01 2024 档案
摘要：Vue.js 组件 组件（Component）是 Vue.js 最强大的功能之一。 组件可以扩展 HTML 元素，封装可重用的代码。 组件系统让我们可以用独立可复用的小组件来构建大型应用，几乎任意类型的应用的界面都可以抽象为一个组件树： 注册一个全局组件语法格式如下： Vue.component(t
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摘要：CSV打开乱码的处理方法方法一：Excel的数据导入功能方法二CSV打开乱码的处理方法 CSV是用UTF-8编码的，而EXCEL是ANSI编码，由于编码方式不一致导致出现乱码。明白了原因之后，我们只需要把CSV文件的编码方式修改成与Excel相同的编码方式就可以了。那怎么修改？ 方法一：Excel的
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摘要：Vue.js 条件语句 条件判断 v-if 条件判断使用 v-if 指令： v-if 指令 在元素 和 template 中使用 v-if 指令： <div id="app"> <p v-if="seen">现在你看到我了</p> <template v-if="ok"> <h1>菜鸟教程</h1>
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摘要：以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知
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摘要：用户输入 在 input 输入框中我们可以使用 v-model 指令来实现双向数据绑定： <div id="app"> <p>{{ message }}</p> <input v-model="message"></div> <script>new Vue({ el: '#app', data: {
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摘要：Vue.js 模板语法 Vue.js 使用了基于 HTML 的模板语法，允许开发者声明式地将 DOM 绑定至底层 Vue 实例的数据。 Vue.js 的核心是一个允许你采用简洁的模板语法来声明式的将数据渲染进 DOM 的系统。 结合响应系统，在应用状态改变时， Vue 能够智能地计算出重新渲染组件的
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摘要：语法格式如下： var vm = new Vue({ // 选项 }) 接下来让我们通过实例来看下 Vue 构造器中需要哪些内容： 实例 <div id="vue_det"> <h1>site : {{site}}</h1> <h1>url : {{url}}</h1> <h1>{{details(
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摘要：目录解析 目录/文件说明 build 项目构建(webpack)相关代码 config 配置目录，包括端口号等。我们初学可以使用默认的。 node_modules npm 加载的项目依赖模块 src 这里是我们要开发的目录，基本上要做的事情都在这个目录里。里面包含了几个目录及文件： assets:
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摘要：Vue.js（读音 /vjuː/, 类似于 view） 是一套构建用户界面的渐进式框架。 Vue 只关注视图层， 采用自底向上增量开发的设计。 Vue 的目标是通过尽可能简单的 API 实现响应的数据绑定和组合的视图组件。 Vue.js 安装 1、独立版本 我们可以在 Vue.js 的官网上直接下载
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摘要：基于Cluster-GCN的医疗保险欺诈检测研究 转自基于Cluster-GCN的医疗保险欺诈检测研究 (hanspub.org)
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摘要：机器学习模型的指标：准确率、精度和召回率 一、召回率 我们应该最大化的是统计学上称为召回率或查全率（recall）的衡量指标，或者是最大化模型找到数据集中所有相关案例的能力。 召回率=真正例/（真正例+假反例）。也就是正确判为恐怖分子占实际所有恐怖分子的比例。 你可能注意到了这个等式中的一些细节：如
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摘要：1.命题方向 智能计算 2.题目类别 应用类 3.题目名称 医疗保险欺诈识别监测模型 4.背景说明 【整体背景】 社会医疗保险是国家通过立法形式强制实施，由雇主和个人按一定比例缴纳保险费，建立社会医疗保险基金，支付雇员医疗费用的一种医疗保险制度，它是促进社会文明和进步的重要手段。但是，有些人为了获得
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摘要：今天由于某种原因，学习了一下python，配置了arcpy包的环境。完成了栅格数据文件的筛选和计算平均值。 # encoding: utf-8 import glob import os #os是用来切换路径和创建文件夹的。 from shutil import copy #shutil 是用来复制
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摘要：数据清洗步骤数据获取,使用read_csv或者read_excel数据探索,使用shape,describe或者info函数行列操作，使用loc或者iloc函数数据整合,对不同数据源进行整理数据类型转换，对不同字段数据类型进行转换分组汇总，对数据进行各个维度的计算处理重复值、缺失值和异常值以及数据离
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摘要：python数据清洗（六） 6.1 重复值处理数据清洗一般先从重复值和缺失值开始处理重复值一般采取删除法来处理但有些重复值不能删除，例如订单明细数据或交易明细数据等 6.2 缺失值处理缺失值首先需要根据实际情况定义可以采取直接删除法有时候需要使用替换法或者插值法常用的替换法有均值替换、前向、后向替换
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摘要：python进行数据清洗（五） 5.1 数据分组运算分组计算根据某个或者某几个字段对数据集进行分组，然后运用特定的函数，得到结果 使用groupby方法进行分组计算，得到分组对象GroupBy语法为df.groupby(by=)分组对象GroupBy可以运用描述性统计方法, 如count、mean
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摘要：python进行数据清洗（四） 4.1 日期格式数据处理Pandas中使用to_datetime()方法将文本格式转换为日期格式dataframe数据类型如果为datetime64,可以使用dt方法取出年月日等对于时间差数据,可以使用timedelta函数将其转换为指定时间单位的数值时间差数据,可以
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摘要：python进行数据清洗知识点（三） 3. 数据清洗之数据表处理3.1 数据常用筛选方法在数据中,选择需要的行或者列基础索引方式,就是直接引用ioc[行索引名称或者条件,列索引名称或者标签]iloc[行索引位置,列索引位置]注意, 区分loc和iloc 3.2 数据增加和删除在数据中,直接添加列使用
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摘要：python进行数据的清洗（二） 2.数据清洗之文件操作Pandas读写CSV文件和相关参数解释Pandas读写excel文件和相关参数解释Pandas与mysql的交互2.1 csv文件读写pandas内置了10多种数据源读取函数,常见的就是CSV和EXCEL使用read_csv方法读取，结果为d
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摘要：python进行数据清洗的知识点（一） 数据清洗常用工具 目前在Python中, numpy和pandas是最主流的工具Numpy中的向量化运算使得数据处理变得高效Pandas提供了大量数据清洗的高效方法在Python中，尽可能多的使用numpy和pandas中的函数，提高数据清洗的效率1.1 Nu
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摘要：简单的python代码 # 导入所需库import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom skle
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摘要：建立医疗保险欺诈模型通常涉及以下步骤： 数据收集与理解： 收集与医疗保险相关的数据，包括患者就医记录、医保申报信息、个人身份信息等。理解数据的含义和结构，探索数据的特征和分布。 数据预处理： 对数据进行清洗、处理缺失值、处理异常值、处理重复值等预处理操作，确保数据的质量和可用性。 特征工程： 选择和
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摘要：8. v-on指令的补充说明 传递自定义参数 : 函数调用传参 事件修饰符: 对事件触发的方式进行限制 代码示例： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compat
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摘要：6. v-bind指令 作用：设置元素的属性（比如：src,title,class） 代码实例： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" con
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摘要：4.v-show指令 作用：v-show指令，根据真假值，切换元素的显示状态 代码实例 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content=
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摘要：2. v-html指令 作用：设置元素的innerHTML（可以向元素中写入新的标签） 代码实例： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" co
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