smote的matlab代码 DataMiningCase 流失预警模型（二分类），代码原型为本人在某银行做的流失模型，AUC：83%、召回率（覆盖率）：19.4%，精确率：85%（数据是外部数据/代码已脱敏） 你将习得：数据的处理、LightGBM、sklearn包（里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、train_test_split单次数据切分等）、stacking模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预测名单。 告诉你：是什么（WHAT）、怎么做(HOW)、为什么这么做(WHY)。 注释覆盖率为80%左右，旨在帮助快速入门，新手级，持续更新，提供免费支持，只需要一颗star 该项目涉及的如下： 商业理解 数据理解 数据处理（数据准备） 特征工程（数据准备） 建立模型 模型融合 模型评估及实验 画图 说明 本专题并不用于商业用途，转载请注明本专题地址，如有侵权，请务必邮件通知作者。 本人水平有限，代码搬到外部环境难免有遗漏错误的地方，望不吝赐教，万分感谢。 有代码疑惑的地方也请找我。 Email：909336740@qq.c

spring boot项目利用onlyoffice实现在线编辑；搭建完环境，下载下来可以直接运行； 项目运行时，需要手动改一下index.html里的 、http://192.168.100.133:8080/d和http://192.168.100.133:8080/docx/save?id=1111这三个链接的ip和端口； 项目运行时，需要/d这个请求中F:\Desktop\111.docx 这个路径下有这个文件

如龙解包工具 GMD工具

串口读取发送数据（如读取光纤陀螺仪，串口通讯，其他串口均可使用） 前面板内容：串口接收区，串口发送区，接受字节数，发送字节数，工作状态，循环次数等

DAX 数据的对冲分析说明了本书第 10 章中讨论的主题。 Delta-Gamma 或均值方差对冲。 对于真实数据以及模拟路径。

不完全层次结构如 目标层 最有前景反应堆 准则层 结构简单 冷却剂特性好 核燃料易获得 方案层 六种反应堆

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给定由n整数(可能为负数)组成的序列 {a1,a2,…,an}，求该序列形如ai+ai+1,…,+aj的子段和的最大值。当所有的整数均为负数时定义其最大子段和为0。 Input 输入包含多组测试数据。第一行为一个整数C，表示有C组测试数据，接下来有2*C行数据，每组测试数据占2行，每组测试数据第一行是1个整数n，表示有n个整数,接下来一行有n个整数,它们之间用空格隔开. Output 你的输出应该有C行，即每组测试数据的输出占一行，它是计算出的最大子段和. Sample Input 1 6 -2 11 -4 13 -5 -2 Sample Output 20 Source

运动图像数据集，数据集包含不同类别的图像，如板球、摔跤、网球、羽毛球、足球、游泳和空手道，您可以构建图像分类模型来预测给定图像的类别，8227张图片 运动图像数据集，数据集包含不同类别的图像，如板球、摔跤、网球、羽毛球、足球、游泳和空手道，您可以构建图像分类模型来预测给定图像的类别，8227张图片

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