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RSS订阅原创 DataWhale异常检测的心得和学习 part1
以下内容是本人自学了DataWhale的异常检测后积累的一些心得和体会，希望能够给大家帮助，但也供自己复习理解使用到：我们需要理解的是异常点和噪点是不同的：噪点是不带有任何业务含义的，只会影响到我们对于正常数据的探查；异常点**是带有一定业务含义的；**比如风控里主要关注的一些异常交易等；异常点从分布上可能会和别的点不同，所以我们可以利用统计学作图的方法或者是线性关系分布等方法来进行区分；以下的这段python代码是用来生成热力图的，在这个热力图当中，我们可以发现变量两两之间的相关关系，
2021-01-21 15:30:48
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原创 京东商城抓包fp和eid的获取 python获取
京东商城抓包fp和eid的获取前期工具准备： chrome浏览器步骤：使用chrome浏览器，登录你的京东账号，添加随意的商品到购物车中，并跳转到结算页面，具体如下：右键点击检查，或者F13，跳转到抓包界面，具体如下：注意看Sources，点击他下面的那个‘+’号。就可以找到对应的这个跟踪变量。在这个跟踪变量里，就可以找到需要的fp和eid了。综上所述，就可以找到fp和eid了。加油！...
2020-12-30 14:41:32
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原创 DataWhale CV识别 读书笔记
Task01读书笔记图片目标识别的流程01的主题是关于目标检测，希望获得的结果是目标在图片中存在的位置和坐标。其中涉及到的关键概念是IoU。IoU是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxex)的任务都可以用IoU来进行测量。为了可以使IoU用于测量任意大小形状的物体检测，我们需要：ground-truth bounding boxes（人为在训练集图像中标出要检测物体的大概范围）我们的算法得出的结果范围。也就是说，这个标准用于测量真实和预测之间的相关度，相
2020-12-16 16:15:13
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空空如也
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