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:《三国演义》魏蜀吴深度解

从图中可以看出,这两次了整个三国将近三之二的篇幅,也给三国斗争建立了一个大框架:孙刘抗曹的建立与破灭,在这个大框架下,融合了外交的权谋智慧,以及各种战争冲突的起始和结果。 上图是刘备、孙权占的城市量图,横坐标表示章回、纵坐标表示的是城市量。在公元208年,是孙刘第一次正式成立之年,刘备仅有1郡(荆州的江夏郡),孙权有1州(扬州),差距很大。 下图是第一次破裂之时的三国区域布,可以看到曹魏依然强大,孙吴势力略有扩展,而刘蜀则是实力大增,前文也过,三者实力的变化,是导致孙刘破裂的主要原因之一。? 当魏国的邓艾即将灭蜀后,吴国也向蜀国进攻,这时候,第二次也就破裂了。五、除了实力和利益,谁能影响吴蜀?鉴于第二次的与破裂相对来说比较简单,前文也过了,这里主要来看第一次的破裂情况。 三国的故事也挺有意思的,其实结与破裂都是实力和利益使然,敌人的敌人就是朋友,就像英国哈默斯顿说的:没有永远的朋友,只有永恒的利益。

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世界旅游发布《2019中国入境旅游报告》

日前,世界旅游合酷旅互动完成了 《2019中国入境旅游报告》,并正式对外发布。 该报告整合了酷旅互动、TripAdvisor(猫途鹰)、高科聚、通智慧足迹、OAG等多家资源。 报告以2018年中国入境旅游整体概况为出发点,以游客入境旅游前、入境旅游中和入境旅游后三阶段为主线,对入境旅游游客行为、未来趋势、发展潜力进行综合。 根入境游客游后评论,故宫博物院、上海外滩、天安门广场最受欢迎,北京是景点受关注量最多的城市;游客对历史建筑和自然景观类景点评价较高,其中,慕田峪长城居首;北京、上海、广州、深圳最受入境游客喜爱等 本次报告基于先进的云服务平台技术,通过精准的解读、独创的方法论和动态优化的模型等多维度进行深度交叉,为目的地提升旅游品牌影响力、实现精准营销,吸引更多游客并拉动二次消费的增长提供了支持。

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    Python基础之关Apriori

    本文2290字,预计阅读需10钟;关(Association Analysis)主要用于发现隐藏在大型集中的有意义的系,它起源于商品销售领域,“啤酒与尿布”的故事体现的就是挖掘领域非常经典的推荐方式 ,而现在各类互网公司的推荐系统都有关的影子。 几种关算法•Apriori:基于频繁项集原理,其核心思想是通过连接产生候选项及其支持度然后通过剪枝生成频繁项集;•FP-growth:针对Apriori的固有多次扫描事务集的缺陷,提出的不产生候选频繁项集的方法 •灰色关算法:和确定各元素之间的影响程度或若干个子序列对母序列的贡献度而进行的一种方法。 •《挖掘导论》.Pang-Ning Tan 等.人民邮电出版社•《Python与挖掘实战》. 张良均 等.机械工业出版社本篇文章的GitHub同步于readingForDS。

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    Python基础之关FP_growth

    本文1995字,预计阅读需9钟;上篇文章我们了解了关的基本概念和应用场景,以及挖掘集中关规则的Apriori算法,通过具体代码实现了一个Apriori算法,在上一篇文章的最后提到Apriori ----FP-growth算法是伊利罗伊香槟校的韩嘉炜教授于2004年提出的,它是为了解决Apriori算法每次增加频繁项集的大小都要遍历整个库的缺点,特别是当集很大时,该算法执行速度要快于Apriori FP-growth算法的任务是将集存储在一个特定的称为FP树的结构之后发现频繁项集或者频繁项对,虽然它能够高效地发现频繁项集,但是不能用来发现关规则,也就是只优化了Apriori算法两个功能中的前一个功能 FP_Tree_chptenFP-growth算法只需要对集进行两次扫描,所以即使集很大时也不会花费太多的时间在扫描上,它发现频繁项集的基本过程如下:1)构建FP树 2)从FP树中挖掘频繁项集创建 myFPtree.disp()myFreqList = ), myFreqList)输出: Null Set 1 z 5 r 1 x 3 y 3 s 2 t 2 r 1 t 1 x 1 s 1 r 1关还有其他的算法

