言析数智-优快云博客

内容概要：本文详细介绍了主成分分析（PCA）和线性回归（Linear Regression）在数据处理和模型构建中的应用。PCA作为一种无监督学习算法，主要用于数据降维、特征提取和数据可视化，其核心思想是通过线性变换将原始数据转换到一组新的正交坐标系中，使得数据在新坐标系下的方差最大化。文中通过Python代码展示了如何使用PCA选择累计方差贡献率达到95%的主成分，实现数据降维，并对比了降维前后特征的重要性和相关性。线性回归部分则使用普通最小二乘法建立了因变量与自变量之间的线性关系，通过最小化残差平方和来估计回归系数。此外，文章还使用GridSearchCV进行了超参数调优，并通过交叉验证评估模型性能。最后，通过均方误差（MSE）和决定系数（R²）等指标对比了降维前后模型的效果，结果显示降维后模型的均方误差有所降低，提升了模型的泛化能力。适用人群：具备一定机器学习基础，对PCA和线性回归有一定了解的研发人员或数据科学家。使用场景及目标：①通过PCA实现数据降维，减少特征维度，提高模型训练效率；②利用线性回归建立特征与目标变量之间的线性关系，预测目标值；③通过模型评估指标（如MSE、R²）对比降维前后模型性能，优化模型表现。其他说明：本文不仅提供了详细的理论讲解，还通过具体的代码示例展示了PCA和线性回归的应用过程，包括数据预处理、模型训练、超参数调优、模型评估和持久化等步骤。读者可以通过实践这些代码，深入理解PCA和线性回归的工作原理及其在实际项目中的应用。

2025-04-10

【python015】常见成熟AI-图像识别场景算法清单及Python代码

常见成熟AI-图像识别场景算法清单及Python代码

2024-08-02

【python014】Python爬取并解析潮汐天气简报-潮历数据

Python爬取并解析潮汐天气简报-潮历数据参考源代码

2024-07-27

如获取省市等特定区域经纬度进行可视化，从而辅助判断、决策

经纬度点位可视化html生成（有效方案）

2024-06-21

读取csv文件url多进程下载图片数据

Python标准库中的multiprocessing模块提供了两种主要的多进程处理方式：Process和Pool。应用场景如下： 1.1【并行计算】在需要进行大规模数据处理或计算密集型任务时，使用多进程可以显著提高程序的运行速度。如，计算一组数字的平方和，将任务分配给多个进程并行计算，然后汇总结果。 1.2【IO密集型任务】在需要大量IO操作的任务中，如文件读写、网络请求等，使用多进程可以避免IO阻塞，提高程序的响应速度。如，同时下载多个文件，可以将每个文件的下载任务分配给不同的进程并行执行，从而提高下载效率。 1.3【并行任务处理】在需要处理大量相互独立的任务时，可以使用多进程并行地处理这些任务。如，处理一批图片文件，包括压缩、调整大小、加水印等操作，可以将每个图片文件的处理任务分配给不同的进程并行处理，从而提高处理速度。

2024-06-02

excel表格转markdown文档表格

写文过程中，针对梳理出来的execl知识表格矩阵，想要处理成markdown表格，便于研发等过程中的复用，所以参考了类似需求的代码。后续可以扩展开发功能，`增加多种文件格式转换工具（有时间再慢慢补充）`

2024-06-02

Oracle常用函数实战总结.xlsx、Oracle 11g数据库管理员指南.pdf、Oracle开发实战经典.pdf

Oracle常用函数实战总结.xlsx： 1.内容：总结了Oracle数据库中常用的函数及其实战应用。这些函数可能包括字符串处理函数、数值计算函数、日期和时间函数、转换函数等。 2.用途：对于Oracle数据库的使用者来说，这个Excel表格可以作为一个快速查找和参考的工具，帮助他们在日常工作中更高效地使用这些函数。 3.特点：不仅包含了函数的基本语法和描述，还包含了具体的使用场景和示例，使得读者能够更好地理解和应用这些函数。 Oracle 11g数据库管理员指南，是专门为Oracle 11g数据库管理员编写的指南，可能涵盖了数据库的安装、配置、维护、备份、恢复、性能调优等方面的内容。 Oracle开发实战经典，包含大量的实例案例和详细的视频教程，使得读者能够更好地理解和掌握Oracle数据库的开发知识。

