*猪耳朵*-CSDN博客

前置条件：必须先安装JDK : JDK安装教程（Windows）下载安装包：Jenkins安装包下载链接选择Jenkins的安装路径：先点击Test Port测试默认端口8080是否被占用，如果占用自行更换如9090选择JDK安装位置，如果配置过，Jenkins会自己找到：点击next后会弹出提示框，这里直接点击ok后继续next:安装好后，会自动打开浏览器并打开地址：localhost:8080。如果端口冲突按修改后的端口号输入。按照提示的路径找到密码后输入密码：

2023-12-26 13:13:59 893

原创基于Python和PyQt5实现键盘快捷键触发按钮函数逻辑

通过PyQt5实现快捷键触发按钮函数逻辑的实现方式有两种，一种是在设计界面过程中顺带设置按钮的属性，如果需要修改快捷键则需要在界面文件中修改或者去ui文件转成的py文件当中修改，感觉不是很方便，另一种是在使用按钮时进行设置，为属性绑定键盘快捷键，进而触发按钮逻辑。

2022-12-20 08:45:00 2234 1

原创基于Python和PyQt5实现点击按钮选择文件并获取文件内容

基于Python和PyQt5实现点击按钮选择文件并获取文件内容

2022-12-19 08:30:00 1995

原创基于Python logging 实现日志功能模块（即拿即用）

在项目开发过程，日志文件是十分重要的，尤其对于程序员后期排查软件问题、发现问题bug及使用记录等更是非常重要。

2022-12-12 08:30:00 288

原创 MySQL如何开启binlog日志

本文将演示在Windows下mysql如何开启日志 binlog。

2022-12-09 17:22:46 876

原创使用TortoiseGit拉取（clone）、提交代码至托管仓库（GitLab、GitHub、Gitee）

以GitLab为例，假设我们要拉取GitLab上如下路径的代码：在本地新建文件夹用于放置拉取的程序文件等：选择代码仓库路径复制到URL，同时设置拉取文件的保存位置即Directory。此外，根据实际情况选择要拉取的代码分支，默认不选为拉取mian(master):URL: 要拉取的代码仓库的路径Directory: 拉取代码的保存位置Branch: 拉取哪个分支（默认拉取main（之前叫master）即主干）授权，这里点击 Authorize :授权成功：拉取代码至本地成功拉取远程仓库的代码：选择要

2022-12-08 08:30:00 10042

原创 TortoiseGit安装教程（Windows）

TortoiseGit安装教程

2022-12-07 08:30:00 622

原创 Git安装教程（Windows）

版本控制工具Git安装教程

2022-12-06 08:30:00 1339

原创 Java项目导入IDEA的流程配置及常见问题解决（持续更新中...）

本文主要演示一个普通 java 项目导入IDEA的流程步骤及可能出现的问题、原因及解决办法。

2022-12-02 17:55:06 10437

原创解决Pyinstaller打包文件太大的办法（绝对有效，亲测！！！）

在Anaconda下打包会将很多没有用到的模块打包进去，最终导致。

2022-08-15 16:21:11 5994

原创 Zookeeper原理(data tree结构、工作原理、架构、应用场景)

ZooKeeper是Apache软件基金会的一个软件项目，它为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册等。

2022-08-05 08:00:00 770

原创 Liunx文件目录操作命令（cd、pwd、ls、mkdir、rmdir）

rmdir删除的是空目录，目录下有内容时无法删除的，-rf可删除非空目录。其中dirName表示可为绝对路径或相对路径。

2022-08-04 08:00:00 417

原创 zookeeper安装教程（Windows）

ZooKeeper是Apache软件基金会的一个软件项目，它为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册。Zookeeper由雅虎研究院开发，后来捐赠给了Apache软件基金会。由于雅虎内部很多大型系统都依赖着一个类似的组件来协调多个服务，但这个组件存在单点故障问题，因此研究人员就开始研发一个通用的协调框架zookeeper。由于之前已经有很多项目均以动物命名如pig,cat，因此就起名叫动物园管理员（zookeeper）。...

