Summit Bank基于IBM SAN 数据网关的SAN能够通过所有三种存储协议(光纤通道、SSA和SCSI)互连异构Unix和NT服务器。IBM SAN 数据网关SAN管理软件提供远程拷贝、自动化故障恢复、物理和逻辑分区的在线分配,并能在单点进行集中管理。
2024-03-26 04:14:31 72KB
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此文件为上课内容用到的数据集以及详细的各部分代码解释,实训项目,如有侵权,请私信我。
2024-02-29 15:56:06 271.92MB 数据集
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这是GMB语料库的摘录,经过标记,注释和构建,专门用于训练分类器以预测命名实体,例如名称,位置等。 使用GMB(Groningen Meaning Bank)语料库进行命名实体识别的带注释语料库,该语料库通过自然语言处理将具有增强和流行特征的实体分类应用于数据集。
2024-01-03 18:36:44 24.85MB 命名实体识别
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merchants_bank 消费金融场景下的用户购买预测 A榜: 53名 线上 0.86871 B榜: 48名 线上 0.86027 特征分析: 一. 个人属性与信用卡消费数据:包含80000名信用卡客户的个人属性与信用卡消费数据,其中包含枚举型特征和数值型特征,均已转为数值并进行了脱敏和标准化处理。 (无缺失,待具体分析) 二. app操作行为日志:上述信用卡客户中,部分已绑定掌上生活app的客户,在近一个月时间窗口内的所有点击行为日志。(有缺失) 其中,点击模块名称均为数字编码(形如231-145-18),代表了点击模块的三个级别(如饭票-代金券-门店详情) 三. 标注数据:包括客户号及标签。其中,标签数据为用户是否会在未来一周,购买掌上生活app上的优惠券。
2023-10-24 10:08:34 5KB Python
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merchants_bank_src 特征:信用卡消费数据+点击模块 问题一:用户操作日志只有一部分没有 解决方法:填充数据(根据已经知道的用户操作日志数据建立模型,用模型去预测预测没有日志的用户的操作日志) 问题二:样本不平均(0和1不平衡,0多) 解决方法:向下采样 问题三:特征过少 解决方法:特征交叉(几个特征结合) 问题四:特征增加后进行特征选择 方法:计算每个特征的信息熵
2023-10-24 10:04:10 20KB Python
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该数据包含世界银行自1961年以来发布的一些世界统计数据 data.csv
2023-02-18 15:32:15 2.71MB 数据集
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sdb_bank_tools
2023-01-02 09:18:48 6.72MB sdb_bank_tools
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利用python编写的银行自主服务程序,用户可以通过该程序完成一些基本的操作
2022-12-16 21:37:02 10KB bank
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血库管理系统 血库管理系统是所有献血问题的解决方案,该系统的访问权限仅授予管理员和用户,它为用户提供了非常友好的用户界面。 管理员的功能是查看详细信息,接受/拒绝正在注册的用户的未决请求,更新映射详细信息和修改数据库。 用户的功能是注册,查看他的捐赠详细信息(即他先前何时何地献血)以及查看他的请求详细信息(即他先前所请求的血型多少血)。 用户必须联系分配的血库以献血或需要一定数量的血液。 所提出的系统有助于管理人员在不同区域中寻找血液。 该系统确保可维护性。 该系统具有使用模块化功能开发的范围,可以轻松进行更改。 软件要求: •HTML. •CSS. •PHP. •JAVASCRIPT. •XAMPP SERVER. •MY SQL. •ANY BROWSER EXCEPT INTERNET EXPLORER. 如何使用? 1.Install XAMPP. 2.Download t
2022-12-13 21:01:28 5.43MB PHP
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