挖掘专题
交通大数据分析与挖掘实训【对提供的CSV格式数据使用pandas库分析-Matplotlib库绘图】
背景： 《交通大数据分析与挖掘》实训 指 导 书 编著 二○二四年五月 一、实训目的 1、掌握python开发环境（如Anaconda）及Numpy等常见第三方库的使用； 2、熟悉Anaconda在线编程平台，学会基本的python程序编写、编译与运行程序的方法及函数语句； 3、学会导入不同格式数据文件，掌握不同类型数据的基本处理和分析思路； 4、熟练运用所学第三方库，结合相
内容安全复习 6 - 白帽子安全漏洞挖掘披露的法律风险
文章目录 安全漏洞的法律概念界定安全漏洞特征白帽子安全漏洞挖掘面临的法律风险“白帽子”安全漏洞挖掘的风险根源“白帽子”的主体边界授权行为边界关键结论 安全漏洞的法律概念界定 可以被利用来破坏所在系统的网络或信息安全的缺陷或错误；被利用的网络缺陷、错误任何可能有助于对安全控制造成破坏的硬件、软件、流程或者程序；用来破坏的软硬件程序计算机信息系统在需求、设计、实现、配置、运行等过
数据提取与治理：挖掘数据价值，提升企业竞争力
数据提取与治理：挖掘数据价值，提升企业竞争力 在当今数字化快速发展的时代，数据已成为企业最重要的资产之一。然而，如何有效地提取和管理这些数据，进而挖掘出其潜在价值，已成为企业提升竞争力的关键。本文将探讨数据提取与治理的重要性，以及它们如何共同助力企业挖掘数据价值，从而增强企业竞争力。 一、数据提取：开启数据价值之门 数据提取是数据治理的首要步骤，它涉及从各种来源收集、整理和筛选数据，以便进行
营销自动化如何帮助你挖掘潜在客户？
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Xen Chia 编译：ronghuaiyang 导读 看看如何使用营销自动化工具来得到潜在客户。 你如何争取潜在客户？ 如果你的答案将是“购买潜在客户”，那么我们建议你取消所有的会议，因为这将是一个漫长的讨论。购买得来的客户是没用的，除了空洞的承诺外，你一无所获。优质的潜在客户对于提高转化率很重要，但是只有在你是通过有效且
数据资产与用户体验优化：深入挖掘用户数据，精准分析用户需求与行为，优化产品与服务，提升用户体验与满意度，打造卓越的用户体验，赢得市场认可
一、引言 在数字化时代，数据已经成为企业最宝贵的资产之一。通过深入挖掘和分析用户数据，企业能够精准把握用户需求和行为，从而优化产品与服务，提升用户体验和满意度。这不仅有助于企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，还能为企业赢得市场认可，实现可持续发展。本文将从数据资产的重要性、用户数据的挖掘与分析、产品与服务优化、用户体验提升以及市场认可等方面进行深入探讨。 二、数据资产的重要性 数据资产是指企
文本挖掘之详细整体的流程
1、分词 2、特征权重的计算 3、模型的选择 （1）向量空间模型与布尔模型 （2）概率模型 4、特征选择 IG（特征选择），DF（文档频率），IF-IDF，ECE（期望交叉熵），X方，MI（文档互信息），WET（文档证据权重），OI，CC（相关系数）等常用的特征选择 在我前面的文章都有提到 5、特征抽取 LDA（线性特征抽取），PC
文本挖掘之降维技术之特征提取之因子分析（FA）
因子分析法（FA） 因子分析法是通过将原有变量内部的相互依赖关系进行数据化，把大量复杂关系归为少量的几个综合因子的统计方法。它的基本思想是通过分析各变量之间的方差贡献效果，将大的即相关性高的联系比较紧密的分在同一个类别中，而不同类的则相关性是比较低的，这其中一个类别描述了一种独立结构，这个结构在因子分析法中叫做公共因子。这个方法的研究目的就是尝试使用少数几个不可测的通过协方差矩阵计算得来
文本挖掘之降维技术之特征抽取之非负矩阵分解（NMF）
通常的矩阵分解会把一个大的矩阵分解为多个小的矩阵，但是这些矩阵的元素有正有负。而在现实世界中，比如图像，文本等形成的矩阵中负数的存在是没有意义的，所以如果能把一个矩阵分解成全是非负元素是很有意义的。在NMF中要求原始的矩阵的所有元素的均是非负的，那么矩阵可以分解为两个更小的非负矩阵的乘积，这个矩阵 有且仅有一个这样的分解，即满足存在性和唯一性。 Contents
文本挖掘之降维之特征抽取之主成分分析（PCA）
PCA（主成分分析） 作用： 1、减少变量的的个数 2、降低变量之间的相关性，从而降低多重共线性。 3、新合成的变量更好的解释多个变量组合之后的意义 PCA的原理： 样本X和样本Y的协方差(Covariance)： 协方差为正时说明X和Y是正相关关系，协方差为负时X和Y是负相关关系，协方差为0时X和Y相互独立。 Cov(X,X)就是X的方差(Variance).