2022-08-03 08:00:00 717

原创 Liunx文件操作命令（touch、cat、vim、more、less、cp、mv、rm、head、tail、file、find）

类似cat，不过会以一页一页的形式显示，更方便使用者逐页阅读，而最基本的指令就是按空白键（space）就往下一页显示，按b键就会往回（back）一页显示，而且还有搜寻字串的功能（与vi相似）。-mount,-xdev只检查和指定目录在同一个文件系统下的文件，避免列出其它文件系统中的文件。find.-name“*.py”查询当前目录及其子目录下所有文件后缀为.py的文件。与more类似，less可以随意浏览文件，支持翻页和搜索，支持向上翻页和向下翻页。...

2022-08-02 09:24:53 1142

原创 RPC：Thrift框架

远程过程调用协议。一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。简而言之就是客户端在不知道调用细节的情况下，调用存在于远程计算机上的某个对象，就像调用本地应用程序中的对象一样。本地调用我们的代码在同一个进程中（或者说同一个地址空间）调用另外一个方法，得到我们需要的结果。远程调用如果这里的add方法是一个很复杂的方法，很多系统都想用这个方法，那么我们可以把这个方法单独拆成一个服务，提供给各个系统进行调用。...............

2022-07-18 13:36:53 20

原创 SpringBoot后端框架整合前端Vue系统框架

本节内容服务于SpringBoot + Vue 搭建 JavaWeb 增删改查项目。在IDEA中整合前后端框架，实现前后端分离，人不分离，方便项目开发。此外，也可使用IDEA完成SpringBoot后端框架开发，vscode完成Vue前端框架开发。复制生成的Vue前端框架至SpringBoot后端框架文件目录中，前后端项目统一在IDEA中进行开发。在IDEA中打开，等待生成索引：导入完成：配置前端vue框架快捷启动：点击 Edit Configurations点击 + 选择 npm:配置如下三项：

2022-07-09 08:00:00 4292

原创 Vue前端可视化系统框架搭建

本节内容服务于SpringBoot + Vue 搭建 JavaWeb 增删改查项目。Vue项目框架搭建主要是设计、搭建一套简易的界面模板。从Element Ui中布局容器中选择实例并负责复制代码：Home.vue中替换为如下内容：浏览器中显示如下内容：打开vue项目的App.vue删除图中显示的Home和about:App.vue只保留如下内容：在vue项目的assets中新建一个global.css文件后，复制如下页面样式内容粘贴：在vue项目的main.js 中引入：Home.vue再次调

2022-07-08 08:00:00 1814

原创 SpringBoot后端项目框架搭建

本节内容服务于SpringBoot + Vue 搭建 JavaWeb 增删改查项目。电脑已安装\配置如下工具：IDEA、jdk、MySQL及其可视化工具 MySQL Workbench或Navicat打开IDEA新建SpringBoot后端项目框架；1.选择Spring initialize:选择Project SDK: 设置jdk版本，推荐jdk1.8，其他选项默认，之后点击 next；如果报错：Error message:Cannot download ‘https://start.sprin

2022-07-07 08:00:00 2587

原创 Vue前端整合Element Ui

本节内容服务于SpringBoot + Vue 搭建 JavaWeb 增删改查项目。Element UI 是一套采用 Vue 2.0 作为基础框架实现的组件库，一套为开发者、设计师和产品经理准备的基于 Vue 2.0 的组件库，提供了配套设计资源，帮助网站快速成型。Element Ui组件官网WIN+R输入CMD（必须以管理员身份运行）定位到vue项目生成位置后输入：安装element-ui。也可以在IDEA中打开Terminada进行安装;同时在vue项目的package.json中依赖出现Eleme

2022-07-06 08:00:00 571

原创 Vue安装过程及环境配置

本节内容服务于SpringBoot + Vue 搭建 JavaWeb 增删改查项目。通过WIN+R输入CMD打开命令行（必须是以管理员身份运行），输入：这句命令可以更改默认设置，默认为从国外服务器下，这里使用阿里巴巴在国内的镜像服务器，下载速度快。安装脚手架vue-cli，在命令行CMD输入如下命令：安装后，输入如下命令：或检查是否安装成功。查看安装的vue信息：查看安装的vue版本：在命令行输入：安装vue-router。在命令行中运行命令：然后等待安装完成。webpack 4x以上

