[每天get点新技能]搜商——互联网侦探所(3)

2013-12-08 黄炎雷 IT百问

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有些朋友说每次文章里面的哲理图片都很好看,所以针对这些对文章主题不感兴趣的朋友,我今后文章内的图片都会有固定的主题,今天的主题就是“选择”,希望大家在每天的推送中有新的收获。


每天在后台后能看到阅读人数和阅读次数这两个关键指标,对我而言,阅读次数更重要一点,某些文章被一些需要的朋友反复读,这就是对我文章的肯定,还有一些朋友一直坚持读完枯燥的技术文章,很是佩服,这些因素一直激励着我把文章写好,该侃人生的时候就不余遗力的将自己看见的世界分享给大家,该研究技术时,就做到细节准确,引用的内容也要几经考证,最后出炉的文章也希望能够对朋友们有价值去参考、实践。



好了,接下来就要对我们这个专题做个小结了,有朋友看了后说我是“标题党”,我回应说“你有这样的感觉,是因为你是’只说不做党’!”,朋友沉默了一会儿,甩出一句“我没时间啊”,如果你也和我这位朋友一样,那还是回过头看看我写的那篇推荐《把时间当作朋友》的文章吧。传说拖延症患者基本是无药可救的,首先看治疗拖延症的书就需要耐心花时间看,而这个假设就是不成立的,所以没有拖延症的人或者有决心的人最后才能成为时间的主人,以上证明完毕。



找“人”网站推荐

昨天推荐的一些都是“顺手工”工具,你的搜索自由度很大,但就像掘金一样,淘沙的活可不是那么愉快呀,所以下面我会推荐一些专门针对找“人”而设立的网站。


The Virtual Chase——http://virtualchase.com/topics/people_finder_index.shtml

以前有一个搞搜索的站点叫Pandia,之前也有介绍过,它的找“人”系统也很不错,但现在已经关闭服务了。这个TVC也是非常优秀的系统,它的数据主要来源于美国的公共记录,但也涉及一些全球的电子邮件以及电话号码的查询,站点里面集成了很多在线的资源以及工具。


Searchbug——http://www.searchbug.com/peoplefinder/

这是一个元搜索站点,它引用的数据源非常多,但它是需要注册的,有些服务还需要付费,不然这家网站怎么赚大钱呢?如果你对付费服务敏感,或者还没到要付费去找“人”的程度,那就直接放弃这个吧,虽然服务很棒。


人员搜索引擎——http://www.people-search-engines.com/

又是一个元搜索的站点,相比上面的那个站点,这是首先是免费的,并且它提供全球的查询,里面的选项包括:姓名、电子邮件、电话号码、地址等。


PeopleSearch——http://peoplesearch.net/peoplesearch/peoplesearch_deluxe.html

界面超简洁,没有杂乱的选项,仅限查询美国人民的信息,我在此深深的为美帝人民的隐私担心~~


The Virtual Gumshoe——http://www.virtualgumshoe.com/

这个站点提供了很多基于免费数据源的信息,甚至有犯罪份子的档案,还有很多投资的记录,当然除此之外,付费服务土豪可以感受下(土豪举个手!)。


公用记录数据库——http://www.searchsystems.net

公用记录数据库有将近30000个免费的数据库引用,它不仅仅包含了全球的选项,而且更细致到某个国家的更小的行政单位,当然可能不够全。


Langenberg(被墙)——http://person.langenberg.com/

这个就是一个多元搜索的站点,我在文章最后面简要的介绍下多元搜索,它集成了昨天介绍的谷歌群组、雅虎群组、ICQ这类的数据搜索选项,可惜是被墙掉的网站。


人员搜索站——http://www.nettrace.com.au/resource/search/people.html

这是一个澳大利亚的站点,你进入网站就会发现里面有很多付费的服务,特别是非美记录的收费服务,当然你也可以选择里面的免费服务。


人员搜索链接——http://www.peoplesearchlinks.com

这个站点相当于分类目录站,你可以在里面查找犯罪份子的记录,电话、地址资料,以及很多的交易数据。


说到这儿,大家很有可能会发现,以上的站点在引用数据源方面有非常多的重叠,以至于你搜索的结果都是一样的,是不是感到精疲力竭了呢?下面要介绍的站点的信息一般不容易被分类。



各色各样的找“人”网站

The Black Book——http://www.blackbookonline.info/

付费站点,主要业务是法务调查,挺专业的,不废话介绍了。


飞行员数据库——http://landings.com/_landings/pages/search/certs-pilot.html

这个站点有意思,每个月都会更新,里面有超过60万的飞行员信息,大多数是在FAA登记并有医疗社保的。


NameBase——http://www.namebase.org

这个站点属于名人站点了,包含领域有政治、军事、艺术、商界、媒体等,它的名字搜索有意思,可以试一下。收费方面,基本搜索免费,部分服务付费。



关于找“人”的小结

通过这三期的文章,我们看到,不同的搜索引擎之间的结果类似的情况还是非常罕见的,所以无论是今天的找“人”,还是以后的找资料,我们都需要学会使用多个搜索引擎进行筛选,那些动不动就“谷歌最好”、“百度最牛”的言论,作为一位选修过《搜商》的人来说,都可以不当回儿事儿了,还有就是搜索量大的时候多用元搜索,毕竟方便嘛~~


----多元搜索一分钟简介----

多元搜索说白了就是把很多搜索引擎放在你面前,但你每次只能选择其中一种进行搜索,多元搜索站点有点像现在很多网址导航的搜索栏,现在国内用的人确实不多,我在下面列出了几个具有代表性的站点。

  • Find It Quick——http://www.quickfindit.com/Search_Engines/

  • Search-22——http://www.search-22.com/

  • SearchEzee——http://searchezee.com/search.shtml

----多元搜索一分钟简介----


有很多朋友以为这是我和其他人合作的一个自媒体,我那个泪啊~~再次说明一下,这个自媒体后面维护、创作的人就我一个,所以你觉得文章好的,多分享多推荐啊,点分享是不收费的啊,朋友们~~


有任何想问的问题,可以直接回复“[雷答站]+你的问题”,好的问题将收录在最新一期的《雷答站》中~~


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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于业,如有侵权请联系我删除!
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