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    多模式

    享是一种态度?加载能够同时检测来自同一细胞的多种类型,称为多模式,代表了单细胞基因组学的一个新的和令人兴奋的前沿。例如CITE-seq能够同时检测来自同一细胞的转录组和细胞表面蛋白质。 Seurat 4.0,可以无缝存储、和探索多样化的多模式细胞集。 在这里,我们8,617个脐带血单核细胞(CBMCs)的集,其中转录组与11种表面蛋白质的丰度配对,对这些蛋白质的水平与DNA进行量化。 首先,我们加载两个计矩阵:一个用于RNA测量,另一个用于抗体衍生标签(ADT)。

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    Python 9 万条告诉你复仇者谁才是绝对 C 位!

    美国队长带领的项目组叫复仇者,发现了灭霸程序员的想法后,阻止并警告灭霸说:不要轻易去改老代码!!很容易出 bug 的,代码能跑就行!! 01抓取业界朋友们,在电影中,使用猫眼的比较多。在本文中,笔者也使用了猫眼的接口来获取,方便处理,量也比较多。 本次,只使用了部,所以需要将用到的相关清洗出来:def convert(dbName): conn = sqlite3.connect(dbName) conn.text_factory 03因为没有任何一个平台能够拿到用户的购票,我们只能从评论的中,以小见大,从这些中,出一些走势。 在评论中,我们能看到评论用户所在的城市。 现在,笔者将通过 Jieba 把评论进行词,然后通过 Wordcloud 制作词云,来看看,观众朋友们对《复》的整体评价:?词云可以看到,灭霸和钢铁侠出现的词频比其他英雄要高很多。

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    Python9万条告诉你复仇者谁才是绝对C位

    美国队长带领的项目组叫复仇者,发现了灭霸程序员的想法后,阻止并警告灭霸说:不要轻易去改老代码!!很容易出 bug 的,代码能跑就行!! 那么,作为一个写程序员的电影,我们怎么不能用一下,喜欢漫威宇宙的观众对《复 4》的评价呢?抓取业界朋友们,在电影中,使用猫眼的比较多。 本次,只使用了部,所以需要将用到的相关清洗出来:def convert(dbName): conn = sqlite3.connect(dbName) conn.text_factory 因为没有任何一个平台能够拿到用户的购票,我们只能从评论的中,以小见大,从这些中,出一些走势。 在评论中,我们能看到评论用户所在的城市。 现在,笔者将通过 Jieba 把评论进行词,然后通过 Wordcloud 制作词云,来看看,观众朋友们对《复》的整体评价:?词云可以看到,灭霸和钢铁侠出现的词频比其他英雄要高很多。

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    师教你几种常见的方法_上海互

    2.多维师可以根需要,从多维度对指标进行解。例如浏览器类型、操作系统类型、访问来源、广告来源、地区、网站手机应用、设备品牌、APP版本等等维度。 4.用户群在精细化中,常常需要对有某个特定行为的用户群组进行和比对;师需要将多维度和多指标作为群条件,有针对性地优化产品,提升用户体验。 5.细查路径师可以观察用户的行为轨迹,探索用户与产品的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。6.留存留存是探索用户行为与回访之间的关师通过不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。 师需要在这个过程中选择合理的组样本、监测指标、事后和不同方案评估。

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    Python爬取英雄职业比赛

    英雄全球总决赛的脚步近了,代表LPL出征S9的三支战队也已蓄势待发,经常看英雄比赛的我也是非常期待 FPX、RNG、IG 的精彩表现。 我想找找网上有没有公开的比赛,兴许还能一波,看看这S9冠军最有可能花落谁家。?功夫不负有心人,我很快就通过搜索引擎找到了含有国内外英雄赛事的网站,喏,就是下面这个。 ? 从命名就可以看出,tour 是tournament的简写,patch 是版本号,版本号可以不加入参,以抓取所有版本的。那么这个 tour 参如何获得呢? 各个赛的id号可以通过这个页面来获取,而这个id号正是我们需要的 tour 参。? 职业选手的包含26个维度,包含击杀、出场次、场均参战率、伤害转化率等一系列;职业战队的包含血腥程度、均伤害、场均时长、一血率等25个维度。想必会是非常不错的素材。

