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随着汽车电子技术的飞速发展，车载系统复杂度持续攀升，从传统动力总成到智能驾驶、车联网，测试需求正经历前所未有的变革。作为汽车电子测试领域的标杆工具，Vector公司推出的CANape 23.0，将继续引领行业技术革新。本次更新不仅覆盖测量标定、数据分析、硬件兼容性等核心领域，更是通过智能化与集成化设计，为工程师提供了更高效、更灵活的测试解决方案。CANape 23.0的升级不仅是简单的功能迭代，更
测试概念篇
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>...
公交车司乘冲突刑事案件总体情况公交车司乘冲突引发的刑事案件总量稳中有升(注：本报告界定的“公交车司乘冲突刑事案件”，是指案件诱因为公交车司机与乘客在乘车过程中发生冲突而引发的刑事案件。包括但不限于案件发生地点在公交车上。)本图表由葡萄城 ActiveReports .NET报表控件制作2016年1月1日至2018年10月31日，全国各级人民法院一审审结的公交车司乘冲突刑事案件...
之前有幸全程参与了一个报表系统的测试，在这里简单的跟大家分享一下。 主要功能：通过查询、统计、分析为用户提供准确数据、决策等。 测试要点： 1） 熟悉业务。包括业务流程和业务规则、数据项的算法和数据来源等
中国高考志愿填报与职业趋势分析1977年中国高考制度恢复，重新开启了人才成长之门。40多年来，高考累积录取人数增长了27倍， 2.28亿人报名，9900万名高素质人才先后通过了中国高等教育的培养，高考已成为推动中国经济社会巨变的关键动力。高考的重要性无须赘述，然而高考终究是一场考试，志愿填报才是人生真正的转折点。随着2019中国高考的落幕，对于十二年寒窗苦读的莘莘学子来说，...
前面的文章展示了许许多多的算法，但是这些算法哪些能用在实际中呢？对不同的情况，现在有大量的数据挖掘算法供我们选用，分类时是选择决策树，还是贝叶斯或者支持向量机，这要与要处理的情况相匹配。如果是高维数据且训练数据较少时，应当选择支持向量机比较好，或许在处理较简单的分类时，决策树可能效果比较好。可能有的时候根本无法确认哪个好，所以就有人提出集成学习的概念，既然不晓得哪个好，那就投票，通过几轮投票来决定
【TechTarget中国原创】部署一个商业智能项目之所以失败，其中复杂的原因有很多，但是首先应该想到的一个原因就是“规划”。很多时候，决策人员只是出于一时的兴奋就部署了BI解决方案，之后才了解到公司并没有人需要使用它，它也不能满足相应的业务需求。 为了取得最终的成功，一个商业智能项目需要考虑以下几个要素： 公司高层介入 业务人员介入，毕竟他们是直接需要使用BI
1、气候监测数据集 http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b2、几个实用的测试数据集下载的网站http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.htmlhttp://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.htmlhttp://kdd.ics.uci.edu/summary.task.type.h
Robot Framework是一个关键词驱动的自动测试框架。他的测试用例书写非常方便和灵活，而且关键字的扩充也很方便，作为一个自动测试方法，这都是极大的优点。但是，具体到宽带接入网的系统测试中，他不能够支持TCL又成为一个局限。当然，我们也可以怪罪如Smartbit/TestCenter等仪表都没有Python的支持。其实，通过一个简单的方法，在py...