【报告分享】行业新格局下的新市场洞察与新趋势挖掘-阿里妈妈（附下载）
摘要:人们对美的需求日新月异，推动着品牌行业对品类迭代和营销玩法的不断创新。过去一年，市场变化到底释放出哪些信号，机会在哪里，营销如何做？数据洞察或许能为未来经营提供一些指引。 来源:阿里妈妈 如需查看完整报告和报告下载或了解更多，微信公众号：行业报告智库
手把手教你挖赏金系列(2)如何挖掘短信验证码漏洞
免责声明 由于传播、利用本公众号所发布的而造成的任何直接或者间接的后果及损失，均由使用者本人承担。LK安全公众号及原文章作者不为此承担任何责任，一旦造成后果请自行承担！如有侵权烦请告知，我们会立即删除并致歉。谢谢！ 文中涉及漏洞均以提交至相关漏洞平台，禁止打再次复现主意 _教育SRC系列已经更新结束，现在开一个新坑赏金系列，欢迎各位师傅关注！！！！ _ 类型一 短信验证码绕过漏洞 0x0
搜索算法工程师如何搜索内容质量算法的研发，通过Query意图理解、多模态内容理解、用户文本和行为数据挖掘挖掘提升数据质量？
搜索内容质量算法的研发是一个复杂且多层次的过程。为了提升搜索结果的质量，需要综合利用Query意图理解、多模态内容理解以及用户文本和行为数据挖掘等技术。这些技术相辅相成，共同作用于提升搜索内容的相关性和用户体验。以下是详细的步骤和策略： 一、Query意图理解 Query意图理解是提升搜索质量的第一步。了解用户的搜索意图，可以更准确地匹配相关内容。 1. 自然语言处理（NLP） 分词与词性
如何利用机器学习算法进行数据分析和挖掘，数据优化、预处理、特征提取等老板吩咐的工作
在利用机器学习算法进行数据分析和挖掘时，数据优化、预处理和特征提取是非常重要的步骤。 1. 数据收集 收集相关数据，这是整个过程的起点和基础。数据可以来自多个来源，如数据库、API、网络爬虫等。 2. 数据预处理 数据预处理是保证数据质量和算法效果的关键步骤，主要包括以下几个方面： 2.1 数据清洗 处理缺失值：可以选择删除缺失值、填充缺失值（如用平均值、中位数、最频繁值等）。处理异常
代码审计中XSS挖掘一些体会
0x01 XSS的挖掘思路 1.1 反射型 直接搜索 echo print_r print之类的函数即可 也可以寻找$_GET变量来判断是否存在输出（不过对于代码审计来说除非实在挖不出漏洞，否则没必要关注反射xss） 1.2 dom型 和反射型差不多 需要看网站的前端javascript(一般安装好网页直接查看源代码即可，和反射xss一样代码审计没必要太过于关注)。但是也和反射型有区别
【C++进阶学习】第二弹——继承（下）——挖掘继承深处的奥秘
继承（上）：【C++进阶学习】第一弹——继承（上）——探索代码复用的乐趣-CSDN博客 前言： 在前面我们已经讲了继承的基础知识，让大家了解了一下继承是什么，但那些都不是重点，今天，我们一起来挖掘一下继承底层的一些知识和一些极容易出错的点 目录 一、隐藏 1.1 隐藏的概念 1.2 隐藏的两种类型 二、派生类的默认成员函数 三、继承与友元 四、继承与静态成员 五、总结
从大量文本中挖掘‘典型意见‘-基于DBSCAN的文本聚类实战
文本聚类，是一个无监督学习里面非常重要的课题，无论是在风控还是在其他业务中，通过对大规模文本数据的分析，找出里面的聚集观点，有助于发现新的问题或者重点问题。 通过对评论文本的分析，我们可以发现消费者关注的产品或服务痛点 通过对店铺商品标题的文本聚类，可以知道店铺主要集中卖什么类型的商品 通过对来电语音转文本聚类，可以知道公司售后业务的典型问题或者新问题的爆发 ... ... 通过对新闻文
TF-IDF算法详解：信息检索与文本挖掘中的关键技术
介绍 TF-IDF算法是文本处理和信息检索领域中的一项基础技术，它通过量化词汇对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要性，来评估词汇的相关性。本书《TF-IDF算法详解：信息检索与文本挖掘中的关键技术》将深入探讨TF-IDF算法的工作原理、计算方法、应用场景以及其在现代文本分析中的重要作用。 本书适合自然语言处理、数据科学、信息检索和文本分析等领域的研究人员和从业者，以及对这些领域感兴
[PHP漏洞]PHP0day漏洞挖掘及防范笔记(一)
