本文参考了很多张军老师《计算智能》的第一章知识。感兴趣的可以到https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109181453进行了解。计算智能1.1 最优化问题最优化问题的求解模型如下公式所示：其中D是问题的解空间，X是D中的一个合法解。一般可将X表示为X = (x1, x2, …, xn)，表示一组决策变量。最优化问题就是在解空间中寻找一个

以前帮一个女生写的项目，如今代码也还在，不过和她却没了交集。运行展示功能说明未登录用户：仅可以浏览所有博客的内容。已登录用户：1、浏览所有博客的内容；2、发表博客；3、删除自己的博客；4、修改自己的博客；5、在任一博客下评论；6、修改昵称和密码。管理员：1、可以执行普通用户的所有功能；2、修改任一博客的内容；3、删除任一博客；4、删除任一用户。网站平台功能补充说明：1、动态显示博客信息（如当前所有

神经网络本文面向神经网络小白，大佬阔以退出了哈哈。1.1.1 基本原理神经网络（Neural Network，NN）一般也称为人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）。上述图中的轴突树突细胞体等，看了难免会回忆当初高中。这里就不赘述相关生物知识了，放张生物神经元与人工神经元关系对照表以及人工神经元结构及功能示意图。从图中我们也大致可以看出人工神经元是如何模仿生物的

RFM模型是数据分析师必须掌握的知识点，而本篇文章详细介绍RFM模型的同时，还附带了kaggle项目实战，收藏本篇文章，你还怕搞不懂RFM模型，不懂怎么对用户进行分类吗？

文本特征提取的方法目前已经有很多种，传统的提取方法有平权统计、TF-IDF等，神经网络的方法有word2vec，接下来我会具体对这三种方法进行介绍，以及如何用代码实现。平权统计平权统计非常容易理解，参见下述代码。# 特征向量化——稀疏表示from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizervectorizer = CountVect

LeetCode刷题最近想要练一练代码能力，得知LeetCode这个网站挺不错的，所以便开始刷题。LeetCode中国网址在这里主要就是练习一下python，其它编程语言可能基本不会涉及到。从最简单的开始题——两数相加开始。先附带一下题目：首先是最简单也是最容易想到的解法：class Solution(object):def twoSum(self, nums, target):""":type

这应该是我除了计算智能这篇博客之外，整理的最辛苦的一篇博客了。看了CSDN上有不少关于EXCEL函数介绍的，但都没有结合动图来介绍。而本篇博客通过录制动图的方法，并且结合EXCEL官网对于函数的介绍，让大家更直观地感受到函数的具体功能究竟如何。当然，如果你本身只是想了解一下功能大概如何的话，看最前面的表格部分即可。本篇博客根据函数功能分为五大部分，详见目录，你也可以跳转到自己想了解的那一部分。满满

前期回顾：⼤数据是如何产⽣的？大数据的特点是什么？什么是埋点？如何进行数据埋点？【超详细介绍】对于这么多种类，这么大体量的数据是如何存储的呢？所以数据仓库就应景而生了。目录数据仓库（数据是如何存储的）1 什么是数据仓库？2 数据仓库解决什么问题？3 数据仓库的主要特征4 数据仓库与数据库区别5 数据仓库架构6 数据仓库元数据管理什么是元数据？元数据具体的工作内容元数据分为技术元数据和业务元数据7

1 什么是Hive？首先给大家介绍一下什么是Hive。Hive是Facebook为了解决海量数据的统计分析，而开发的基于Hadoop的一个数据分析工具（也就证明了Hive没有存储数据的能力，它只有使用数据的能力），而且是将结构化的数据文件映射为一张数据库表（结构化是它对于存储在HDFS上的数据的一个要求，其他的文件是不能映射为Hive表），而且它提供的是类SQL查询功能，所以在数据使用的时候给我们

下载安装openSMILEopenSMILE的最新稳定版本可以在 http://opensmile.audeering.com/ 找到。主要版本包括Windows（32位）和Linux（64位）以及Android的二进制文件ARM（自2.1以来，android-10）。对于Windows的朋友来说，大概意思就是你得再安一个linux系统（除非你的系统是Windows XP）。这边建议在虚拟...