挖掘结构（Analysis Services – 数据挖掘） 挖掘结构定义生成挖掘模型时要依据的数据：它指定源数据视图、列的数量和类型以及分为定型集和测试集的可选分区。单个挖掘结构可以支持多个共享同一个域的挖掘模型。下图说明了数据挖掘结构与数据源以及构成数据挖掘模型之间的关系。 关系图中的挖掘结构基于包含多个表或视图的数据源，它们按 CustomerID 字段进行联接。一个表包含有关客户的信息，
E家数据挖掘计划书一、商业理解(11.24)1.确定数据挖掘目标建立e家客户响应规则集；2.数据挖掘成功标准用规则集来评价新增用户，或是其他非e家客户，耦合程度大的定义为潜在e家用户，对其实行针对性营销的成功概率希望为15%以上。3.工具技术数据挖掘工具SPSS_clementine4.制定项目计划二、数据理解(11.25-11.26)1.原始数据收集输
SmartBits是数据通信领域广泛认同的、能够对于网络及设备进行性能测试和评估分析的标准测量仪表，在北美洲、欧洲、亚洲和中国，它被广泛的用于各国标准机构和认证实验室、政府实验室、运营商、网络通信设备制造商、大学科研机构等相关单位中。在中国SmartBits获得的广泛的应用，成为网络设备从业人员不可缺少的测试工具之一，主要用户覆盖国内的标准和入网单位、政府实验室、运营商、通信设备制造
回顾2018，中国电影市场收获颇丰。先是凭借春节档《红海行动》、《唐人街探案》双双实现30亿票房突破，而后暑期档火力全开，《我不是药神》、《西虹市首富》均实现口碑票房双丰收，现实题材、情景喜剧、军事题材均取得了成功。2018年度电影票房突破400亿共用时217天，比2017年整整提前了29天，仅2018年春节档（2月16日--2月21日）就创下了近57亿的票房，较2017年的33.4...
淘宝精品导航：http://www.nitaomei.com1.决策树算法决策树，又称判定树，是一种类似二叉树或多叉树的树结构。决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支，也就是类似流程图的过程，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。它对大量样本的属性进行分析和归纳。根结点是所有样本中信息量最大的属性，中间结点是以该
很多web2.0的网站很注重用户的体验。 什么叫“注重用户体验呢”？ 其实很简单。很俗的讲法--当一个用户上到你的网站的时候，你要让用户感到用的很爽,并且下次还想来。然而“并且下次还想来“却是很多网站都想做到的东西。 众多web2.0网站推出友邻，同好，小组，同城等功能。其实很多网站
嵌套表（Analysis Services – 数据挖掘） 在 SQL Server 2008 Analysis Services (SSAS) 中，数据必须作为包含在事例表中的一系列事例提供给数据挖掘算法。但并非所有的事例都可以用一行数据来说明。例如，一个事例可能派生自两个表：其中一个表包含客户信息，而另一个表包含客户采购信息。客户信息表中的一位客户可能在客户采购表中有多个采购项目，在这种情况
BI是Business Intelligence的缩写，中文翻译为商务智能，又称商业智能。 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也...
<br />SmartBits——数据网络测试平台<br />性能分析系统：<br />SmartBits Automation 适应所有技术水平需要的自动化解决方案<br />SmartBits 6000C/600B 数据网络测试平台<br />——高端口密度、支持以太网/光纤通道/POS/ATM、提供2-7层测试应用<br />SmartBits 2000/200 数据网络测试平台<br />
单选题1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例...
