真的不增加测试用例吗

作为企业数字化转型过程中的重要组成部分，智能营销管理系统不仅可以帮助企业提高市场竞争力，还可以提高销售效率和管理水平。本文将详细介绍智能营销管理系统的定义、功能特点、应用领域和实施过程，为企业决策者和相关员工提供深入的了解。什么是智能营销管理系统？智能营销管理系统是一种集市场调研、营销策划、客户管理、销售管理等功能于一体的公司信息工具，利用人工智能、大数据、云计算等技术手段。智能营销管理系统通过对公司内外部环境的数据分析和预测，以及对整个营销过程的跟踪和管理，帮助企业实现快速智能营销和准确的客户管理，提高企业的营销效率和竞争力。功能特性智能化营销管理系统具有以下功能：1.市场调研功能：通过大数据分析和商业智能技术，智能营销管理系统可以深入了解市场需求和竞争形势，为企业的市场决策提供有力支持。2.营销策划功能：智能营销管理系统根据市场情况和企业资源，帮助企业制定全面有效的营销策略，制定营销目标、方案和活动计划。3.客户管理功能：智能营销管理系统可以全面准确地管理客户，包括客户分类、用户肖像、客户沟通和服务，实现个性化营销和准确的客户管理。4.销售管理功能：智能营销管理系统可以跟踪和管理整个营销过程，包括销售机会跟踪、订单管理、销售分析等，从而提高销售团队的效率和绩效。应用领域智能化营销管理系统适用于各类企业的市场和销售管理，特别适用于下列情况：1.中小企业：智能营销管理系统可以帮助中小企业在竞争激烈的市场中获得更多的机会，提高市场份额和盈利能力。2.跨境电子商务卖家：智能营销管理系统可以帮助跨境电子商务卖家实现全球市场的准确定位和快速响应，提高销售效率和服务水平。3.线下实体零售企业：智能营销管理系统可以帮助线下实体零售企业实现线上线下融合，提供全渠道的用户体验和营销服务。4.行业营销团队：智能营销管理系统可以帮助行业营销团队快速了解市场需求和竞争趋势，提供准确的销售支持和市场分析。实施过程智能化营销管理系统的实施过程一般包括以下步骤：1.需求研究与分析：了解企业的市场和销售业务需求，明确系统的功能和指标。2.系统选择与布局：根据企业需要，选择合适的智能营销管理系统，并进行系统部署与配置。3.数据集成与清理：整合和清理企业内外的各种数据库，建立数据集中管理平台。4.功能测试与调试：对系统进行功能和性能测试，确保系统的稳定性和可用性。5.人员培训与推广：对销售人员和管理人员进行系统操作与应用培训，推广智能营销管理系统的应用。6.系统运行与维护：建立系统运行与维护机制，定期对系统进行数据备份、安全更新和性能优化。总结智能营销管理系统是提高企业市场竞争力的利器。它可以帮助企业实现市场调研、营销策划、客户管理和营销管理的新升级。通过系统的实施和应用，公司可以更好地了解市场，准确定位客户，提高销售效率和盈利能力，迎接数字时代的挑战和机遇。

https://algotester.com/en/ContestProblem/DisplayWithFile/1340152022年在乌克兰的平台上举办比赛时候的题，当时第一名分数是24.5亿，也就是500个用例平均 490万分。baseline真的有八百万分吗？如果真的八百万才能有奖励，那也大家也不用尝试了能不能麻烦主办方确认一下

依据IVS_PU_RealPlay的示例程序改写为C# 开始采集后会出现中断错误 存下来的无加密rtp文件使用ffmpeg转换为MP4时会报数据无效的错误请问各位大佬 这是为啥

房间的大小是20*20？还是40 * 40？还是100 * 100？针对线上数据，我提交了用户坐标全为0,0的时候，RMSE是41米，用户坐标全为20，20的时候，RMSE是44米。使用蒙特卡罗方法模拟后，房间大小是100米。这和题目指导书不一致把。也和之前比赛的数据不一致。。主办方能不能说的清楚一点？