2022-07-05 08:00:00 771

原创 Vue前端项目搭建及测试

本节内容服务于SpringBoot + Vue 搭建 JavaWeb 增删改查项目。以管理员身份打开命令行（CMD）输入如下命令，设置npm淘宝镜像加速：安装vue脚手架vue-cli，在命令行（CMD）输入如下命令完成安装:2.创建vue前端项目以管理员身份在命令行（CMD）输入：其中·xxx 为vue项目名，自行设置，之后按Enter回车；1.这里通过键盘上下键进行操作，选择最后一项：Manually select features后按Enter键确认；2.进行配置，通过键盘上下键进行操作，

2022-07-04 08:00:00 794

原创 Node.js安装、环境变量配置、报错解决

Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript。Node.js 是一个基于 Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台。Node.js 是一个事件驱动 I/O 服务端 JavaScript 环境，基于 Google 的 V8 引擎，V8 引擎执行 Javascript 的速度非常快，性能非常好。下载地址：Node.js下载地址点击下载得到一个.msi的文件，之后双击打开，安装Node.js。基本一直nextstep1:step2:勾选同意step3:选择安装位置，我选择安装

2022-06-14 21:32:22 5375 9

原创 PyQt5定时器timer的实现与应用

基于Python和PyQt5的定时器实现与应用在基于PyQt5的应用程序开发过程中经常会遇到一些需要循环执行的任务，即定时多长时间任务循环一次。常用于数据库定时更新、界面刷新、内存清理、脚本任务运行、进度条等需要定时更新的程序段，小到某一参数的定时更新，大到整个线程任务的更新、程序段的循环定时执行。程序逻辑示例...

2022-05-25 08:00:00 877

原创 Python多线程创建、开启、停止及在PyQt5当中的应用

Python多线程创建、开启、停止及在PyQt5当中的应用Python多线程主要通过调用threading库进行线程控制，常用函数为start()、current_thread()、getName()等，主要用于多任务并发执行，在实际应用当中需要继承threading的Thread，重写其run方法实现功能。而该库中缺乏线程停止函数，需要我们通过制造异常的方式停止线程，本文将提供一种线程停止方法stop_thread()。在PyQt5当中，多线程常用于qt多任务并发执行，例如完成海量数据导入、导出；多.

2022-05-23 08:00:00 1989 3

原创基于PyQt5实现工具栏打开页面及页面传参功能

基于Python和PyQt5实现工具栏打开页面及页面传参功能基本功能：动态增加工具栏内容，可进行工具栏动态扩展，通过子界面设置动态传递参数至主界面；通过点击工具中的子界面实现工具栏打开子界面功能，工具栏不必修改ui即可进行多栏拓展。效果基于PyQt5实现工具栏打开页面及页面传参功能程序代码示例1. 程序逻辑代码示例# -*- coding: utf-8 -*-"

2022-05-20 08:00:00 563

原创大数据分析案例：财政收入预测Jupyter版

基于Python实现大数据分析案例：财政收入预测该案例的代码py版本与ipynb程序相同，但在代码迁移过程中可能会遇到一些问题，主要是numpy与pandas版本导致问题。当然限制版本也不一定能解决报错问题，需要我们对程序代码进行相应的修改和调整。注意！！！pandas版本指定为1.4.2numpy版本指定为1.22.3pip install numpy==1.22.3pip install pandas== 1.4.21.特征选取lasso_features.ipynb当中报错：Ind

2022-05-19 17:53:09 1647

原创基于PyQt5的快速开发模板系统-显示系统时间、播放视频、前往云平台等及功能拓展说明

基于Python和PyQt5的快速开发模板系统-显示系统时间、播放视频、前往云平台等及功能拓展说明基于Python库time结合PyQt5的QLabel实现显示系统时间，播放视频主要基于cv2和QLabel实现视频播放和显示、前往云平台等与之前所发功能案例类似。1. 效果2. 功能程序代码示例2.1 显示系统时间 self.timer_system = QTimer() # 定义定时器，用于控制显示系

2022-05-01 08:30:00 403

原创基于PyQt5的快速开发模板系统-Excle数据批量导入及导出表格数据为Excle

基于Python和PyQt5的快速开发模板系统-Excle数据批量导入显示及表格数据导出基于PyQt5按钮控制实现excle数据批量导入及当前表格存在数据的批量导出，可在此基础上进行功能扩展。1. 效果2. 界面逻辑程序示例2.1 导入EXCLE数据 # # 导入Excel def load_excledata(self): global openFileurl, tables, scale, user, age, gongzi, tables_show, tabl

