决策树(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法,最早的决策树算法是ID3,改善后得到了C4.5算法,进一步改进后形成了我们现在使用的C5.0算法,综合性能大幅提高. 算法核心:为每一次分裂确定一个分裂属性.ID3采用的是“信息增益”为度量来选择分裂属性的. 本文在Excel中建模进行决策树分析,属于基础的决策树学习,有兴趣的可以在SPSS Modeler和Python中进行操作. 树模型(又称决策树或者树结构模型):基本思想和方差分析中的变异分解极为相似.目的(基本原则)

Linux GPT分区表16进制实例分析 GPT分区表随着win10的普及,已经在越来越多的新电脑上开始使用了.前段时间的新闻有看到说Intel会在后面的新平台中完全取消CSM支持,这也大概相当于后面新出的Intel平台的主板将只有纯UEFI模式引导,Legacy模式没有了,也就是说必须要使用GPT分区了. 对于普通用户来说,GPT的好处最明显的地方就是支持系统分区大于 2TB,但这似乎并没有什么用(因为MBR并不支持单个分区大于2TB).另外一个就是,GPT分区必须要用UEFI,而M$从win

1. 问题 当在console中调用API ShellExecuteEx打开"test.iqy"文件时,发现excel会hang住,console退出后excel才会响应,但直接双击"test.iqy"是没有问题的,有意思的是这个情况只有在xp发生,在win7上没有这个问题. 2. 重现步骤 重现环境:XP sp3 / Office 2007(其他office版本应该也可以,没有测试) https://files.cnblogs.com/files/organic/

漏洞简述   Microsoft Excel是Microsoft Office组件之一,是流行的电子表格处理软件.        Microsoft Excel中存在缓冲区溢出漏洞,远程攻击者可利用此漏洞以当前用户权限执行任意代码,造成拒绝服务.Microsoft Office Excel处理特制Excel文件的方式中存在一个远程代码执行漏洞.成功利用此漏洞的攻击者便可完全控制受影响的系统.攻击者可随后安装程序:查看.更 改或删除数据:或者创建拥有完全用户权限的新帐户. 同样是用泉哥的poc去调

一.思路分析 1.我们要做导入,实际上也就是先文件上传,然后读取文件的数据. 2.我们要有一个导入的模板,因为我们导入的Excel列要和我们的数据字段匹配上,所以我们要给它来一个规定,也就是模板. 3.按照我们公司的套路,是做了一个导入信息的临时表,用来存导入文件中的信息.每当导入的时候,我们先把表信息清空,再拿到数据放进来,然后我们对导入的数据进行检查,最后才全部导入. 这样做的目的是防止导入的数据和列没有对上却也直接导到了库里面,要真这样了就很尴尬.我们做了三个按钮,一个导入,一个确认导入,

之前的jar包有问题,现已修改. 需要的jar包,已修改 自己去Maven中央仓库下载jar包. excel数据: 直接上代码. 程序再度优化了一遍.之后如果想再度精准,可能需要建模,最近没空继续做了. 实体类: package org.analysisitem20181016.pojo; public class Item { private int index; private int match_text_length; private String item_name; private

上篇文章,简单介绍了 RedoLog 是什么,以及怎么从 Oracle Dump 二进制日志.接下来,分析下 Redo Log 二进制文件的格式,主要包括:文件头,重做日志头,DML-INSERT 操作,DDL-CREATE 操作. Redo Log 二进制文件中,采用的是小端序字节序. 原文链接:https://www.chuonye.com/archives/oracle-redolog-format.html 1. File Header 文件头,占用第一个块.Oracle 中许多二进制的

0x01 前言 上一篇讲到了 CVE-2011-0104 漏洞的成因和分析的方法,并没有对修复后的程序做分析.之后在一次偶然的情况下,想看一看是怎么修复的,结果却发现了一些问题 环境:修复后的 EXCEL.EXE 程序(提取码:t251) 0x02 伪代码分析 起初一开始参照资料上说对 memcpy 复制的值进行了过滤,来看一下伪代码:图中划红线的地方就是漏洞触发的函数,memcpy 的第三个参数(复制数据的大小)就是 a2 传进来的,当 a2 > a3 时就不会执行下面的 memcpy 漏洞函

​一.分析背景 商机是订单的来源,因此抓住每个销售机会,就可以更多地赢得交易.商机管理可以说是业务环节中最为关键的一步.每个企业都有自己的商机阶段划分,从销售人员接触客户.发现商机.跟进商机.推进销售阶段.赢单到销售合同处理,规范化的商机管理可以保证商机以最高效.最科学的方式推进,提高商机赢单率.下面从数据的角度来做进行商机报表的制作与分析. 二.数据理解 以下该表为某公司的分部商机数据源,从下表中可以看出,包含了二级部门.销售人员.时间等字段,其中二级部门包含了多个区域,后面的立项日期拆分了年