          很荣幸能够参加这次的E级云架构学习的机会，在这个培训过程中，我感受到了前所未有的学习热情和专业的教学氛围。老师的授课方式生动有趣，不仅深入浅出地讲解了知识点，还注重培养我们的实践能力和项目思维。课程内容丰富多样，涵盖了多个领域的前沿知识，让我受益匪浅。 从自己零零散散的了解顶层架构设计的边角料，再到老师的专业知识学习与设计思路，再到自己懵懵懂懂的APIG、FunctionGraph、大数据的数据治理等知识领域的深入补充与教学，学习到了之前不懂的知识。总的来说，这个培训班不仅提升了我的专业技能和知识水平，还让我结识了一群志同道合的朋友。我相信，这段宝贵的学习经历将对我的未来产生积极的影响。我衷心感谢培训班的所有老师和同学，也期待未来能有更多这样的学习机会。 

为什么不这样走？(0, 0.0) — (74, 777.7): • 4 seconds to change the band from 0 to 1 • 1 second to change the wrap from 0 to 74 • 97.5000 seconds to move from 0.0 to the anchor position 780.0 • 1.1500 seconds to slowly move from 780.0 to 777.7 • 2.5 seconds to change the direction Total: 106.1500 seconds

我设置数据转发的规则是设备消息，消息上报，资源空间选择的所有资源空间，目标是MQTT队列  ，自定义的Topic /devce/device1，应该是符合命名要求的但是我在调试界面只能看到流转规则触发成功，但是并没有出现消息下发的情况，我的接收端也接受不到。我直接用云平台进行的消息下发就是能接收到消息的。

你好，請問第八期，JSP問題的每个数的数据范围分别是多少？比如quota, speed, power...等數據人範圍

我用mysql创建了一个中文列名的表，然后根据这个表创建的spark的dataset，如果直接查询没有问题，spark可以正常解析== Parsed Logical Plan =='Project ['人员, 'col1]+- Project [人员#242, 1 AS col1#245] +- Project [人员#242] +- Project [cast(人员#240 as string) AS 人员#242] +- Relation [人员#240] JDBCRelation(`test1111`) [numPartitions=1]== Analyzed Logical Plan ==人员: string, col1: intProject [人员#242, col1#245]+- Project [人员#242, 1 AS col1#245] +- Project [人员#242] +- Project [cast(人员#240 as string) AS 人员#242] +- Relation [人员#240] JDBCRelation(`test1111`) [numPartitions=1]== Optimized Logical Plan ==Project [人员#240, 1 AS col1#245]+- Relation [人员#240] JDBCRelation(`test1111`) [numPartitions=1]== Physical Plan ==*(1) Project [人员#240, 1 AS col1#245]+- *(1) Scan JDBCRelation(`test1111`) [numPartitions=1] [人员#240] PushedFilters: [], ReadSchema: struct<人员:string>一旦我准备对中文列名做数据过滤dataset = dataset.filter(" ( (`人员` = '111') ) ");spark就无法解析了== Parsed Logical Plan =='Project ['人员, 'col1]+- Filter (人员#200 = 111) +- Project [人员#200, 1 AS col1#203] +- Project [人员#200] +- Project [cast(人员#198 as string) AS 人员#200] +- Relation [人员#198] JDBCRelation(`test1111`) [numPartitions=1]== Analyzed Logical Plan ==人员: string, col1: intProject [人员#200, col1#203]+- Filter (人员#200 = 111) +- Project [人员#200, 1 AS col1#203] +- Project [人员#200] +- Project [cast(人员#198 as string) AS 人员#200] +- Relation [人员#198] JDBCRelation(`test1111`) [numPartitions=1]== Optimized Logical Plan ==Project [人员#198, 1 AS col1#203]+- Filter (isnotnull(人员#198) AND (人员#198 = 111)) +- Relation [人员#198] JDBCRelation(`test1111`) [numPartitions=1]== Physical Plan ==org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParseException: Syntax error at or near '人'(line 1, pos 0)== SQL ==人员^^^请问有人知道原因和解决方案么