<br />关于数据缺失问题的总结<br />作者：enova摘自:《计算机科学论坛》<br /> <br /><br />造成数据缺失的原因<br /> 在各种实用的数据库中，属性值缺失的情况经常发全甚至是不可避免的。因此，在大多数情况下，信息系统是不完备的，或者说存在某种程度的不完备。造成数据缺失的原因是多方面的，主要可能有以下几种：<br /> 1）有些信息暂时无法获取。例如在医
Predict which users (or information sources) oneuser might follow in Tencent Weibo. 数据挖掘竞赛主题一：预测围脖的潜在关注者（腾讯赞助） 竞赛主页：http://www.kddcup2012.org/c/kddcup2012-track11、背景 近些年，在线社交网络发展的如火如荼，
数据库内容丰富，蕴藏大量信息，可以用来作出智能的商务决策。分类和预测是两种数据分析形势，可以用于提取描述重要数据类的模型和预测未来的数据趋势。 数据分类（data classfication）是一个两步过程。第一步，建立一个模型，描述预定的数据类集或概念集。通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。假定每个元组属于一个预定义的类，由一个称作类标号属性（class label a
分类：基本概念、决策树与模型评估分类任务就是确定对象属于那个预定义的目标类。就是通过学习得到一个目标函数f,把每个属性集映射到一个预先定义的类标号y.一、预备知识分类任务的输入数据是记录的集合，每条记录称为实例，用元组（x,y)表示，其中x是属性的集合，y是一个特殊的集合。 描述性建模：分类模型可以作为解释性工具,用于区分不同类中的对象.预测性建模:分类模型还可以用于预测未知
报表软件公司高价悬赏 BUG，100块钱1个，这样的活动在企业软件行业还是头一遭，其背后的用意是什么呢？我们有什么可以借鉴的呢？
分析下tableau的自带的DLL，从其加载的QT库不难判断，它是采用QT来开发的。因此具有易于移植的作用。看到网上有公开的SDK，于是下载看看，然而却非常失望，其SDK仅仅提供一个数据源的提取和工作空间的发布，然而针对其核心的数据可视化，居然没有外置接口。虽然功能非常有限，还是进行测试。（主要采用JAVA SDK）来测试。首先按照说明，将其SDK包中的BIN目录，加载到系
自从毕业后，你多久没有进行过考试了?如果再给你一次重新考试的机会，你会怎么考?今天分享给大家的是python数据挖掘试题四十道，文末有答案，但希望你从接受挑战那一刻起，就像期末考试一样对待!点击关注，私信发送“资料”“Python”就可获得Python学习资料1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题?A.关联规则发现B.聚类C.分类D.自然语言处
数据挖掘通常被称为“从大型数据库提取有效、可信和可行信息的过程”。换言之，数据挖掘派生数据中存在的模式和趋势。这些模式和趋势可以被收集在一起并定义为挖掘模型。挖掘模型可以应用于特定的业务方案，例如：预测销售额。向特定客户发送邮件。确定可能需要搭售的产品。查找客户将产品放入购物车的顺序序列。一个重要的概念就是生成挖掘模型是大型
Candidate-Elimination算法是数据挖掘中的一种概念学习算法，部分解决Find-S的不足，可以输出所有与训练样本一致的概念，同时利用概念间偏序关系来指导搜索，其伪代码描述如下Initialize Gto the set of most-general hypotheses in HInitialize Sto the set of most-specific hypoth
决策树算法1、摘要 在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为基础，可以对分类及决策问题进行概率推断。在这一篇文章中，将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树（decisiontree）。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决
1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？A.关联规则发现B.聚类C.分类D.自然语言处理2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。A.Precision，RecallB.Recall，...
1 领域的现状数据挖掘的应用现在比较多。但是有关Simpson悖论的确没有见到过。可是它确实存在于挖掘的结果中。这样就有可能对我们的认知产生错误的或者不完全正确的结论。所以觉得有必要进行探讨研究。 2 研究方向的理论意义和使用价值分析根据Simpson悖论的实例，我们可以确实感受到其对我们数据挖掘结果正确性的影响。使用价值上在于提供更准确的结论。 3 待研究和探索的技
贝叶斯目录 【理论概述】 【贝叶斯公式】 【贝叶斯决策理论分析】 【贝叶斯决策判据】 【理论概述】 贝叶斯 Thomas Bayes，英国数学家.1702年出生于伦敦，做过神甫。1742年成为英国皇家学会会员。1763年4月7日逝世。贝叶斯在数学方面主要研究概率论。他首先将归纳推理法用于概率论基础理论，并创立了贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献