来到大数据分析的时代,大量的大数据分析软件涌现,尽管如此,如果今天有人问起最常用的数据透视分析工具是什么的时候,我猜想Excel应该是大家的不二之选. 但是其实我想说,用现在的手机来打比方,Excel就好比老人机,当大家都在用新一代的"智能手机"--思迈特软件Smartbi的时候,你还在用老人机,这样一对比,简直就是在被当街吊打. 为什么说Excel就好比老人机呢? 1.Excel数据分析处理能力较低,几十万条的数据转半天都转不出来. 2.Excel入门容易但是想要精通却很难,一旦想要

    谈到企业级自助分析平台,大家自然会想到Tableau,在Garnter最新的BI平台魔力象限中,是这么描述Tableau的. "Tableau is a Leader in this Magic Quadrant. It offers a visual-based exploration experience that enables business users to access, prepare, analyze and present findings in their data

学习了excel函数:countif.表达式:COUNTIF(数据区域,条件),作用:对数据区域内符合条件单元格计数 具体应用 在“姓名”(列A)后插入一列(列B),在B2单元格输入公式“=IF(COUNTIF(A2:$A$2,A2)>1,"重复","")”,然后将鼠标放在单元格右下角,变成黑色十字后,向下拖动,引用公式. 当然,姓名排序之后再查重更清楚! COUNTIF 函数语法具有下列参数: range    必需.要对其进行计数的一个或多个单元格,其中包

1. 选择菜单“数据”-> “自其他来源”->“来自 Microsoft Query ”. 2. 在出来的“选择数据源” 里面双击第一个选项“<新数据源>”会出来一个“创建新数据源”的对话框.在“请输入数据源名称”的地方随便输入一个名称,比如 abcd 或者你的表名,在“为你要访问的数据库类型选定一个驱动程序:”里面选择“Microsoft Visual Foxpro Driver”(这点最重要,我这边是倒数第三个选项). 3. 然后点击下面的按钮“连接”,会出来一个“Config

一开始的想法是设置单元格格式为数值型 XSSFDataFormat format= (XSSFDataFormat) workbook.createDataFormat(); CellStyle cs = workbook.createCellStyle(); cs.setDataFormat(format.getFormat("0.00")); excelUtil.setStyle(workbook, 0, i, j,cs); 但是不起作用,后来发现是用string类型往里写的,然后

在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点.但很遗憾,在MySQL的目前版本中还没有对应的功能. 在MySQL中如果是有限的层次,比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4,则我们可以直接通过left join 来实现. 但很多时候我们无法控制树的深度.这时就需要在MySQL中用存储过程来实现或在你的程序中来实现这个递归.本文讨论一下几种实现的方法.

题目大意:给你一个长度为n的数组,问[L,R]之间<=val的个数 思路:就像标题说的那样就行了.树状数组不一定是离散化以后的区间,而可以是id //看看会不会爆int!数组会不会少了一维! //取物问题一定要小心先手胜利的条件 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define LL long long #define ALL(a) a.begin(), a.end() #define pb push_back #define m

在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点.但很遗憾,在MySQL的目前版本中还没有对应的功能. 在MySQL中如果是有限的层次,比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4,则我们可以直接通过left join 来实现. 但很多时候我们无法控制树的深度.这时就需要在MySQL中用存储过程来实现或在你的程序中来实现这个递归.本文讨论一下几种实现的方法.

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7f1eee4de442d383f.html 打开数据表,选中要统

传送门 题目大意: 一棵树上有一个特殊点,特殊点可以影响距离小于等于d的点,现在告诉被影响的点,问特殊点可以在几个点上. 题目分析: 对题意进行转化:求到被影响点的最大距离小于等于d的点数目. 然后就可以进行树型dp,求最大距离需要进行两次dp,第一次子树向父节点传递有用信息,第二字父节点向子树传递有用信息.dp[u][1]表示u距离以该节点为根的子树中的被影响点的最大距离,dp[u][0]表示u距离该子树外的被影响点的最大距离. \[第一次: dp[u][1] = max\{dp[v][1]\

最近刷了一套(5题)的树型dp题目:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=116767#overview,算是入了个门,做下总结. A题是真正的入门题,只要找出所有的入度为0的点(即每棵树上最高的领导)进行树型dp即可,具体方法同B题,等到了B题再具体讲. C题是给出一棵树,升序输出这棵树上所有满足条件的点,该条件是,去掉该节点以后剩下的所有子树的size不超过原数size的一半.方法是以节点1为头,预处理出所有节点的size