目录一、背景和挖掘目标1、问题背景2、传统方法的缺陷3、原始数据情况4、挖掘目标二、分析方法和过程1、初步分析2、总体过程第1步：数据获取第2步：数据预处理第3步：构建模型三、思考和总结项目地址：Datamining_project:数据挖掘实战项目代码一、背景和挖掘目标1、问题背景中医药治疗乳腺癌有着广泛的适应证和独特的优势。从整体出发，调整机体气血、阴阳、脏腑功能的平衡，根据不同的临床证候进行辨证论治。确定“先证而治”的方向：即后续证侯尚未出现之前，需要截断恶化病情的哪些后续证侯。找出中医症状间的关联关系和诸多症状间的规律性，并且依据规则分析病因、预测病情发展以及为未来临床诊治提供有效借鉴
目录一、背景和挖掘目标1、问题背景2、传统方法的缺陷3、原始数据情况4、挖掘目标二、分析方法和过程1、初步分析2、总体过程第1步：数据获取第2步：数据预处理第3步：构建模型三、思考和总结项目地址：Datamining_project:数据挖掘实战项目代码一、背景和挖掘目标1、问题背景中医药治疗乳腺癌有着广泛的适应证和独特的优势。从整体出发，调整机体气血、阴阳、脏腑功能的平衡，根据不同的临床证候进行辨证论治。确定“先证而治”的方向：即后续证侯尚未出现之前，需要截断恶化病情的哪些后续证侯。找出中医症状间的关联关系和诸多症状间的规律性，并且依据规则分析病因、预测病情发展以及为未来临床诊治提供有效借鉴
QUESTION1公有云和私有云的区别是（）A.私有云具备行业属性，而公有云不具备B.公有云具备行业属性，而私有云不具备C.公有云服务需要付费，而私有云服务免费使用D.公有云对公众开放，而私有云只对特定用户开放CorrectAnswer:DQUESTION2下列关于云计算资源池化特性描述正确的是A.云计算资源池化特性可以屏蔽同类资源间的差异B.云计算资源池化特性是实现广泛网络接入的前提C.云计算资源池化特性必须依赖虚拟化技术才能实现D.云计算资源池化特性可以将CPU和硬盘放入到同一个资源池中CorrectAnswer:CQUESTION3虚拟化适用于以下哪些场景?A.某企业需要高负荷、密集型计
QUESTION1公有云和私有云的区别是（）A.私有云具备行业属性，而公有云不具备B.公有云具备行业属性，而私有云不具备C.公有云服务需要付费，而私有云服务免费使用D.公有云对公众开放，而私有云只对特定用户开放CorrectAnswer:DQUESTION2下列关于云计算资源池化特性描述正确的是A.云计算资源池化特性可以屏蔽同类资源间的差异B.云计算资源池化特性是实现广泛网络接入的前提C.云计算资源池化特性必须依赖虚拟化技术才能实现D.云计算资源池化特性可以将CPU和硬盘放入到同一个资源池中CorrectAnswer:CQUESTION3虚拟化适用于以下哪些场景?A.某企业需要高负荷、密集型计
一、前言 关于国密算法SM2加解密的标准可参考国标文件：http://c.gb688.cn/bzgk/gb/showGb?type=online&hcno=370AF152CB5CA4A377EB4D1B21DECAE0下文中涉及到的符号约定也可参考国标文件以及我的上一篇分享：国密算法SM2密钥对的生成_xianmie的博客-CSDN博客_sm2秘钥生成 想要更清晰明了地了解SM2算法，我的建议是要先了解一下椭圆曲线密码学的数学原理，大致搞明白：椭圆曲线、有限域（素域、二元域）、椭圆曲线的倍点运算。在此，推荐一篇博文，可帮助大家更好地理解ECC算法：ECC算法简析，椭圆曲线
一、前言 关于国密算法SM2加解密的标准可参考国标文件：http://c.gb688.cn/bzgk/gb/showGb?type=online&hcno=370AF152CB5CA4A377EB4D1B21DECAE0下文中涉及到的符号约定也可参考国标文件以及我的上一篇分享：国密算法SM2密钥对的生成_xianmie的博客-CSDN博客_sm2秘钥生成 想要更清晰明了地了解SM2算法，我的建议是要先了解一下椭圆曲线密码学的数学原理，大致搞明白：椭圆曲线、有限域（素域、二元域）、椭圆曲线的倍点运算。在此，推荐一篇博文，可帮助大家更好地理解ECC算法：ECC算法简析，椭圆曲线
我有一个关于x86架构(比如XeonX5660)中不同缓存级别的缓存未命中之间关系的问题。我在一些性能计数器上对OpenCL应用程序(Blackscholes)进行了一些分析。对于每个计数器，我将所有内核上的所有值相加并得到以下结果:instructions#:493167746502.000000L3_MISS#:1967809.000000L1_MISS#:2344383795.000000L2_DATA_MISS#:901131.000000L2_MISS#:1397931.000000memoryloads#:151559373227.000000问题是为什么L3未命中数大于L
我有一个关于x86架构(比如XeonX5660)中不同缓存级别的缓存未命中之间关系的问题。我在一些性能计数器上对OpenCL应用程序(Blackscholes)进行了一些分析。对于每个计数器，我将所有内核上的所有值相加并得到以下结果:instructions#:493167746502.000000L3_MISS#:1967809.000000L1_MISS#:2344383795.000000L2_DATA_MISS#:901131.000000L2_MISS#:1397931.000000memoryloads#:151559373227.000000问题是为什么L3未命中数大于L
简述PPO PPO算法是一种基于策略的、使用两个神经网络的强化学习算法。通过将“智体”当前的“状态”输入神经网络，最终会得到相应的“动作”和“奖励”，再根据“动作”来更新“智体”的状态，根据包含有“奖励”和“动作”的目标函数，运用梯度上升来更新神经网络中的权重参数，从而能得到使得总体奖励值更大的“动作”判断。月球飞船降落 本文根据gym来跑强化学习，在该游戏中，“状态”与“奖励”的更新都使用gym内部封装的函数来实行，所以我们只需要考虑“状态”→“神经网络”→“动作”就行了。 下载gym的步骤如下： pipinstallg
简述PPO PPO算法是一种基于策略的、使用两个神经网络的强化学习算法。通过将“智体”当前的“状态”输入神经网络，最终会得到相应的“动作”和“奖励”，再根据“动作”来更新“智体”的状态，根据包含有“奖励”和“动作”的目标函数，运用梯度上升来更新神经网络中的权重参数，从而能得到使得总体奖励值更大的“动作”判断。月球飞船降落 本文根据gym来跑强化学习，在该游戏中，“状态”与“奖励”的更新都使用gym内部封装的函数来实行，所以我们只需要考虑“状态”→“神经网络”→“动作”就行了。 下载gym的步骤如下： pipinstallg
