2017.05.22回顾

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今日工作包括处理BUG及监控信息，并研究R2与相关系数的关系；下午参与多个会议，学习并补充了相关证明；同时开始为合作方建立模型，尽管进展较慢但投入了大量精力。

1、处理BUG，查看监控信息，开始着手证明R2和相关系数关系

2、下午各种开会，最后找到一个已有的证明，学习了并补充在上次小结中，有一些证明题的技巧

3、开始着手建合作方的模型，我想很认真地写SQL，花了一些时间，效率有点低，动作慢了

差不多以上

2017.05.27回顾
strwolf的专栏
05-31 212
1、看机票做决策，最后是回家买好的 2、按照早前定好的评价方法进行评价，building sample内的弄完了，有很多手工的工作，想办法用自动化的方法去替代 上午只上了半天班，主要就是新模型评价
2017.05.09回顾 pandas使用记录
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05-10 821
1、给决策引擎P2做了一个伪接口方便测试，做完伪接口还剩1个多小时，我他妈干什么了呢？我怎么想不起了 2、下午主要就是思考Simon留下的那个问题，几乎思考了一下午，把结论写在了上次挖坑的地方 3、下午同时也解决了加解密的问题，那个软件可以授权进程就ok了 4、晚上主要是写程序解决最佳同盾多头阈值寻找的问题，在这个过程中，我再一次熟悉了pandas的很多用法 读取csv成dataf
2017.05.15回顾 numpy新东西学习 scoreatpercentile
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05-16 3435
1、昨天上午精神不是太好，周末玩太疯没完全恢复过来，上午主要就是解决了那天抓付款方式那个SQL的问题，我用了单步调试的方法搞清楚了表与表之间的关系，这种SQL写法感觉也是一种我不太常用的思路，而且有时候把条件写在where后面是有道理的，做一种过滤，join是无法达到那种效果的 2、下午对前置模型做了一些调整，温习了一个新的方法has_key，dict.has_key(key_name)，如果有
2017.05.19回顾 TSS = ESS + RSS证明
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1、对风控描述文档进行了修改，交付给了相关同事 2、然后就是把Ken的接口加入到合作方决策引擎中，没什么问题，还是老套路，只是对于AS前置模型的情况进行了一些小处理 3、下午我记得还Henry微信沟通了一下，放宽了AS某个渠道的客户 4、下午还研究了手机三要素的问题，发现根本就没拉3A的手机三要素，然后又是一番沟通，过程中也了解到3A的一些库表结构 5、下午的另外一半时间都是集中在领悟线性
2017.05.23回顾 python引用赋值 reset_index pd.concat
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05-25 2684
这两天实在是太忙，甚至都忽略了写博客，今天把23和24的博客补起来，节奏不能乱，不管多忙，老子都要写博客，磨刀不费砍柴时，博客写好，后续的工作效率会更高 1、23号我上主要是在建模写拉数据的SQL，上午基本完成 2、测试来找我改一些假接口，测试FOX的写入需求，中午完成，都是有bug，下午改了几次 3、IT来找我，对AS结果进行组合，改好上线 4、下午剩余的时间继续建模，我对别人的WOE工
2017.05.10回顾 numpy学习 其他python woe iv实现参考
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05-11 6624
1、昨天早上一来写小结都花了1个多小时，到11点3分结束，期间我在小结pandas相关用法的过程中，领悟了新的建空dataframe，然后不断append的方法 2、小结完后，监控了一下坏账和模型运行状况 3、上午小结完后，开始着手，合作方黑名单的问题，进行了一些设计和思考，还有处理一些杂事，比如解答boss的疑惑，差不多上午结束 4、下午继续合作方黑名单的问题，进行了一系列修改，没什么新东
2017.06.05回顾 dataframe找到喊缺失值的column list组成dataframe
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06-06 1353
上午精神不是很好，有点瞌睡，看了下周边，群里面水了几句 1、思考了下模型评价的问题 2、决策引擎修改 3、继续建v7，首先建了个轮子，找出dataframe中的缺失值，用isnull写一个函数，我开始也大概想到这种思路的，但是还是在不遗余力地寻找现成的方法 def find_na_column(df): miss_columns = [] for column in df:
【计算机科学】【2017.05】基于深度神经网络的特征选择
weixin_42825609的博客
12-28 5045
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gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu 交叉编译工具下载
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首先，用户的问题是关于下载gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu交叉编译工具。用户提供了几个引用，我需要参考它们。 回顾引用： - [^1]: 提供了一个优快云链接下载gcc-linaro-6.3.1-2017.05-i686_...
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《北京成人本科英语真题2017年05月--附答案详解.doc》就是这样一份价值连城的参考资料。 此文档包含了2017年5月份北京地区成人本科英语考试的完整试题，特别是其中的阅读理解部分，对于考生来说具有较高的参考价值...
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首先，我需要回顾一下用户提供的引用内容，看看里面有没有相关的配置方法。 引用[1]提到用户已经在多个配置文件（如/etc/profile、.bashrc、/root/.bashrc）中添加了交叉编译器的路径，但可能还存在问题。引用[2]和...
这是一个基于系统分析与设计课程期末报告与比赛成果的综合性城市交通违规智能监控与数据可视化平台项目_该项目整合了后端Flask应用与MySQL数据库用于处理超速摄像头数据生成GeoJ.zip
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基于Python的汽车之家网站的舆情分析系统-623t8wg0-860【附源码+数据库+万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
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12-26
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法，确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果，分析舆情数据，提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读，提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比，分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果，提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向，展望舆情
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