【问题来源】深圳容大【问题简要】一通通话，经过座席的转换/咨询/会议后，几条记录可能通过callid关联吗【问题类别】CC-DIS【AICC解决方案版本】22.100[问题描述]您好，我通过座席A拨打座席B，再由座席B咨询转换给座席C，座席C接听后挂断。一共产生7条数据。callid分别是:1712564196-8110,1712564196-8111,1712564162-8107,1712564162-8106,1712564176-8109,1712564166-8108,1712564166-8108。好像单从callid号看不出这几条数据之间有什么关联，像这种经过转接/会议/咨询转接的通话，它们之间有关联的吗？

一、概述特征工程是机器学习工作流程中不可或缺的一环，它将原始数据转化为模型可理解的形式。数据和特征的质量决定了机器学习的上限，而模型和算法则是逼近这个上限的手段。因此，特征工程的重要性不言而喻。其主要工作涉及特征的采集、预处理、选择以及降维等处理。特征工程是数据分析中最耗费时间和精力的阶段。1. 特征（Feature)特征是指从原始数据中提取出的有用信息，用于描述样本的属性。特征可以是数值型的，如身高、体重等，也可以是分类型的，如性别、颜色等。特征通常是用向量或矩阵的形式表示，作为机器学习模型的输入。在特征工程中，我们会对原始数据进行预处理、特征选择、特征提取等操作，以获得更加有用的特征，提高模型的精度和泛化能力。2. 特征工程（Feature Engineering）特征工程是指在机器学习中，对原始数据进行预处理、特征选择、特征提取等操作，以获得更加有用的特征，提高模型的精度和泛化能力的过程。特征工程旨在将原始数据转换为机器学习算法能够理解和处理的形式，为模型提供更加有用的信息。在特征工程中，我们可以对原始数据进行清洗、处理、归一化、缩放等操作，以去除噪声和异常值，提高数据的质量；同时，我们也可以通过特征选择、特征提取等技术，从原始数据中提取出更加有用的特征，以提高模型的精度和泛化能力。3. 特征工程的意义提高数据质量：特征工程可以对原始数据进行清洗、处理、归一化、缩放等操作，去除噪声和异常值，提高数据的质量。提高模型性能：特征工程可以通过特征选择、特征提取等技术，从原始数据中提取出更加有用的特征，提高模型的精度和泛化能力。减少过拟合：特征工程可以通过降维等技术，减少特征的数量，避免模型出现过拟合的问题。降低计算成本：特征工程可以通过降维等技术，减少模型的复杂度，降低计算成本。总之，特征工程是机器学习过程中非常重要的一环，其意义在于提高数据质量、提高模型性能、减少过拟合、降低计算成本等方面。特征工程的好坏直接影响着机器学习算法的性能和表现。二、特征工程数据预处理1. 缩放（静态连续变量）2.1. 标准化（Standardization）标准化：x为变量，mean(x)为均值，δ为x的标准差。将特征缩放到均值为0，方差为1的标准正态分布中，使得特征具有相似的尺度，从而避免特征值的尺度差异对模型的影响from sklearn.preprocessing import StandardScalerimport numpy as npfrom sklearn.datasets import load_iris# 加载iris数据集iris = load_iris()# 获取特征矩阵X = iris.data# 创建标准化器对象scaler = StandardScaler()# 对特征矩阵进行标准化X_std = scaler.fit_transform(X)# 绘制标准化前后的数据箱线图fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))ax[0].boxplot(X)ax[0].set_xticklabels(iris.feature_names, rotation=45)ax[0].set_title('Before Standardization')ax[1].boxplot(X_std)ax[1].set_xticklabels(iris.feature_names, rotation=45)ax[1].set_title('After Standardization')plt.show()2.2. 最大最小值缩放（MinMax Scaling）最大最小值缩放是一种常用的数据标准化方法，它将数据缩放到一个指定的范围之内，通常是[0, 1]或[-1, 1]。该方法可以使得不同特征之间的数据具有可比性，避免了某些特征因为数据范围不同而对模型产生影响。归一化（Normalization） 将特征缩放到0和1之间，适用于特征值范围较小的情况,是最大最小值缩放的一个特例，对应b=1和a=0的情况，这里另外介绍。from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerimport matplotlib.pyplot as plt# 加载数据集iris = load_iris()X = iris.datay = iris.target# 最大最小值缩放scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 5))X_scaled = scaler.fit_transform(X)# 绘制图形plt.figure(figsize=(10, 6))plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)plt.title("Original Data", fontsize=16)plt.xlabel("Sepal Length", fontsize=14)plt.ylabel("Sepal Width", fontsize=14)plt.show()plt.figure(figsize=(10, 6))plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1], c=y)plt.title("Scaled Data", fontsize=16)plt.xlabel("Sepal Length (scaled)", fontsize=14)plt.ylabel("Sepal Width (scaled)", fontsize=14)plt.show()结果展示:[[1.11111111 3.125 0.33898305 0.20833333] [0.83333333 2.08333333 0.33898305 0.20833333] [0.55555556 2.5 0.25423729 0.20833333] [0.41666667 2.29166667 0.42372881 0.20833333] [0.97222222 3.33333333 0.33898305 0.20833333] [1.52777778 3.95833333 0.59322034 0.625 ] ...]