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    【解】网站WA与互的区别

    一直以来有不少朋友来信或留言,询问网站WA(web analysis)与互挖掘的区别。这个问题看上去的确比较纠缠不清,不是因为字面理解,而是因为在当前的互网行业的具体实践。 虽然从字面理解,网站WA应该被包容在互挖掘的大范畴里面,但是实际情况却是当前“网站WA”已经成了一个非常独立的明确定义的专业名称和专业领域,从而事实上已经与当前的“互挖掘 ”有了一个明确清晰的界限,所以关注互网,关注互网的应用的人,对于“网站WA”和“互挖掘”都应该了解并清楚知道两者在实践应用上的主要区别。 ,等等);第二,从的技术算法看,“互挖掘”囊括了目前所有的挖掘算法技术,但是“网站WA”似乎很少涉猎挖掘算法,(而更关注对于流量的监控,如何有效监控,如何有效定义指标); 第三, ;第四,从使用的人群来看,“网站WA”固然应该被专业人员掌握,但是其同样也适合来武装互网行业里的运营人员,运营团队等相关业务团队;而“互挖掘”更多的是用来武装专职的人员和团队的

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    TCGAG多组学

    之前我们在介绍GEPIA的时候,说这个库只能用于TCGA表达的一些。 cbioPortal库好的一点在于我们可以根多选择的结果来下载目标。如果对于TCGA默认的结果不满意。完全可以自己下载下来自己。 共表达 由于表达组的检索的成千上万的基因的表达量,基于这个量,我们就可以通过相关和目标基因有相互作用关系的基因。之前介绍的GEPIA只能评价指定基因和目标基因的相关。 库总结以上就是关于cbioPortal库使用的一些常见功能。大家都进行一些多组学的时候,可以使用这个经典的库,还是挺好用的,而且所有的的图片以及都可以下载。 -16 一站式表达谱 2020-05-14

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    中关村大交易产业成立

    将与标准化组织合作,加快制定大类、文件格式、传输协议、访问应用程序接口等技术标准,推动标准实施,破除流通的技术障碍。 未来,将以交易实践为依托,研究制定大资源定价机制,探索建立大价格指。 产业规模持续增加,目前中关村大和移动互网产业的收入规模超过5000亿元,约占中关村总收入的六之一。 、标准等产业组织;加强区域合作,建立“京津冀大走廊”等。 北京市有关部门负责人、中关村大交易产业成员单位、中关村大和互网金融企业代表、新闻媒体代表等近百人参加了会议。

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    在互网金融风险管控的应用

    在风险管控上的作用,旨在通过统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行,以求最大化地开发资料的功能,发挥的作用。 但就本身来说,是一项严肃认真的专业性工作,工作对于参与的人员和环境都有着较高的要求,而互网金融行业本身正处于快速发展的事情,也增加了工作的难度。 因此,如果能够借助使用便捷、安全准确的工具将对产生极大的帮助,对风险管控起到重要的作用,而这些又对工具提出了更高的要求:1)准确快速的能力,准确是的根本要求,只有准确的结果 2)开放的大处理能力,互网金融面临的是开放的互网环境,我们将面临的是大,对于开放环境下的大处理能力,也是能正常工作的重要保证。 1、探索性当我们从互网上获取到获取大量的时候,由于对本身缺乏了解,因而难以进行常规的,而探索性(EDA: Exploratory Data Analysis)能够在这种情况下

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    bug日志

    bug日志一、友工具1、去友后台,我的产品->移动统计->错误,找到有哪些bug日志,并把日志下载下来。?bug log 1.png?bug log 2.png? bug log 3.png2、下载错误工具3、把下载下来的工具和日志放到同一个文件夹,终端运行umcrashtool脚本就能自动错误日志,执行成功后在同一文件夹内会生成日志,并定位到代码处。 xxx-symbol.csv文件就是结果。进入到该文件夹内,以下是终端命令 sanzhang$ .umcrashtool ?bug log 4.png? bug log 7.png二、终端命令行手动1、首先还是找到友后台错误日志,主要标记出颜色的地址? arch arm64 -o APPNAME 内存地址,就可以看到这处内存地址反编译回来的源码行了sanzhang$ atos -arch arm64 -o APPNAME 0x1005ae4905、一行行完后就会有一个整体的函调用栈

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    挖掘的系和区别!

