-06-05 20:16:27
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