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为什么要做特征工程？在工程实践中，我们得到的数据会存在有缺失值、重复值等，在使用之前需要进行数据预处理。数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。数据预处理的常用流程为：去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析。什么是？特征工程的处理流程为首先（即相关性低的），接着去除，如共线特征，并利用存在的特征，转换特征，内容中的特征以及其他数据源

为什么要做特征工程？在工程实践中，我们得到的数据会存在有缺失值、重复值等，在使用之前需要进行数据预处理。数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。数据预处理的常用流程为：去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析。什么是？特征工程的处理流程为首先（即相关性低的），接着去除，如共线特征，并利用存在的特征，转换特征，内容中的特征以及其他数据源

在大数据时代，用户画像尤其重要。我们通过一些手段，给用户的习惯、行为、属性贴上一系列标签，抽象出一个用户的全貌，为广告推荐、内容分发、活动营销等诸多互联网业务提供了可能性。它是计算广告、个性化推荐、智能营销等大数据技术的基础，毫不夸张地说，用户画像是大数据业务和技术的基石。

给定 1~N 的初始排列，求其第 M 个字典序后继排列（初始排列为第 1 个）。通过 DFS 回溯生成排列，首次强制使用初始排列，后续按字典序枚举，利用num计数找到目标排列，核心在于统一 0/1 下标逻辑避免边界错误，适用于 M 较小（≤100）的场景，本质是字典序排列的顺序生成与计数。【算法思路】递归终止条件◦ 首先检查 return0 标志，如果为 true，则直接返回。这是为了在找到目标排

因此，先尝试将列坐标 y 加 1，如果 y 达到矩阵的列数 m，则表示到达当前行的末尾，需要换到下一行的第一列，即行坐标 x 加 1，列坐标 y 重置为 0。的非负整数矩阵中取出若干个数字，使得取出的任意两个数字不相邻（相邻指的是在 8 个方向相邻），并求出取出数字和的最大值。在取数字时，需要检查该位置的 8 个相邻位置是否已经取过数字，如果相邻位置都没有取过数字，则可以取该位置的数字，并标记该位

原因在于 “烤鸡” 问题是对配料组合进行枚举，每种配料的使用情况相互独立，且每个配料都必须被考虑一次，不会出现重复访问同一状态而陷入无限循环的情况。：使用二维向量 ans 来存储所有满足条件的配料组合，无需额外定义二维数组。由于每种配料的用量范围是 1 到 3 克，且有 10 种配料，我们可以使用。：用于存储输入的给定美味程度，该值决定了满足条件的配料组合。，用来记录在深度优先搜索过程中当前正在探