2024-05-18

SQL Server 2016常用函数实战经验总结.zip

SQL Server 2016常用函数实战总结.xlsx 是一个可能包含SQL Server 2016版本中常用函数的总结与实战应用的Excel文件。这个文件可能会包含各种函数的使用说明、示例代码以及实战中的应用场景，帮助用户更好地理解和使用SQL Server 2016中的函数。具体来说，这个文件可能会包含以下类型的信息： 1.函数分类：将SQL Server 2016中的函数按照类型进行分类，如字符串函数、数学函数、日期函数、转换函数等。 2.函数介绍：对每个函数进行简要的介绍，包括函数的名称、功能、参数等。 3.示例代码：为每个函数提供示例代码，展示函数的使用方法和效果。 4.实战应用：结合具体的实战场景，展示如何使用这些函数来解决实际问题。

2024-05-18

oci.dll、oraocci11.dll、oraociei11.dll3个资源文件

oci.dll、oraocci11.dll 和 oraociei11.dll 是与 Oracle 数据库相关的动态链接库（DLL）文件。 oci.dll：是 Oracle Call Interface (OCI) 的动态链接库文件。 oraocci11.dll：这个 DLL 文件与 oci.dll 类似，也是用于支持应用程序与 Oracle 数据库之间的交互。 oraociei11.dll：是 Oracle 的另一个特定版本的 DLL 文件。即时客户端是 Oracle 提供的一个轻量级的客户端程序包，用于连接和操作 Oracle 数据库。

2024-05-15

Instant Client Setup

Instant Client是Oracle官方提供的轻量级、绿色环保的客户端程序包，能够方便和快速地进行安装和部署。它是免费、轻量且易于安装的Oracle数据库工具、库和SDK，用于构建和连接Oracle数据库实例的应用程序。提供必要的网络连接以及基本和高端数据功能，以充分利用Oracle数据库。是流行语言和环境的Oracle API的基础，包括Node.js、Python和PHP，以及为OCI、OCCI、JDBC、ODBC和Pro*C应用程序提供访问。包含的工具（如SQL Plus和Oracle Data Pump）提供快速方便的数据访问。

2024-05-15

塑料瓶检测图片素材集合30张

本资源集合包含了30张高质量的塑料瓶检测图片素材，旨在为开发者和研究人员提供用于训练和优化塑料瓶检测AI算法的丰富数据资源。这些图片素材涵盖了不同角度、不同光照条件、不同背景和不同种类的塑料瓶，以确保算法在各种实际场景下都能准确、高效地工作。【图片特点】【多样性】：图片素材涵盖了多种不同形状、颜色、尺寸和材质的塑料瓶，以及不同的摆放方式和拍摄角度，以满足不同场景下的检测需求。【真实性】：图片素材均来源于真实场景，包括生产线、仓库、超市等，以模拟实际检测环境，提高算法的泛化能力。【标注性】：每张图片都经过专业的标注处理，标注出塑料瓶的位置、大小和类别等信息，便于算法训练时直接使用。

2024-05-15

DmJdbcDriver18.jar

DmJdbcDriver18.jar 是一个用于连接和操作达梦（Dameng）数据库的Java数据库连接（JDBC）驱动包。以下是对该资源的详细描述：功能：允许Java应用程序通过JDBC API连接到达梦数据库。支持SQL语句的执行、查询结果的获取以及其他数据库相关的操作。提供与达梦数据库交互的接口，实现数据的增删改查等功能。版本：DmJdbcDriver18.jar 通常指的是该JDBC驱动的第18个版本，可能会针对特定版本的达梦数据库或JDK进行优化。使用场景：企业级应用：当需要在企业级应用系统中使用Java语言与达梦数据库进行交互时，可以使用该驱动包。数据仓库与大数据：对于需要处理大量数据的场景，达梦数据库和该驱动包提供了强大的支持。电子政务等标准化应用：在电子政务等需要遵守特定标准和规范的应用中，达梦数据库及其JDBC驱动可能是一个好的选择。

