模式识别的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机

一、目的 1、根据还款未复贷老户的借贷数据，对老户进行群体分类； 2、对不同的客户群体进行特征分析，以便于定向营销。 二、分析过程 1、分析思路 数据包含了2018年4月13日至2020年4月9日期间的客户数据，共有22014条记录。在RFM模型的基础上，增加了注册使用App天数这一指标用于客户分群与价值分析，得到本次的LRFM模型，变量解释如下： L：注册使用APP天数。客户注册日期至观测结束日期的间隔。 R：距今还款未复贷天数。客户最近的成功还款日期至观测结束日期的间隔。 F：借款成功次数。观测时间内客户借款成功次数。 M：借款成功总金额。观测时间内客户借款成功总金额。 2、数据提取及处理

pytorch LRP的实现 PyTorch对线性层和卷积层的一些层明智相关性传播（LRP）规则[1、2、3]的实现。 这些模块装饰了torch.nn.Sequential ， torch.nn.Linear和torch.nn.Conv2d ，以便能够使用autograd算法来计算说明。 安装 要安装需求，请参阅文件。 如果使用conda ，则可以通过执行以下命令来安装称为torchlrp的环境： > conda env create -f requirements.yml 为了能够如下所示导入lrp ，请确保路径中包含TorchLRP目录。 用法 该代码可以按如下方式使用： import torch import lrp model = Sequential ( lrp . Conv2d ( 1 , 32 , 3 , 1 , 1 ), torch . nn

一种基于分层聚类方法的木马通信行为检测模型

具有混合数字-模拟传输功能的分层图像/视频SoftCast，可实现可靠的无线视觉通信

路基分层

计算机网络体系结构标准的制定使得两台计算机能够像两个知心朋友那样能够互相准确理解对方的意思并做出优雅的回应。本文首先概述了计算机网络体系结构的提出动机，并结合日常生活中的邮政系统介绍了设计的理念，并给出了相关的基本概念和标准。进一步地，我们着重概述了计算机网络体系结构的分层原理及其最重要的组成部分——协议，使得读者能够对计算网路体系结构有一个全新的、系统的认识。

该框架利用了po分层原理

什么是数据仓库 数据分层 数据流 & 数据模型 项目流程 角色与流程 自动化 & 工具化 元数据管理 数据血缘 数据质量 数仓架构图 能力模型

iphonexPSD分层图，分层清晰好用，可在PS里打开使用。