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tianchi_bigdata 任务： 特征（39维）： user特征、item特征、user-item特征、全局比例特征 数据采样 采用移动窗口target（17、15、13、11、9）+移动窗口样本采样（1、3、7、全部） 训练数据 正样本：15000，负样本：130000 测试数据 同样采用移动窗口变换采样，取了3天、5天、9天的做实验，最优提交为9天的，测试样本大小：155万 结果划分 结果最终取置信度0.78,取470条结果(子集结果)，最终f1值：11.46% 排名:25/7200，队伍名：叮当 学习模型 RF 程序架构 combine_feature_txt:混合正负样本特征 cut_data_set.py:按照移动窗口方式，分割数据集 fetch_feature.py：提取特征 fetch_negative_sample:负样本抽样 fetch_sample:提取正、负样本

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战场救护中,及时发现士兵伤情并迅速找到伤员是挽救伤员的重要条件,因此,对受伤士兵的定位与获取需救护伤员的准确个人信息对于救护的有效性具有非常重要的意义。基于北斗卫星的定位导航系统设计战场士兵信息采集与指挥控制系统,利用我国自主研发的北斗卫星导航定位通信系统对战场士兵进行定位,通过由基于蓝牙的士兵状态监视终端对士兵生理状态参数进行连续监测,当发现士兵伤情时实时由通信终端向指挥控制中心传递伤员个人信息和生理状态参数,指挥中心接收伤员数据后,通过GIS系统、根据地形等信息可实时规划救援路线和救援方案,以实现对伤

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计算社会科学研讨会资料 为2015年9月10日至11日举行的斯坦福计算社会科学python和网络抓取研讨会准备的材料。有关更多信息，请参见 。 内容 以下是课程材料的概述。 查看每个文件夹以了解更多详细信息。 Python简介 网页抓取

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本人参加第九届蓝桥杯单片机类竞赛时候的练习代码，供大家参考。 说明：本人在第九届蓝桥杯竞赛中获得省赛一等奖，国赛一等奖（前五名）

2015年英国水下目标不同声呐扫测数据对比