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• 基于关系图谱的人岗关系研究

  基于关系图谱的人岗关系研究王晓萍1,郭梦洁2,3,岳婧雯2,31上海市经济和信息化委员会信息中心，上海2001252复旦大学计算机科学技术学院，上海2012033上海市数据科学重点实验室，上海201203摘要：利用现有的数据进一步挖掘分析并帮助干部组织工作，是一个既有挑战又具有潜力的方向。针对干部信息数据的特点，使用基于关系图谱的人岗相宜研判方法分析领导班子，通过整合干部履历表以及人员基本信息库中

  2022-02-16

• 上分神器：训练调参与模型集成

  本文为干货知识+赛事实践系列，对模型训练、调参流程与模型集成进行了总结，旨在理论与实践结合（零基础入门系列：数据挖掘/cv/nlp/金融风控/推荐系统等，持续更新）分享大纲1. 模型训练与验证设置验证集的必要性和验证集训练方法；2. 调参流程调参指导框架、搭建Baseline训练模型和调参原则；3. 模型集成通过交叉验证集成模型、TTA和Snapshot。模型训练与验证为什么要设置验证集：两种常见

  2022-02-16

• Windows清理优化神器Ashampoo WinOptimizer 2019中文版的下载、安装与注册激活教程

  Ashampoo WinOptimizer是一款功能全面且强大的windows系统优化与清理软件，使用它可以进行垃圾清理、碎片整理、服务管理、启动项管理、网络加速、进程管理、软件卸载、文件关联管理、右键菜单管理、图标管理、系统信息查看、磁盘空间占用分析、性能测试、磁盘修复、文件擦除与恢复等，Ashampoo WinOptimizer可以为电脑提供全面的系统优化方案，并且可以清理硬盘，维持系统运行速

  2022-02-16

• Excel增强扩展插件Ablebits Ultimate Suite for Excel Business Edition 2020.1.2412.482+注册激活教程

  AbleBits Ultimate Suite for Microsoft Excel是一款Excel增强扩展插件，它提供了专业的数据管理工具和选项卡，拥有60余种专业统计工具，涵盖300多个选项和用例，比如合并和总结Excel工作表，从另一个表中提取匹配数据，将缺少的行或列添加到主表，将几张表复印成一张，查找和删除重复项，连接和拆分字符串，修整空间和清理数据，比较两张表以获得匹配和差异，构建定制

  2022-02-16

• 数据的经济活动及其所需要的权利

  数据的经济活动及其所需要的权利朱扬勇1,2,熊贇1,21复旦大学计算机科学技术学院，上海2004332上海市数据科学重点实验室，上海200433摘要：随着以数据为关键要素的数字经济的快速发展，涉及数据的纠纷和案件越来越多。由于数据要素是一个新生事物，因此有必要理清数据的经济活动类型及其需要的权利。结合数据的特点，将数据的经济活动分为数据生产再生产、数据确权、数据使用和数据服务、数据交易、科学研究五

  2022-02-16

• Python 排序-插入排序-优化

  插入排序，我想你也并不陌生。可以简单地这样理解，插入排序就是就是往一个有序的数列中添中新的数据，插入之后保证数据列仍然有序，因此叫插入排序。那么具体是如何实现的呢？要想保证插入后数据仍然有序，就需要先确定插入数据的位置。 首先我们将待排序的数据分为两个区间，有序区间和无序区间，初始的有序区间只包含一个元素，也就是数组的第一个元素，其他的就是无序区间；然后，依次从无序区间中选取一个元素，在有序区间找

  2022-02-16

• 【精简教程版】100行代码入手天池CV赛事

  本文针对阿里天池《零基础入门CV赛事-街景字符编码识别》，给出了百行代码Baseline，帮助cv学习者更好地结合赛事实践。同时，从赛题数据分析和解题思路分析两方面进行了详细的解读，以便于大家进阶学习。数据及背景https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/information（阿里天池-零基础入门CV赛事）百行BaselineBa

  2022-02-16

• Python-排序-选择排序-优化

  选择排序的思想：将一组数据分为两部分，前面是已排序部分，后面是未排序部分，初始状态可认为位置 0 为已排序部分 (数组下标从0开始)，其余为未排序部分，每一次都从未排序部分选择一个最小元素放在已排序部分的末尾，然后已排序部分增加一个元素，未排序部分减少一个元素，直到数据全部有序。算法的过程：1、第一次从 1 到 n-1 个元素中选择一个最小数据与位置 0 的数据交换2、第二次从 2 到 n -1

  2022-02-16

• k8s 网络

  k8s 网络

  2022-02-16

• Python-排序-有哪些时间复杂度为O(n)的排序算法？

  人到中年，容易变得油腻，思想懒惰，身体就容易发胖。为了摆脱中年油腻，不如和我一起学习算法来烧烧脑子，燃烧你的卡路里。烧脑题目：如何在 O(n) 的时间复杂度内按年龄给 100 万用户信息排序？带着这个问题来学习下三个线性排序算法。前几篇文章介绍了几个常用的排序算法：冒泡、选择、插入、归并、快速，他们的时间复杂度从 O(n^2) 到 O(nlogn)，其实还有时间复杂度为 O(n) 的排序算法，他们

  2022-02-16