2024-05-15

kettle访问Kafka中间件并处理数据至execl文件kettle任务流程

操作指南：【kettle009】kettle访问Kafka中间件并处理数据至execl文件（已更新）----https://kngines.blog.youkuaiyun.com/article/details/138446114 在Kettle中访问Kafka中间件并处理数据至Excel文件的任务流程资源描述，主要涵盖了整个过程中涉及的关键组件、步骤和考虑因素。以下是该任务流程的详细资源描述： 1.创建新的Kettle转换或作业。 2.添加Kafka Consumer步骤并配置相关参数。 3.添加必要的数据转换步骤。 4.添加Microsoft Excel输出步骤并配置输出文件的路径、工作表名称等参数。 5.连接各步骤以定义数据流的方向。 6.运行并测试转换。

2024-05-15

大数据在环境监测与保护中的应用研究v10.0

随着人工智能时代的到来，信息技术得以空前的速度迅猛发展，环境方面数据也呈现爆发性增长趋势，大数据已渗透的生活的方方面面。其中，在环境监测与保护领域的大数据研究也如火如荼。本文旨在探讨大数据在环境监测与保护中的应用，分析其在提升水面环境监测效能、优化环境治理等方面的突出作用。首先，本文阐述了本研究的背景及重要性。其次，本文阐述了大数据技术在环境监测与保护领域中的实际应用，在环境监测方面，大数据挖掘技术能够有效地对各种环境数据进行融合、深入挖掘与详细分析，增强监测数据的精确度、实用性和重要性，提高数据的质量。在水面环境保护方面，大数据技术能够通过对水面环境数据的深入分析，利用统计学、机器学习等方法，对水面环境数据进行深入分析和挖掘，发现环境问题的根源以及分析其发展趋势。最后，论文总结了大数据技术在水面环境监测与保护中的应用成果和不足之处，并在环境监测与保护提出了一些建设性意见，此外，我们还对该领域的未来发展动向进行了预测。展望未来，大数据技术将持续进化并日趋完善，其在环境监测与保护领域的运用也将变得更为普遍和深刻，为解决环境问题提供更加有效的手段，同时也为相关部门和决策者提供了有益的

2024-05-11

【kettle012】kettle访问FTP服务器文件并处理数据至PostgreSQL

2024-05-11

kettle-pdi-ce-9.0

kettle-pdi-ce-9.0是 Kettle（也称为 Pentaho Data Integration, PDI）的一个特定版本。Kettle 是一个开源的 ETL（Extract, Transform, Load）工具，用于数据集成和数据迁移任务。现在直接找到特定版本的Kettle（也称为Pentaho Data Integration, PDI）资源可能会有些困难，有些版本可能会有些异常问题在新版本中进行了修复。

2024-05-11

kettle访问PostgreSQL数据库并处理数据至execl文件环境搭建材料

压缩包包含3份材料，内容如下 1.kettle访问PostgreSQL数据库并处理数据至execl文件 2.postgresql-42.2.5.jar 3.实验建表语句.sql

2024-05-11

YOLO框架train.py 中参数配置解释、数据标注格式解释

YOLO框架train.py 中参数配置解释、数据标注格式解释总结手册。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法。在YOLO的train.py文件中，通常会包含大量的参数配置，这些配置用于定义训练过程的各个方面。

2024-05-05

mongo-java-driver-3.4.3，java连接mongodb的jar包驱动包

mongo-java-driver-3.4.3.jar 是 MongoDB 官方为 Java 开发者提供的 Java 驱动程序的一个特定版本（3.4.3）。这个 JAR 文件包含了与 MongoDB 数据库进行交互所需的类和接口，允许 Java 应用程序连接到 MongoDB 实例并执行各种数据库操作。

