業務解決方案：
0. 資料來源載入
1. 特徵工程: 字元轉數值/二值型/多值型 把字元型特徵轉化成演算法可以處理的數值表示，實現特徵抽象.特徵是二值型的， 如*** 這個欄位有male 和fem 兩種，就把*** 抽象成0 和1。如果特徵的數值是多值型， 如status，就按照嚴重程度從0 到1 再到2 來抽象.
2.資料預處理:數值轉double/歸一化到0 和1 之間 通過「型別轉換元件」先把資料型別全部轉化成 double 型（機器學習演算法普遍對double 型資料的支援比較好），然後通過「歸一化元件」 對資料進行去量綱處理，把全部數值都歸一化到0 和1 之間
3.訓練和評估： 拆分元件」，在元件中資料按照7 : 3 的比例隨機拆分 70%的資料用來訓練模型，30%的資料用來**。
4。模型評估： 因為本次實驗是乙個二分類場景，已經通過「**元件」拿到了** 值和真實值的結果，但是我們需要更直觀地驗證實驗是否準確，所以選擇了「二分類評估 元件」對結果進行評估。
新聞文字分析
1。資料預處理及分詞，增加序號，分詞
3。文章分類。「三元組轉kv 元件」是文字向量化的常用演算法，原理是把文字資料 轉成k:v 格式展示，
突擊-資料結構與演算法速成
第一課：從基本資料結構說起，棧，佇列，鍊錶的常規應用
第二課：基本資料結構之————棧，佇列，鍊錶的奇淫技巧
第三課：高階資料結構之————堆，二叉樹的常規應用
第四課：高階資料結構之————樹的無奇不有的變形
第五課：高階資料結構之————雜湊表、搜尋樹
第六課：必修演算法之————排序
第七課：必修演算法之————分治
第八課：必修演算法之————貪心
第九課：必修演算法之————搜尋
第十課：圖演算法之————拓撲排序、最小生成樹（kruskal與prim）
第十一課：圖演算法之————單源最短路徑（dijstra、bellmanford、spfa）及其變式使用
軟體工程 業務過程與解決方案
乙個當代自適應企業的業務前景要求的是，對業務能力進行探索，並確定滿足不斷變化的需求的解決方案。業務過程界定了it專案和系統的需要。很多情況下，it解決方案僅僅是解決業務問題 在另外一些情況下，it解決方案是業務創新的真正推動者，並產生新的經營理念。無論是哪種情況，it解決方案都是一種基礎設施服務，可...
銀行儲蓄業務系統資料備份解決方案案例
一 銀行儲蓄業務系統基本環境 銀行網上辦公系統伺服器為客戶提供方便快捷的網上辦公系統，server 1 和server 3 為web 伺服器，用於提供前台訪問頁面顯示，該伺服器上存放著web 訪問頁面檔案，server 2 為網路辦公系統的後台資料庫，存放著大量的使用者和業務資訊等。資料是任何系統執...
資料結構與演算法 演算法 演算法和資料結構
資料結構與演算法 演算法 好吧，在這裡，您被優秀或優秀的軟體開發人員所隔開。在這種情況下，我會告訴您一開始或至少在我的情況下，並且我知道大多數時候，對於我認識的大多數人，您會覺得自己是乙個無能的人或白痴。基本上，我怎麼可能不理解這一點，然後您會感到沮喪。在這種情況下，我會告訴您情況並不像您想的那麼糟...