火山安卓正则匹配案例源码，本源码由利快云上传，讲述了如何通过火山安卓来进行正则匹配，学习本源码可以有效的了解正则操作

力窃漏电用户自动识别 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征， b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析，检查原始数据中存在的脏数据，通过查看原始数据中抽取的数据，发现存在数据缺失的现象，使用朗格拉日插值法：选取缺失值前5个数据作为前参考组，缺失值后5个数据作为后参考组，处理缺失值程序. 3.挖掘建模 从专家样本中随机选取20%作为测试样本，剩下的80%作为训练样本，初步选择常用的分类预测模型：CART决策树和LM神经网络。 3.1 构建CART决策树模型 3.2 LM神经网络模型 3.3 CART和LM模型对比 结论：LM神经网络的ROC曲线比CART决策树更加靠近单位方形的左上角且LM神经网络的ROC曲线下的面积更大，则LM神经网络预测模型的分类性能更好，更适合应用于窃漏电用户自动识别当中。 将处理后的数据作为模型输入数据，利用构建好的模型（位于工程的tmp中）计算用户的窃漏电结果，并与实际调查结果做对比，对模型进行优化，进一步提高识别准确率。 ——

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本文拟对kaggle上的一篇关于随机森林模型的文章进行案例调研，对文章的各个环节，包括案例描述、数据检视、特征工程、模型训练和模型优化使用的方法进行梳理并对文章的亮点与不足做出相应的反思。该文章的任务是基于随机森林模型，结合人的15项特征来预测该人年收入是否超过5万美元。数据源是美国人口普查局1994年的普查数据，调查对象数量为32561。这篇文章的亮点有：1.特征工程使用了简单而且容易理解的方法；2.进行充分的数据检视，对后续数据处理有了启示性作用；3、通过计算特征重要度过滤不重要的特征，展现了模型可以不断优化的可能性。主要不足有：1、没有解决高基数问题；2.并没有优化模型参数；3.没有处理离群值。

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案例系列：美国人口普查_预测收入超过50K_TabTransformer二分类 本示例演示了如何使用进行结构化数据分类，TabTransformer是一种用于监督和半监督学习的深度表格数据建模架构。TabTransformer基于自注意力的Transformer构建而成。Transformer层将分类特征的嵌入转换为强大的上下文嵌入，以实现更高的预测准确性。在这里，我们定义数据集的元数据，这些元数据对于读取和解析数据为输入特征以及根据其类型对输入特征进行编码非常有用。# 数值特征的名称列表"age", # 年龄"education_num", # 受教育年限。

yolov5改进 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示： 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构； Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构； Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。 本资源包括对yolov5的改进策略和案例分析进行了详细阐述，有需要的朋友可以下载学习。