0x01 环境搭建：Damn Vulnerable Web App (DVWA) isa PHP/MySQL web application that is damn vulnerable. Its main goals are to bean aid for security professionals to test their skills and tools in a legalenvi
程序员如何挖掘项目开发出工具？（1）
一名程序员如何围绕教育行业开发盈利工具的策略，希望对大家有所启发。分享的内容将包括以下几个方面： 需求是如何被挖掘的？为何我认为这是一个值得付费的需求？如何快速根据需求确定最适合的开发模式？如何利用最小的MVP（最小可行产品）模型吸引第一个用户？如何让教育类产品自我驱动，实现“被动收入”？ 现在，让我们从第一个问题开始探讨： 1、需求是如何被挖掘的？ 我们来聊聊第一个点，我是怎样发现这两个
挖掘长庄股及案例分析
原文地址：挖掘长庄股及案例分析 作者：投资是一种生活 阿笨按：啥叫长庄，看看600458时代新材、600837海通证券等，这些是超级长庄的典范！罗马不是一天建成的，牛股岂是一日或数日之功？！潜心研究吧，这种长庄股，无论是600252的高成长，还是600132的虚无飘渺的十年故事，现在越来越多的长庄股是“大股东+二级市场庄家的合谋”，狼狈为奸，呵呵，各取所需，有时候甚至是大股东自
程序员如何高效挖掘市场需求
如何高效发掘市场需求？ 那么，我们怎样能够高效地发掘市场的需求呢？ 首先，需要指出的是，在挖掘需求时，最好基于个人已有的行业背景或对某个行业的深刻理解来进行。这样做主要有两个原因： 对于我们已经熟悉或正在从事的行业，借助于丰富的经验和知识，我们可以更快地识别出哪些需求是真实且迫切的，哪些可能是较为虚幻的。一旦确认了需求的存在，我们便可以迅速利用现有的行业资源和优势，为目标用户设计并提供产品或
如何使用 Python 进行文本挖掘？
节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学. 针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 汇总合集： 《大模型面试宝典》(2024版) 发布！圈粉无数！《PyTorch 实战宝典》火了！！！ 我们知道，各种形式的书面交流，如社交媒体和电子邮件，都会产生大量
Web API前端：深度挖掘与未来趋势
Web API前端：深度挖掘与未来趋势 Web API前端，作为现代前端开发的基石，其重要性日益凸显。它不仅仅是数据的桥梁，更是功能实现的关键。在这篇文章中，我们将从四个方面、五个方面、六个方面和七个方面，深度挖掘Web API前端的内涵、挑战、应用以及未来趋势。 四个方面揭示Web API前端的内涵 Web API前端，其内涵丰富且深远。它代表了前端与后端之间的桥梁，实现了数据的无缝传输；
有待挖掘的金矿：大模型的幻觉之境
人工智能正在迅速变得无处不在，在科学和学术研究中，自回归的大型语言模型（LLM）走在了前列。自从LLM的概念被整合到自然语言处理（NLP）的讨论中以来，LLM中的幻觉现象一直被广泛视为一个显著的社会危害和一个关键的瓶颈，阻碍了LLM在现实世界中的应用。无论是在流行且全面的学术调查中，还是在面向公众的技术报告中，都将幻觉问题定位为LLM的主要伦理和安全陷阱之一，应该与其他问题（如偏见和毒
Oracle 日志挖掘
oracle 11g 日志挖掘测试 需要开启补充日志 alter database add supplemental log data;SELECT SUPPLEMENTAL_LOG_DATA_MIN, SUPPLEMENTAL_LOG_DATA_PK, SUPPLEMENTAL_LOG_DATA_UIFROM V$DATABASE; 在用户下执行一些删除，插入等操作 SQL> cr
源码发布Quantlab4.2，Deap因子挖掘|gplearn做不到的咱们也能做。（代码+数据）
原创文章第552篇，专注“AI量化投资、世界运行的规律、个人成长与财富自由"。 又到了星球发布代码的日子： 更新说明：1、Deap做因子挖掘的框架使用。值得说明的是，源码级别，并非产品级，不能指望输入一堆symbols，然后就开始挖掘。——我相信需要做因子挖掘的同学，并不是这样的诉求。亮点：1、支持多symbol 2、支持常数，比如roc(close，20） 3、支持截面。4、支持生成