MA Chapter 18 Capital expenditure budgeting (SRCharlotte)

原创 于 2019-12-23 13:04:01 发布 · 239 阅读 · 0 ·
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Expenditure Aware Rating Prediction for Recommendation
02-22
基于这三个观察结果，提出了基于低秩矩阵分解的支出意识评分预测方法（Expenditure Aware Rating Prediction，简称EARP），有效地结合了支出信息。在四个真实数据集上的广泛实验表明，EARP不仅始终优于其他最先进的...
Military Expenditure- 开源
05-10
创建“支出”程序是为了自动准备费用的所有证明文件，避免错误并减少支出的时间。 程序将导出的文档保存在文本文件中，该文本文件可通过任何文字处理器打开（用于打印或进一步编辑）。 有经验的用户至少需要2分钟，...
MA Chapter 16 Budgeting(SRCharlotte)
CharlotteSR's blog
12-20 177
expenditure:费用追踪器
04-01
"expenditure:费用追踪器"是一个用于个人财务管理的应用程序，它主要帮助用户记录和追踪他们的日常支出。这个应用可能是用JavaScript编写的，这表明它可能是一个基于Web的解决方案，利用了JavaScript的强大功能来...
Resting Energy Expenditure in Patients With Thermal
07-10
【知识点详解】 1. **静息能量消耗(REE)**: 静息能量消耗是指人在完全休息状态下，维持基本生命活动所需要的能量。在本文中，REE是通过间接热量测定技术来测量烧伤患者的基础能量需求。 2. **间接热量测定**: 这是...
Index System of Fiscal Expenditure Performance Evaluation on E-government projects in Yunnan
03-03
云南省电子政务专项支出项目绩效评价指标体系研究，张普伟，Yingliang Lai，各级政府已经投资建设了大量电子政务项目，为了搞清这些点子政务项目的投资效益，为政府财政资金决策提供依据，本文根据多目标树
sharding-jdbc示例代码
12-19
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ENVI+Deep+Learning+V1.0深度学习操作教程
12-19
内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。
QPdfiumDemo
12-19
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【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究
最新发布
12-19
内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。
量子信息科学入门
12-19
本书全面介绍量子信息科学的核心概念，涵盖量子计算、量子通信与退相干机制。从基本的量子比特出发，深入探讨纠缠、量子门、测量及错误校正等关键技术。结合理论与实验视角，解析量子隐形传态、量子密码学与量子算法的实现原理。书中融合多位领域专家的讲义，兼顾初学者与研究前沿，是进入量子信息技术领域的理想指南。
企业传播全渠道新闻发稿策略与GEO优化效果评估：基于AI驱动的媒体投放及多维度ROI分析系统设计
12-19
内容概要：本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化（GEO）时代下的全渠道策略与效果评估体系，涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战，并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势，包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略，提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法，并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外，结合“传声港”工具实操指南，提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案，并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群：企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者，具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科学的新闻发稿策略，实现从“流量思维”向“价值思维”转型；②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵；③利用AI工具实现精准投放与GEO优化，提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性；④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议：建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习，重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标，在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略，并定期复盘优化，以实现品牌传播的长期复利效应。
手机端AIDE编译器安卓版推箱子游戏软件代码.txt
12-19
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文件行政工作满意度调查表sheet
12-19
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C++面试题解析[可运行源码]
12-19