从图中可以看出，经过最大最小值缩放后，数据被缩放到了 0 到 5 的范围内，并且不同特征之间的数据具有可比性2.3 幂次变换1.对数转换（Log Transformation）将特征进行对数转换，适用于特征值范围较大，但分布不均匀的情况.对数转换可以将数据的范围缩小，使得数据更加平滑，更容易处理。对数转换可以减小离群值的影响，使得数据更加符合正态分布，便于进行统计分析和建模。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_boston# 加载波士顿房价数据集boston = load_boston()# 取出数据集中的房价数据y = boston.target# 对房价数据进行对数转换y_log = np.log(y)print(y_log)# 绘制对数转换前后的房价数据分布图fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))ax[0].hist(y, bins=50)ax[0].set_title('Original Data')ax[1].hist(y_log, bins=50)ax[1].set_title('Log Transformed Data')plt.show()4. 缺失值的估算（静态连续变量）在实际操作中，数据集中可能缺少值。然而，这种稀疏的数据集与大多数 scikit 学习模型不兼容，这些模型假设所有特征都是数值的，而没有丢失值。所以在应用 scikit 学习模型之前，我们需要估算缺失的值。4.1. 删除法（Deletion）删除法是最简单的缺失值估算方法，直接将带有缺失值的样本或特征删除。但是，如果缺失值的比例较高，删除法会导致样本量过少或特征过少，从而影响模型的准确性。4.2. 插值法（Imputation）插值法是通过已有的数据来估算缺失值。插值法包括以下几种常用方法：单变量特征插补假设第x列中有缺失值，那么我们将用常数或第x 列的统计数据（平均值、中值或模式）对其进行估算。from sklearn.impute import SimpleImputerimport numpy as np# 构造一个有缺失值的二维数组X = np.array([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6], [7, 8, np.nan], [10, 11, 12]])# 创建一个SimpleImputer对象，使用均值插值imputer = SimpleImputer(strategy='mean')# 对X进行插值处理X_imputed = imputer.fit_transform(X)# 输出插值后的结果print(X_imputed)结果展示：[[ 1. 2. 3. ] [ 4. 7. 6. ] [ 7. 8. 7. ] [10. 11. 12. ]]可以看到，原来X数组中的缺失值被均值插值处理后，得到了一个完整的二维数组.2. 多元特征插补多元特征插补利用整个数据集的信息来估计和插补缺失值。在 scikit-learn 中，它以循环迭代的方式实现。现在我们将使用sklearn库中的IterativeImputer类来插补缺失值。这个类使用回归模型来预测缺失值。from sklearn.datasets import load_irisimport pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.experimental import enable_iterative_imputerfrom sklearn.impute import IterativeImputeriris = load_iris()df = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns= iris['feature_names'] + ['target'])# 创建缺失项df_missing = df.copy()df_missing.iloc[2:4, 1] = np.nandf_missing.iloc[3:6, 2] = np.nandf_missing.iloc[5:7, 3] = np.nandf_missing.iloc[7:9, 0] = np.nandf_missing.iloc[8:10, 1] = np.nandf_missing.iloc[10:13, 2] = np.nandf_missing.iloc[11:14, 3] = np.nanprint(df_missing)# 创建实例imputer = IterativeImputer()imputer.fit(df_missing)df_imputed = pd.DataFrame(data=imputer.transform(df_missing), columns=df_missing.columns)print(df_imputed)缺失值结果展示： sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm) target0 5.1 3.5 1.4 0.2 0.01 4.9 3.0 1.4 0.2 0.02 4.7 NaN 1.3 0.2 0.03 4.6 NaN NaN 0.2 0.04 5.0 3.6 NaN 0.2 0.05 5.4 3.9 1.7 NaN 0.06 4.6 3.4 1.4 0.3 0.07 NaN 3.4 1.5 0.2 0.08 NaN NaN 1.4 0.2 0.09 4.9 3.1 NaN 0.1 0.010 5.4 3.7 NaN NaN 0.011 4.8 3.4 1.6 NaN 0.012 4.8 3.0 NaN NaN 0.013 4.3 3.0 NaN NaN 0.014 5.8 4.0 1.2 0.2 0.0...补全结果展示：sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm) target0 5.100000 3.500000 1.400000 0.200000 0.01 4.900000 3.000000 1.400000 0.200000 0.02 4.700000 3.283147 1.300000 0.200000 0.03 4.600000 3.238815 1.213727 0.200000 0.04 5.000000 3.600000 1.222952 0.200000 0.05 5.400000 3.900000 1.700000 0.353042 0.06 4.600000 3.400000 1.400000 0.300000 0.07 5.007057 3.400000 1.500000 0.200000 0.08 4.982975 3.307063 1.400000 0.200000 0.09 4.900000 3.100000 1.213727 0.100000 0.010 5.400000 3.700000 1.223548 0.240023 0.011 4.800000 3.400000 1.600000 0.341056 0.012 4.800000 3.000000 1.215897 0.227493 0.013 4.300000 3.000000 1.207741 0.198455 0.014 5.800000 4.000000 1.200000 0.200000 0.05. 