2024-05-04

软考高项-131个工具定义及属于哪些过程-背诵必过版-2024-高项已通过.docx

本资源为一份精心整理的“软考高项”考试必备资料，特别针对2024年高级项目管理师（高项）考试设计。该文档详细梳理了项目管理中常用的131个工具与技术的定义，并明确指出它们各自所属的项目管理过程组，为考生提供了一套全面而系统的学习工具。在这份文档中，每个工具与技术都经过深入研究和准确定义，确保其内容的权威性和准确性。同时，文档还清晰地指出了这些工具与技术分别属于项目管理的哪个过程组（如启动、规划、执行、监控或收尾），帮助考生建立起完整的知识体系，加深对项目管理流程的理解。通过学习和背诵这份文档，考生能够迅速掌握项目管理中常用的工具与技术，了解其在项目生命周期中的应用场景和作用。这不仅有助于考生在考试中取得好成绩，还能够提升考生在实际项目管理中的操作能力和问题解决能力。本资源的作者已成功通过软考高项考试，其经验和成果得到了广泛认可。通过学习和借鉴这份文档，考生可以更加高效地备考，提高应试能力和通过率。

2024-04-22

软考高项-学习笔记最新版-核心名词案例论文等200多项-已通过软考高项.docx

本资源为一份精心整理的软考高级项目管理师（高项）学习笔记，涵盖了核心名词、案例分析、论文素材等200多项内容，是考生备考高项考试的必备资料。结合作者丰富的备考经验和考试心得，为考生提供了一份全面、系统、实用的学习指南。在核心名词方面，本学习笔记详细解释了项目管理中的关键概念和术语，包括十大知识域、五大过程组、项目管理工具和方法等，帮助考生快速掌握项目管理的基础知识。本学习笔记的作者已成功通过软考高项考试，其经验和心得具有很高的参考价值。通过学习和借鉴本学习笔记，考生可以更加高效地备考，提高应试能力和通过率。

2024-04-22

软考高项-十大知识域&五大过程组-文字总结-最新版-高项已通过.docx

本资源为软考高级项目管理师（高项）考试的精华总结，聚焦于项目管理中的十大知识域和五大过程组，提供了一份全面而深入的文字资料。这份最新版总结不仅涵盖了项目管理的核心知识点，为考生备考提供了有力的支持。

2024-04-22

软考高项-175个案例分析总结-背诵打印必过版-2024-高项已通过

本资源为精心整理的“软考高项”175个案例分析总结，特别针对即将参加2024年软考高级项目管理师（高项）考试的考生打造，旨在提供一套全面、深入且实用的案例分析资料。通过系统学习和背诵这些案例分析，考生能够迅速掌握考试要点，提高应试能力，从而顺利通过考试。本资源中的案例分析涵盖了项目管理的各个领域和关键环节，包括项目计划制定、风险管理、质量管理、沟通管理等多个方面。每个案例都经过精心挑选和深入分析，既具有代表性，又贴近实际项目管理场景。通过学习和理解这些案例，考生能够加深对项目管理理论的理解，提升解决实际问题的能力。此外，本资源还提供了背诵和打印的便捷方式，方便考生随时随地进行学习和复习。通过反复背诵和模拟练习，考生能够熟练掌握案例分析的方法和技巧，提高应试效率。值得一提的是，本资源已得到多位高项考试成功通过者的验证和推荐，是考生备考高项考试的必备资料。无论你是初次参加考试的考生，还是希望进一步提升项目管理能力的从业者，本资源都将为你提供有力的支持和帮助。

2024-04-22

软考高项-项目管理表格模板-64页-58个供参考-已通过软考高项.docx

本资源为一份详尽的软考高项（高级项目管理师）项目管理表格模板，共计64页，旨在为考生提供一套全面、规范的项目管理表格参考。这些表格模板严格按照软考高项考试大纲和项目管理行业标准设计，旨在帮助考生更好地理解和掌握项目管理知识，提升项目管理实践能力。本模板每个表格都经过精心设计和优化，既符合项目管理理论要求，又考虑了实际操作的便捷性和实用性。通过填写和使用这些表格，考生可以系统地整理项目信息，清晰地展示项目进度和成果，为项目管理决策提供有力支持。本资源不仅适合即将参加软考高项考试的考生使用，也适合对项目管理感兴趣或从事项目管理工作的专业人士参考。通过学习和使用本模板，考生和从业者可以提升自己的项目管理水平，更好地应对项目管理挑战。

2024-04-22

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