在当今市场上，商业的成功离不开有效的客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM)。客户关系管理的本质是更有效地进行竞争。客户关系管理的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收人、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道、以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度。企业实施客户关系管理，可以更低成本、更高效率地满足客户的需求，从而可以最大程度地提高客户满
<br />Google在上千个节点上查询内存中的数据并合并结果，其中最严重的问题之一就是：死亡查询(Query of Death)<br /><br />一个查询可能导致一个程序失败，失败的原因可能是程序bug或者其它因素。这意味着一个单独的查询有可能导致整个集群崩溃。这对于可用性和响应时间来说都是不好的，因为重新恢复成千台机器的运行时环境需要较长时间。因此，将这样的查询称为死亡查询。新的查询不
DMman按：以下链接转自互联网，链接的有效性与
<br />简介<br />什么是 数据挖掘？您会不时地问自己这个问题，因为这个主题越来越得到技术界的关注。您可能听说过像 Google 和 Yahoo! 这样的公司都在生成有关其所有用户的数十亿的数据点，您不禁疑惑，“它们要所有这些信息干什么？”您可能还会惊奇地发现 Walmart 是最为先进的进行数据挖掘并将结果应用于业务的公司之一。现在世界上几乎所有的公司都在使用数据挖掘，并且目前尚未使用数
1、气候监测数据集 http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b2、几个实用的测试数据集下载的网站http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.htmlhttp://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.htmlhttp://kdd.ics.uci.edu/summary.task.type.htmlhttp://ww
数据挖掘是从大型数据集中发现可行信息的过程。数据挖掘使用数学分析来派生存在于数据中的模式和趋势。通常，由于这些模式的关系过于复杂或涉及数据过多，因此使用传统数据浏览无法发现这些模式。这些模式和趋势可以被收集在一起并定义为“数据挖掘模型”。挖掘模型可以应用于特定的业务方案，例如：预测销售额向特定客户发送邮件确定可能需要搭售的产品查找客户将产品放入购物车的顺序序
每个BI项目团队都必须有完整的技术力量去完成三个开发轨迹的各种活动。尽管每个轨迹都有自己的子项目团队成员，对整个BI项目的管理来说,BI项目团队包括两种类型：1、核心团队2、外围团队核心团队核心团队是主力。一个项目的主力团队应该是自己组织的成员，每个成员都应该是工作可交付、参与决定、参与讨论和项目的核心领导。核心团队在项目的每个步骤都一直是项目的核心。项目的核心成员必须百分之百的全程参与项目，
机器的学习的主要问题就是分类和回归问题，分类也可以看成是离散值的回归问题。训练器是基于训练集训练出一个回归函数，通过此回归函数用到测试集的分类中。这就需要对样本的分布信息有准确的把握，如果假设的样本分布与真实的数据分布有很大的差别的话，其最后产生的回归性能和分类性能都会受到重大影响。 传统的样本分布估计采用的是参数估计的思想，即假设样本服从某个分布比如说正态分布，然后对正态分布的两
常用的基本上UCI和w3c的。关于源代码，网上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。Weka还在不断的更新其算法，下载地址：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/UCI收集的机器学习数据集ftp://pami.sjtu.edu.cnhttp://www.ics.uci.edu/~mlearn/\\MLRepository.h
数据挖掘——学习笔记（机器学习--监督，非监督，半监督学习）http://blog.sina.com.cn/s/blog_627a4f560100xmj1.html在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervisedlearning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervisedlear
<br /><br />转：http://bbs.w3china.org/blog/more.asp?name=idmer&id=24017<br />大家做数据挖掘研究时，常常为找不到合适的数据而发愁。在KDNuggets上有Datasets栏目，提供一些数据集，网址为：http://www.kdnuggets.com/datasets/<br />还有另外一个很好的资源网址为：http://k
原文标题为“Top 10 Data Mining Mistakes”，作者是John F. Elder IV, Ph.D.编译：IDMer（数据挖掘者）http://www.salford-systems.com/doc/elder.pdf按照Elder博士的总结，这10大易犯错误包括：0. 缺乏数据（Lack Data）1. 太关注训练（Focus on Training）2. 只依赖一项技术（
输入与输出一． 输入 在深入研究机器学习方案如何运作以前，需要了解可以采取哪些不同形式的输入。 机器学习：从可操作角度定义是，从大量的数据中自动或者是半自动的寻找模式的过程，而且这个模式必须是有用的。同样我们为学习建立一个可操作的定义是，当事物以令其自身在将来表现更好为标准来改变其行为时，它学到了东西。机器学习的输入采用概念，实例和属性的形式。1.
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