2022-04-28 08:00:00 2745

原创基于PyQt5的快速开发模板系统-实现登录界面（账号、密码验证，注册、记住密码等功能）

基于Python和PyQt5的快速开发模板系统-实现登录界面基于PyQt5实现PythonGUI登录界面输入账号、密码与数据库用户账号、密码进行验证，并给出错误提示，实现记住密码和密码显示等常规功能，在注销登录后仍然自动记录当前登录用户信息。1. 效果2. 界面逻辑功能程序示例2.1 账号、密码验证 self.btn_login.clicked.connect(self.btn_login_clicked) # 登录按钮功能函数 # 登录按钮功能函数 de

2022-04-27 08:00:00 3659 3

原创基于PyQt5的快速开发模板系统-实现数据增删改查（以用户信息管理为例）

基于Python和PyQt5实现用户增删改查基于Python实现控制PyQt5表格增删改查及MySQL数据库的同步更新和界面刷新，可拓展为学生成绩信息管理、各类数据操作的增删改查。1. 效果2. 界面逻辑程序示例2.1 数据库数据展示（查）# # 查询用户 def findalluser(self): # 打开数据库连接（IP地址/数据库用户名/登录密码/数据库模式名/编码方式/端口号） database = pymysql.connect(host=

2022-04-26 08:00:00 1486 1

原创基于PyQt5的GUI快速开发模板系统

基于Python和PyQt5的GUI快速开发模板基于Qt Designer设计Ui界面并结合Qssm美化；界面逻辑基于Pyhon编程语言实现；该开发模板可用于相关程序、管理系统的二次开发；功能演示模块功能用户管理用户新增、用户信息修改、用户信息删除登录用户登录验证、记住密码、密码显示、错误提示（用户名或密码错误提示）、用户注册...

2022-04-25 08:00:00 3817 9

原创基于PyQt5实现弹出任务进度条功能示例

基于Python和PyQt5实现任务进度条功能示例基于PyQt5的QprogressBar实现弹出进度条功能，在任务完成后进度条消失，在实际PythonGUI开发中起到一个任务执行过渡和任务提示的作用。效果实现过程1. 界面逻辑示例# -*- coding: utf-8 -*-""" 基于PyQt5实现弹出任务进度条功能"""# -------------------------------------- 引入依赖模块 ---------------------------

2022-04-23 08:00:00 2553 6

原创基于PyQt5实现数据动态可视化

基于Python和PyQt5实现数据动态可视化基于PyQt5定时器QTimer()结合QPixmap()，利用QLabe实现数据动态可视化；当然还有其他方法如：fig.canvas.new_timer(interval=100)，反正不论如何都得利用循环读取、循环描点的原理实现动态显示,本文所示方法只是其中一种。效果基于PyQt5数据可视化程序代码示例1. 界面逻.

2022-04-22 08:00:00 2562

基于Python和PyQt5实现键盘快捷键触发按钮函数逻辑.rar

程序代码包括界面和逻辑

2022-12-18

svnkit-tool.rar

开发svnkit的依赖jar包 1.org.tmatesoft.svnkit.jar 2.org.tmatesoft.sqljet.jar

2022-12-05

Git和TortoiseGit安装包

1.Git 2.TortoiseGit 适用于windows系统

2022-12-05

postman安装包cj

postman安装包

2022-06-26

java vue spring模板

2022-06-23

PyQt5定时器timer的实现与应用

在基于PyQt5的应用程序开发过程中经常会遇到一些需要循环执行的任务，即定时多长时间任务循环一次。常用于数据库定时更新、界面刷新、内存清理、脚本任务运行、进度条等需要定时更新的程序段，小到某一参数的定时更新，大到整个线程任务的更新、程序段的循环定时执行。