    挖掘与两者紧密相连,具有循环递归的关系,结果需要进一步进行挖掘才能指导决策,而挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行。 而两者的具体区别在于: (其实的范围广,包含了挖掘,在这里区别主要是指统计) •量上:量可能并不大,而挖掘的量极大。 是把变成信息的工具,挖掘是把信息变成认知的工具,如果我们想要从中提取一定的规律(即认知)往往需要挖掘结合使用。 挖掘的结合最终才能落地,将的有用性发挥到极致。 关于挖掘,涉及的主要方法主要有:的方法、可视技术、关法则、神经网络、决策树、遗传算法等。 零售,生物医学,互网等行业中,挖掘已成为价值评估,指导决策不可忽视的营销技术。

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    基于Apriori的 | 工业 | 冰水智能专题 | 4th

    背景 工业中的相关性是开展工业的基础性,决定的优先级,通过支持度和可信度来定义发现之间存在的关系。 Apriori 算法的两个输入参别是最小支持度和集。 此结合之前的构建完整的算法, 代码如下: #构建多个参对应的项集 def aprioriGen(Lk,k): retList = ) L2 = list(Lk) L1.sort() L2.sort 结合 Apriori 原理,如果某条规则不满足最小可信度要求,那么 该规则的所有子集也就不满足最小可信度要求,此我们可以减少需要测试的规则目,简化问题。 apriori(dataSet,minSupport) rules = generateRules(L,suppData,minConf = 0.5) print rules 上述程序的结果表明该算法在小集中可以实现

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    链智能合约安全浅

    如果能够合起来开发私有区块链,最好不过,链应运而生。目前已经有了很多的链,比较知名的有Hyperledger。 其中,Fabric链平台智能合约具有很好的代表性,本文主要其智能合约安全性,其他链平台合约亦如此,除了代码语言本身的问题,也存在系统机制安全,运行时安全,业务逻辑安全等问题。 和以太坊相比,Fabric链码和底层账本是开的,升级链码时并不需要迁移账本到新链码当中,真正实现了逻辑与离,同时,链码采用Go、Java、Nodejs语言编写。 通过rand.Intn()的源码,可见,在”mathrand” 包中,如果没有设置随机种子, Int() 函自己初始化了一个 lockedSource 后产生伪随机,并且初始化时随机种子被设置为 导致内存溢出也可能是由于在给配大小时没有根实际要求配,最后导致配的内存无法满足的需求,从而导致内存溢出。

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    】互网+大模式下的征信

    在今天的互网时代,承载量非常大,任何都可以成为信用的一部,即我们可以利用与信用的关度,深层次挖掘信用。 互网+大征信:广泛、多维、实时图2 互网+大征信模式的意义  首先,征信人群覆盖广泛,可作为征信体系有效补充。 中国有6.48亿网民,人群覆盖面非常广,通过对他们在网络上留下的痕迹进行挖掘和,能够对目前的征信状况进行有效补充,让更多在互网上有的人,通过刻画得出的信用状况,也能得到金融服务,当然还包括生活服务 大的两个主要特点是存量、热,它不再是离线的事后,而是在线实时的互动。如果某个人有违约行为记录,会立刻被刻画进来,使当前业务的快速决策更加有效。 图6 建立基于生物识别的核身体系图7 实时场景风险评估  另外,通过账户行为,我们能够准确地刻画人的行为,以此判断是否出现行为异常,带来安全隐患,帮助合作伙伴进行反欺诈识别。

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    Python开发物平台---看板

    image.png前端页面dashboard.html的代码如下:{% extends base.html %}{% block body %} 看板 总览 看板 {{info }} 当前设备量 详情 } 最近一天 详情 {% set last = info.tail(1) %} {{info.shape }} {{last.index.strftime(%Y-%m)}} 最近一月 最近30天 每日量 温度值布 压力值布 每月掉线次 {% set i=info.to_dict() %} {% set c=sum(i.values())100.0 %} 15钟 1小时 1小时以上 {%if (

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    Python开发物平台---最新

    image.png前端页面minutes15.html代码如下:{% extends base.html %}{% block css %} {% end %}{% block body %} 最近15 最近15钟 最近15钟的 设备ID 单位 电压 值 监测时间 上传时间 报警状态 错误码 {%set dictDevUnit0={1:PRE(Pa),2:TEMP(℃)} %} {%set {row.name}} {{row}} {{dictDevAlarm0.get(row,未知)}} {{dictErrorCode0.get(row,未知)}} {%end%} 设备ID 单位 电压

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