本文详细解析了C++方向的常见面试题，涵盖了从基础概念到高级技术的多个方面。内容包括函数内字符数组越界问题、引用与指针的区别、C/C++程序的内存分区、快速排序的思想与优化、IO多路复用机制、Linux常用命令、动态规划的本质、MySQL优化、索引使用条件、SQL语句优化、数据库索引底层实现、HTTP与HTTPS区别、高并发系统设计、链表相交问题、IP地址存储、new/delete与malloc/free区别、函数重载与覆盖、大小端机器、守护进程、多线程优缺点、长连接与短连接、二分图应用、class与struct区别、虚函数与纯虚函数、memset函数等。这些内容不仅帮助求职者准备面试，也为开发者提供了深入的技术参考。
基于JavaScript的金融市场模拟器源代码，用于模拟金融市场行为、投资者心理和生成机器学习训练数据的仿真系统
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72页-绿色矿山建设实施方案.pdf
12-19
绿色智慧矿山正引领采矿业迈向一场深刻的科技革命，它融合了信息化、自动化与智能化技术，旨在构建安全、高效、经济、绿色的现代矿山体系。 在国家政策与标准的推动下，绿色智慧矿山不仅注重经济效益，更将环境保护置于首位，通过智能化装备如4D-GIS地质技术、无人掘进系统等，实现生产过程的精准控制与资源高效利用。同时，大数据与AI技术的深度应用，为矿山管理提供了科学决策支持，从智能开采到安全监控，全方位提升矿山运营水平。 智能生产平台与智慧管理平台的搭建，更是将生产流程与管理决策紧密相连，形成了一套自感知、自分析、自优化的智慧体系。 未来，绿色智慧矿山将持续创新，引领技术潮流，同时促进产业链上下游的紧密合作，共同推动矿山行业的可持续发展。 这场革命不仅是技术的飞跃，更是对传统采矿模式的深刻变革，它要求我们以更加绿色、安全、高效的方式开采资源，为子孙后代留下一个更加美好的地球家园。 作为IT领域的参与者，我们应积极拥抱这一变革，用科技的力量推动绿色智慧矿山的构建，共创采矿业的美好未来。
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12-19
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项目管理基于实战经验的项目经理九大核心技能体系：业务调研、解决方案、产品演示全流程方法论
12-19
项目经理的《九阴真经》
第1关：认识数据 100 学习内容 参考答案 记录 评论13 任务描述 相关知识 如何获取数据 如何查看数据 编程要求 测试说明 任务描述 本关任务：使用python查看数据属性名称。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：1. 如何获取数据；2. 如何查看数据。 如何获取数据 这里是一份美国教育数据，以csv文件的形式保存，文件名为states_all.csv。部分数据如下： 在python中我们可以使用pandas库获取数据： import pandas as pd df = pd.read_csv('states_all.csv') 如何查看数据 获取数据后，我们可以对数据进行查看，比如查看数据有多少样本，每个样本有多少属性： df.shape >>>(1497,25) 我们还能够查看有哪些属性： df.keys() >>>Index(['PRIMARY_KEY', 'STATE', 'YEAR', 'ENROLL', 'TOTAL_REVENUE', 'FEDERAL_REVENUE', 'STATE_REVENUE', 'LOCAL_REVENUE', 'TOTAL_EXPENDITURE', 'INSTRUCTION_EXPENDITURE', 'SUPPORT_SERVICES_EXPENDITURE', 'OTHER_EXPENDITURE', 'CAPITAL_OUTLAY_EXPENDITURE', 'GRADES_PK_G', 'GRADES_KG_G', 'GRADES_4_G', 'GRADES_8_G', 'GRADES_12_G', 'GRADES_1_8_G', 'GRADES_9_12_G', 'GRADES_ALL_G', 'AVG_MATH_4_SCORE', 'AVG_MATH_8_SCORE', 'AVG_READING_4_SCORE', 'AVG_READING_8_SCORE'], dtype='object') 其中，部分属性所代表意义如下： 属性名称 含义 PRIMARY_KEY 关键字 STATE 州 YEAR 年份 ENROLL 入学登记 TOTAL_REVENUE 总收益 FEDERAL_REVENUE 联邦政府收入 STATE_REVENUE 财政收入 LOCAL_REVENUE 地方收入 TOTAL_EXPENDITURE 总支出 INSTRUCTION_EXPENDITURE 教育支出 SUPPORT_SERVICES_EXPENDITURE 支持服务支出 OTHER_EXPENDITURE 其它支出 CAPITAL_OUTLAY_EXPENDITURE 资本支出费用 GRADES_PK_G 学前教育人数 GRADES_KG_G 幼儿园学生人数 GRADES_4_G 四年级学生人数 GRADES_8_G 八年级学生人数 GRADES_12_G 十二年级学生人数 GRADES_1_8_G 一到八年级学生人数 GRADES_9_12_G 九到十二年级学生人数 GRADES_1_8_G 一到八年级学生人数 GRADES_ALL_G 所有学生人数 AVG_MATH_4_SCORE 四年级数学平均成绩 AVG_MATH_8_SCORE 八年级数学平均成绩 AVG_READING_4_SCORE 四年级阅读平均成绩 AVG_READING_8_SCORE 八年级阅读平均成绩 df.keys()方法可以查看数据有哪些属性，也就是csv文件中的第一行里面的内容。同样的我们可以根据这些属性名称，查看对应数据的分布情况： df['TOTAL_EXPENDITURE'] >>> 0 2653798.0 1 972488.0 2 3401580.0 3 1743022.0 4 27138832.0 5 3264826.0 6 3721338.0 7 638784.0 8 742893.0 9 11305642.0 10 5535942.0 11 1040121.0 12 886161.0 13 9850560.0 14 5182754.0 15 2795774.0 16 2234915.0 17
06-03
好的，我现在需要帮助用户解决如何使用Python的pandas库读取CSV文件并查看数据属性名称和数据分布的问题。首先，我要回忆一下pandas的基本操作，确保自己记得正确的方法。用户提到要查看数据属性名称，也就是列名。...
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