2022-05-19

基于PyQt5实现工具栏打开页面及页面传参功能

2022-05-19

大数据分析案例：财政收入预测Jupyter版.rar

该案例的代码py版本与ipynb程序相同，但在代码迁移过程中可能会遇到一些问题，主要是numpy与pandas版本导致问题。当然限制版本也不一定能解决报错问题，需要我们对程序代码进行相应的修改和调整。各部分代码直接复制至Jupyter中即可运行（前提：自己完成了环境配置、调试等工作）注意！！！ pandas版本指定为1.4.2 numpy版本指定为1.22.3

2022-05-19

基于Python和PyQt5的GUI快速开发模板系统

基于Python和PyQt5的GUI快速开发模板系统，完整说明可查看博客链接https://blog.csdn.net/cjw12581/article/details/124307562。

2022-04-23

基于PyQt5实现弹出任务进度条功能示例

2022-04-22

基于PyQt5实现数据动态可视化示例

2022-04-21

基于pyinstxtractor和uncompyle6实现exe to py 反编译工具

基于pyinstxtractor和uncompyle6实现将打包的可运行文件（.exe）反编译得到源程序.py文件. 文章路径：https://blog.csdn.net/cjw12581/article/details/124277064

2022-04-19

基于Python和PyQt5实现同一窗口下多界面切换

2022-04-16

基于Python和PyQt5实现访问Web应用程序或网页

基于pyqt5控件QtWebEngineWidgets实现点击按钮连接访问web应用程序或网页，也可以理解为通过桌面应用程序访问web云平台。包含界面和逻辑程序。

2022-04-16

基于Python和PyQt5实现读取本地视频后循环播放

当读取到视频时flag为True，self.image中包含图片信息，因此当一次播放结束后，可以通过判断flag是否为fFase或者self.image是否为空列表，进而实现视频循环播放，也可在循环播放的基础上增加设置播放次数以及是否循环播放（判断复选框是否选中与否触发循环播放）等功能。原文链接：https://blog.csdn.net/cjw12581/article/details/124215821

2022-04-16

IDEA全家桶插件jar

适用于2022之前版本，亲测可用。

2022-04-15

大数据分析案例：应用系统负载分析与磁盘容量预测

2022-04-11

基于PyQt5实现导出Excle表示例

2022-04-10

基于PyQt5实现查看本地图片功能

2022-04-10

基于Python实现文本框导入数据并显示示例

2022-04-10

基于Python实现导入Excle表数据显示、右键删除示例

2022-04-09

基于Python实现播放本地视频文件

基于Python实现播放本地视频文件:.ui文件，.py文件等

2022-04-09

PythonGUI：基于Kivy打包Python程序为Android apk文件安装包合集

2022-04-09

列文伯格-马夸尔特算法LM算法（基于Python编程语言实现）

列文伯格-马夸尔特算法应用于神经网络网络参数优化

2022-04-06

遗传算法GA算法（基于Python编程语言实现）

遗传算法应用于神经网络网络参数优化方面

2022-04-06

网格搜索算法（基于Python编程语言实现）

网格搜索算法应用于神经网络网络参数优化当中

2022-04-06

粒子群优化PSO算法（基于Python编程语言实现）

粒子群优化PSO算法应用于神经网络参数寻优

2022-04-06

深度学习注意力机制单元（基于Python编程语言实现）

可应用于深度学习回归模型预测当中

2022-04-06

ARMA算法（基于Python语言实现）

# 设置p阶，q阶范围 # product p,q的所有组合 # 设置最好的aic为无穷大 # 对范围内的p,q阶进行模型训练，得到最优模型

2022-04-06

ARIMA算法（基于Python编程语言实现）

# 设置p阶，q阶范围 # product p,q的所有组合 # 设置最好的aic为无穷大 # 对范围内的p,q阶进行模型训练，得到最优模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA(p，d，q)称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项; MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。

2022-04-06

Apriori算法（基于Python编程语言实现）

Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。该算法的基本思想是:首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。

2022-04-06

深度学习激活函数图像绘制（基于Python编程语言实现）

def sigmoid(x): result = 1 / (1 + math.e ** (-x)) return result def tanh(x): # result = np.exp(x)-np.exp(-x)/np.exp(x)+np.exp(-x) result = (math.e ** (x) - math.e ** (-x)) / (math.e ** (x) + math.e ** (-x)) return result def relu(x): result = np.maximum(0, x) return result def elu(x, alpha=1): a = x[x > 0] b = alpha * (math.e ** (x[x < 0]) - 1) result = np.concatenate((b, a), axis=0) return result def leaky(x): a = x[x > 0] b = 0.1 * x[