特征变换（静态连续变量）多项式变换（Polynomial Transformation）多项式变换是机器学习中的一种特征工程方法，可以将原始特征进行组合，生成新的特征，从而提高模型的表现。在sklearn中，可以使用PolynomialFeatures类来进行多项式变换。from sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures# 加载数据集boston = load_boston()X = boston.datay = boston.target# 将数据集分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 进行多项式变换poly = PolynomialFeatures(degree=2)X_train_poly = poly.fit_transform(X_train)X_test_poly = poly.transform(X_test)# 使用线性回归模型进行训练lr = LinearRegression()lr.fit(X_train_poly, y_train)# 在测试集上进行预测并评估模型性能score = lr.score(X_test_poly, y_test)print('R^2 score:', score)结果展示:R^2 score: 0.7258515818230033可以看出，使用多项式变换后，线性回归模型在测试集上的表现得到了明显提升，R^2分数达到了0.72左右。2.自定义变换（Custom Transformer）自定义变换是一种常见的特征工程方法，可以根据数据的特点，自定义一些变换操作，从而提高模型的表现。在sklearn中，可以通过自定义Transformer类来实现自定义变换。from sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin# 定义自定义Transformer类class CustomTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin): def __init__(self): pass def fit(self, X, y=None): return self def transform(self, X): # 对数据进行自定义变换 X_new = X[:, [0, 5, 6, 7]] X_new[:, 0] = X_new[:, 0] ** 2 X_new[:, 1] = X_new[:, 1] / X_new[:, 2] return X_new# 加载数据集boston = load_boston()X = boston.datay = boston.target# 将数据集分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 进行自定义变换ct = CustomTransformer()X_train_new = ct.fit_transform(X_train)X_test_new = ct.transform(X_test)# 使用线性回归模型进行训练lr = LinearRegression()lr.fit(X_train_new, y_train)# 在测试集上进行预测并评估模型性能score = lr.score(X_test_new, y_test)print('R^2 score:', score)结果展示：R^2 score: 0.6027146214638019可以看出，使用自定义变换后，线性回归模型在测试集上的表现得到了一定提升，R^2分数达到了0.60左右。6、特征编码（离散类别型特征）6.1 onehot编码from sklearn import preprocessing enc = preprocessing.OneHotEncoder() enc.fit([[0,0,3],[1,1,0],[0,2,1],[1,0,2]]) #这里一共有4个数据，3种特征 array = enc.transform([[0,1,3]]).toarray() #这里使用一个新的数据来测试 print(array) # [[ 1 0 0 1 0 0 0 0 1]]我们竖着看，可以看出第一种特征中只有0、1两类，第二组有0,、1、2三类，第三种有0、1、2、3四类，因此分别可以用2、3、4个状态类来表示。enc.transform就是将[0,1,3]这组特征转换成one hot编码，toarray()则是转成数组形式。第一个数为0，对应第一种特征则为 1 0；第二个数为1，对应第二种特征则为 0 1 0；第三个数为3，对应第三种特征则为 0 0 0 1。所以最后的输出为：[[ 1 0 0 1 0 0 0 0 1]]6.2 labelEncoding标签映射（Label Encoding）是一种常见的标签编码方法，将每个标签都映射为一个整数，常用于分类问题。在标签数量较少的情况下，标签映射可以简单有效地将标签转换为数字表示。from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 创建标签编码器 label_encoder = LabelEncoder() # 假设有一个包含标签的列表 labels = ['red', 'green', 'blue', 'green', 'red', 'blue', 'blue'] # 对标签进行编码 encoded_labels = label_encoder.fit_transform(labels) # 输出编码后的标签 print(encoded_labels)总结：数据预处理的方法有很多，此处只列其中的一些。以上方法的代码实现，均可在python的pandas和sklearn中完成。大家可根据需要去查阅学习。部分引用自https://mp.weixin.qq.com/s/Q17SHVpQoMDILXvR5gftAA、https://juejin.cn/post/7242202040427642941

