07 2022 档案
摘要:协方差矩阵是一个实对称矩阵,反映的是原矩阵中各维度之间的协方差值,其对角线上则是自身维度的方差,因为x与x的协方差就是自己的方差值。PCA降维分解就是根据协方差矩阵找出其对应的特征值和特征向量,因为协方差矩阵对角线的方差值就是反映的各维度数据的离散程度,所以根据其特征值大小找出离散程度最大的几个方向
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摘要:一、无水印将图片合并成pdf输出 步骤: 1.用手机拍照或者扫描王APP扫描成图片 2.按1、2、3等顺序为图片重新命名 3.执行下列代码合并成pdf from PIL import Image import os def change_img_size(size,im_pth): im = Ima
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摘要:一、原始代码 from joblib import Parallel, delayed import time def single(a): """ 定义一个简单的函数 """ time.sleep(1) # 休眠1s print(a) start = time.time() # 记录开始的时间 f
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摘要:一、概念理解 图网络,即Natural Graph,是基于世界各实体之间的自然关系表示而得到的图,他们的节点一般是某个特定网络中的实体(人、物理机、分子)。例如:社交网络、通信网络、蛋白质网络。 知识图谱,即Knowledge Graph,它一般是由知识或信息组织而成的图,它是专门被用来构建知识库并
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摘要:一、woe是什么? WOE,全称是“Weight of Evidence”,翻译过来就是证据权重,是对于字符型变量的某个值或者是连续变量的某个分段下的好坏客户的比例的对数。实际的应用会将原始变量对应的数据替换为应用WOE公式后的数据,也称作WOE编码或者WOE化。 WOE编码需要首先将这个变量分组处
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摘要:所谓数据中台,即实现数据的分层与水平解耦,沉淀公共的数据能力,笔者认为可分为三层,数据模型、数据服务与数据开发,通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀,通过数据服务实现对于数据的封装和开放,快速、灵活满足上层应用的要求,通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要,见下图(以某运营商为例): 1、数据
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