2022-04-06

数据平稳性ADF检验（基于Python编程语言实现）

'''进行ADF检验 adf_test的返回值 Test statistic：代表检验统计量 p-value：代表p值检验的概率 Lags used：使用的滞后k，autolag=AIC时会自动选择滞后 Number of Observations Used：样本数量 Critical Value(5%) : 显著性水平为5%的临界值。 (1)假设是存在单位根，即不平稳； (2)显著性水平，1%：严格拒绝原假设；5%：拒绝原假设，10%类推。 (3)看P值和显著性水平a的大小，p值越小，小于显著性水平的话，就拒绝原假设，认为序列是平稳的；大于的话，不能拒绝，认为是不平稳的 (4)看检验统计量和临界值，检验统计量小于临界值的话，就拒绝原假设，认为序列是平稳的；大于的话，不能拒绝，认为是不平稳的

2022-04-06

LSTM、RNN（基于Python编程语言实现）

2022-04-06

Python编程基础-数据&代码

str = 'hello world' file = open('/Users/zhangmin/Desktop/helloworld.txt','w') file.write(str) file.close() Python 中的变量不需要声明，每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。变量一般由字母、数字和下划线组成；通常第一个字符是字母或下划线‘_’；区分大小写。

2022-04-06

简单javaweb框架

2022-04-06

天工大考研控制复试资料（2019）

初试成绩发布后根据以往考试时间准备复习笔试和面试（最少有20天复习时间），可以早上练习英语口语上午复习笔试重复记忆背诵并理解下午复习面试 1.专业素质和能力测试 2.综合素质能力测试晚上查漏补缺哪里不会学哪里具体如何复习依照个人喜好推荐购买《7天攻克考研复试》一、密切关注考研复试分数线　　在最终确定报考院校和专业时，要充分考虑到自己的实力和分数线的要求。近几年形势已经非常明显，热门很热，冷门很冷，两者分数线差距极大。部分热门专业的分数线已经非常高，不具备一定实力的，很难上线。　　因此，报考时不应盲目跟风，而要在仔细衡量自己实力之后，选择报考胜算把握较大的专业和院校。　　二、关注考研区域对策　　要考虑是否可以利用对西部院校和少数民族考生的倾斜政策。事实上，所列的西部12省市区，有不少优秀的院校和招生单位。　　因此建议在选择报考院校时，同等条件下选择这些招生单位更加保险，轻松地上一个不错的院校。如果自己是少数民族，就更应该好好把握一下这个优惠机会。　　三、掌握导师研究方向　　除了那些最基本的专业知识外，还要充分了解自己所报考导师的研究内容。

2022-04-06

Python机器学习实战-数据&代码.rar

Python机器学习实战-数据&代码

2022-04-06

大数据分析案例：电力窃漏电用户自动识别.rar

力窃漏电用户自动识别 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征， b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理通过对拿到的数据进行数据质量分析，检查原始数据中存在的脏数据，通过查看原始数据中抽取的数据，发现存在数据缺失的现象，使用朗格拉日插值法：选取缺失值前5个数据作为前参考组，缺失值后5个数据作为后参考组，处理缺失值程序. 3.挖掘建模从专家样本中随机选取20%作为测试样本，剩下的80%作为训练样本，初步选择常用的分类预测模型：CART决策树和LM神经网络。 3.1 构建CART决策树模型 3.2 LM神经网络模型 3.3 CART和LM模型对比结论：LM神经网络的ROC曲线比CART决策树更加靠近单位方形的左上角且LM神经网络的ROC曲线下的面积更大，则LM神经网络预测模型的分类性能更好，更适合应用于窃漏电用户自动识别当中。将处理后的数据作为模型输入数据，利用构建好的模型（位于工程的tmp中）计算用户的窃漏电结果，并与实际调查结果做对比，对模型进行优化，进一步提高识别准确率。 ——

2022-04-06

大数据分析案例：财政收入预测分析

2022-04-06

关于#jenkins#的问题：我在jenkins插件开发时，jelly在input框输入一个参数但是生成语法时变成 (rootUrl

2022-07-21

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