求解这里怎么安装不了npm去下载那个库

“上海计算生物学大赛”中所提供的数据只有化合物相关，请问这些化合物对应的靶标数据都是已知的吗？如果是存在已知靶标的，有无指定的搜索渠道？

申请开通DataArts Insight服务，并完成服务授权即可开启数据自助分析之旅，洞察数据的奥秘。前提条件DataArts Insight尚在公测阶段，请先申请产品公测，再参考本节操作开通服务。申请DataArts Insight公测。开通DataArts Insight服务套餐首次使用DataArts Insight服务请按照控制台引导开通服务，并完成委托授权。说明：服务授权需要主帐号或者用户组Admin中的子帐号进行操作。如果需要对委托权限进行调整，可在“委托授权”页面中进行修改。单击“开通服务”。阅读并勾选服务协议。图1 开通DataArts Insight服务获取云服务使用权限。授权后DataArts Insight才拥有对所选云服务的使用权限。授权后可在系统设置-授权功能下再次对云服务的使用进行授权或取消授权同意授权后，DataArts Insight将在统一身份认证服务IAM为您创建委托，授权成功后，可以进入服务委托列表查看。表1 DLI委托权限列表 权限名详细信息备注VPC AdministratorDataArts Insight数据源连接需要使用VPC、子网、路由、对等连接功能，因此需要获得使用VPC（虚拟私有云）的VPC Administrator权限。由于云服务缓存需要时间，授权需3分钟左右才能生效。IAM ReadOnlyAccessDataArts Insight对未登录过DLI的用户进行授权时，需获取IAM用户相关信息。因此需要IAM ReadOnlyAccess权限。单击“确认”完成服务授权后，即可开始用DataArts Insight服务。