使用XGBoost解决机器学习二分类问题，数据集描述的是不同蘑菇的相关特征，如大小、颜色等多维特征，目的是诊断每一种蘑菇是有毒。任务是对蘑菇特征数据进行学习，训练XGBoost二分类模型，然后利用训练好的模型诊断和预测未知的蘑菇样本。程序可扩展应用到故障诊断领域小样本数据的二分类问题或异常检测问题。

适合本科学习网络安全的人员，讲述c++实现DES算法

DDD 领域驱动设计

领域知识图谱概述，包括领域图谱简介，领域知识图谱的应用及挑战，以及领域知识图谱生命周期管理。 领域知识图谱关键技术，包括领域知识图谱生命周期中各过程的相关技术、现有可用的工具，以及各过程中的最佳实践及相关组件。 领域知识图谱应用实战，以金融证券领域应用为例，演示知识图谱从知识建模、知识抽取到领域应用的全过程。

行业知识图谱概述，包括行业图谱简介，行业知识图谱的应用及挑战，以及行业知识图谱生命周期管理。 行业知识图谱关键技术，包括行业知识图谱生命周期中各过程的相关技术、现有可用的工具，以及各过程中的最佳实践及相关组件。 行业知识图谱应用实战，以金融证券行业应用为例，演示知识图谱从知识建模、知识抽取到行业应用的全过程。

Flink在车联网领域的应用与实践,很不错的推荐给大家。

最近看到越来越多的安全圈的同学开始关注UBA或者UEBA的相关产品和技术，恰好这一段时也一直在跟进UBA产品的状况，正如Gartner报告所述，最具创新能力的UBA供应商往往都是一些初创公司，我们比较了IBM、HPE、Splunk这类大公司的UBA产品，但是感觉无非就是SIEM产品的更新升级罢了，相反一些名不见经传的初创公司如Balabit、Sqrrl等的UBA产品到让人眼前一亮。在参考业界的同时，我们也在UBA的核心算法上做了一番研究，要知道UBA之所以号称下一代SIEM，其核心就是将机器学习引入行为数据检测

常用机器学习算法优缺点及其应用领域

内涵中国高校所有专业三级名称及代码、学制、专业简介、培养目标、培养要求、学科要求、知识能力、考研方向、主要课程、社会名人、就业方向、男女比例、学位、就业地区分布、行业分布、职业分布、薪资水平、开设学校、实习、职业资格证书、专升本方向等。信息非常全面，涵盖了中国高校所有专业的所有重要信息，适用于高考志愿填报系统的开发、高考升学规划辅导等领域。

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