结束EOS的学习……

从开始学习eos到现在快两个月了,之间作了一个项目,全eos开发,感慨颇多,最清楚的结论就是,我以后不用EOS开发了。。。

首先就是小毛病繁多。程序出错了,,往往不晓得是自己错了还是eos错了,只有重启server,我相信作java的都知道java耗内存,这个eos更是如此,512的内存,重启一次需要一分多钟,然后起来了又得重新连起刚刚断了的思维,这是对程序员来说一个很郁闷的过程。。还有断点加不上啊,,等等等等,,

再就是eos的程序开发出来,运行效率低下。eos是通过xml总线来传递各个逻辑层面的数据的,我的理解就是一个个的能实现各个功能的类通过xml传来的参数进行运行。就java来说,本来这个面向对象从这个类转到另外一个类,这数据传送就影响速度,不如php这类语言来的直接,但是java来说那,毕竟是编译型的而且面向对象确实有其不可替代的优点,因为稍微大型的系统,代码的重用和结构是很重要的。但是eos在java上面又多了一个xml总线,速度肯定就更慢了,而逻辑也并没有因此更加清晰。一堆为了操作xml总线的逻辑夹杂期间,这对于程序来说就是额外的开销,不必要的开销……

eos当然也有其亮点,因为它的很多操作都是图元的形式表示出来,确实是很直观的(虽然我不是很喜欢这样的直观,但这或许是我的偏见,别人未必如此看)。它的调试功能不错。我写eos的程序,准确的说不是写出来的,是用eos调试出来的。虽然有时候断点添加不上去……

也许这个亮点也就是一些公司看重的原因吧,所有eos才拿下了那么多的电信的项目。但是能拿下这么多项目并不代表eos就有多优秀(销售人员也有一份不小的功劳吧),相反我最初想学这个eos的,现在不想再花时间在上面,因为我觉得这不值。不如拿这点时间多去熟悉java的api,多去熟悉spring等等这样的优秀的框架。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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