[40页PPT]车辆NVH开发和试验技术

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2.1关系数据结构及其形式化定义 2.2关系操作 2.3关系的完整性 2.4关系代数 2.5关系演算 2.6小结

40页PPT信用风险模型在金融科技中的开发及应用，什什么是⻛风险模型 • ⻛风险模型的运作机制 • 什什么是信⽤用⻛风险评分模型 • 怎样开发⼀一套信⽤用⻛风险评分模型 • ⻛风险评分模型如何监控 • ⻛风险评分模型在哪些⽅方向应⽤用

讲述内容: 第一节 logistic回归 第二节 条件logistic回归 第三节 logistic回归的应用 及其注意事项 目的：作出以多个自变量（危险因素）估计应变量（结果因素）的logistic回归方程。属于概率型非线性回归。 资料：1. 应变量为反映某现象发生与不发生的二值变量；2. 自变量宜全部或大部分为分类变量，可有少数数值变量。分类变量要数量化。

【数学建模竞赛中应当掌握的十类算法】 1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现） 4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备） 5、动态规划、回溯搜索、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用） 7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具） 8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用） 10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理）

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Hadoop, Apache开源的分布式框架。源自Google GFS,BigTable,MapReduce 论文。 == HDFS == HDFS (Hadoop Distributed File System),Hadoop 分布式文件系统。 NameNode,HDFS命名服务器,负责与DataNode文件元信息保存。 DataNode,HDFS数据节点，负责存储数据存储并汇报给NameNode。 SecondaryNamenode,NameNode的镜像备份节点 ==Map Reduce== JobTracker，hadoop的Map/Reduce调度器，负责与TackTracker通信分配计算任务并跟踪任务进度。 TaskTracker,启动和管理Map和Reduce子任务的节点。

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