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1、在application.yml中手动配置SpringSecurity登录账号/密码 2、或者是项目启动后自动生成 51c70ea2-21fa-48a0-aefa-cc2e0a69120 秘钥

奔富bef407价格_Penfolds Bin 707 Cabernet Sauvignon, South Australia, Australia

杰西斯罗宾逊 17/100 2017 Bin 707 was first made in 1964. The wine was not made from 1970 to 1975 (when fruit was directed to other wines) nor in 1981, 1995, 2000, 2003 or 2011 (when fruit of the required style and quality was not available). Autumn and ear…

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Ecology Letters | 植物多样性-生产力关系的正反馈机制:基于BEF-China的7年大规模实验数据

本文首发于“生态学者”微信公众号! 森林提供了丰富的生态系统功能和服务,如生物质生产、碳固存、气候调节、水过滤和防止土壤侵蚀。森林生物多样性丧失的空前速度可能会严重损害世界森林提供基本生态系统功能和服务的能力。因此,了解物种丧失…

Methods Ecol. Evol. | 生物多样性与生态系统功能关系的网络预测模型

生物多样性的丧失对许多生态系统功能产生了重大影响。量化生物多样性丧失对生态系统功能的影响迫在眉睫,而量化生物多样性与生态系统功能(BEF)之间的关系仍然需要大量的工作。 本文中,北京林业大学侯健副教授团队在系统总结当前B…

图像的阻挡效应因子(Blocking Effect Factor,BEF)和PSNR-B指标原理及实现

参考博文:Paper | Quality assessment of deblocked images - RyanXing - 博客园 (cnblogs.com) 像的阻挡效应因子(Blocking Effect Factor,BEF)。阻挡效应是指当图像被分割成块时,相邻块之间的边界会引入人眼可见的伪…

Titantic乘客生还预测数据分析报告—基于python实现

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【Pytorch神经网络实战案例】07 预测泰坦尼克号上生存的乘客

1 样本处理 1.1 载入样本代码---Titanic forecast.py(第1部分) import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from scipy import stats import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os o…

Python数据分析实战:大(zhuang)佬(bi)级别数据预处理方式

作者:琥珀里有波罗的海 欢迎群友投稿 https://zhuanlan.zhihu.com/p/146906814 前言 之前写的文字都比较干,每篇文章都是篇幅巨长,恨不得一篇文章把一个数据集从入手到预测完成全部覆盖。这里面还要加上自己的“思路”和“弯路”。 这次我们…

泰坦尼克号数据集_Titanic泰坦尼克号存活率预测(R语言)(上)

背景: 泰坦尼克号(RMS Titanic)作为英国白星航运公司下的一艘奥林匹克级邮轮,是20世纪最著名的邮轮之一,这不仅因为其在建成后是当时世界上最大的豪华客运轮船,还因为这艘被誉为‘永不沉没’的轮船竟然在其处女航中就遭遇了厄运。在1912年4月15号,载有2224人的泰坦尼克号因…

泰坦尼克号数据分析

案例:泰坦尼号数据分析 背景: 泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日,在首次航行期间,泰坦尼克号撞上冰山后沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。这场轰动的悲剧震撼了国际社会,并导致了更好的船舶安全条例。 海难导致生命损失的原因之一…

机器学习实战-泰坦尼克号生存预测案例

泰坦尼克号生存预测案例 操作平台:Jupyter Notebook 实验数据:从官方下载的泰坦尼克号测试集与训练集 使用语言:python 实验步骤: 安装我们所需要的第三方库,本次实验需要额外下载安装的第三方库有numpy,sklearn,pandas,pipline。这里首先我们看看这些标签代表着什…

机器学习基础之《分类算法(7)—案例:泰坦尼克号乘客生存预测》

一、泰坦尼克号数据 1、案例背景 泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日,在她的处女航中,泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没,在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会,并为船…

【数据挖掘】Kaggle泰坦尼克号分类与预测

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泰坦尼克号生存者预测(细节篇)

泰坦尼克号生存者预测(细节篇) 本文是博主在看那篇kaggle的入门经典文章后(网址在这里:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143),想把kaggle上大佬的代码分享在这里(因为大佬使用英文写的&…

机器学习-分析Titanic数据集

学校的机器学习课程期末作业竟然是分析Kaggle中的经典题目,泰坦尼克数据集。在此将整个分析流程记录一下。 Kaggle地址:https://www.kaggle.com/c/titanic/overview 本文使用了支持向量机、随机森林算法和BP神经网络三种方法对乘客的生还情况进行预测。 …

Titanic练习 特征分析与选择

训练集中乘客的特征有:PassengerId,Pclass,Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Ticket,Fare,Cabin和Embarked。 接下来我们就对几个特征(变量)…

TensorFlow 从入门到精通(8)—— 泰坦尼克号旅客生存预测

“You Jump,I Jump”语出经典爱情电影《泰坦尼克号》经典台词,女主角Rose在船首即将跳入海里,站在旁边的男主Jack为挽救女主,便说出经典台词“You Jump,I Jump”。当一个陌生男人肯为一个陌生女人没理由地去死的时候&a…