预测评估

金矿预测的评价模型太学术？那你得看看这个资源，模型划分得还挺细的，一共列了 12 类，像什么热液型、破碎蚀变岩型、斑岩型都有。重点是还了每类的资源占比，像热液型就占了 38%，一看就知道是主力选手。整体结构清晰，数据也挺扎实，适合搞地学资源可视化或者地图交互展示的场景。你要是做大屏、图层联动啥的，可以参考里面的成矿区带划分，空间分布信息比较全。

这份文档聚焦于 Oracle LogMiner 工具的性能测评。

这份在线测评包含选择题、简答题，覆盖了广泛的知识领域。

在LinkedIn上，有一些关于Hadoop的技能测评问题，以下是一些题目的整理（共18题）。这些问题涵盖了Hadoop的核心概念和应用场景，适合希望测试其Hadoop技能的专业人士。

以提供的视频数据为基础，深入分析车道占用对城市交通能力的影响。利用排队论、多元回归和元胞自动机建模，首先确定事故横断面的最大通行能力，并分析其变化趋势。结合视频2的实例，详细探讨了不同车道占用对实际通行能力的差异影响，通过多元回归和元胞自动机模型描述了排队长度与其他指标的关联。经过模型验证，应用于实际场景，预计车辆排队长度在5.5~7.5分钟后将达到上游路口。

本系统包含用户管理、数据维护、测评数据、帮助四个模块。用户管理模块对用户进行管理，区分普通用户和管理员用户权限。数据维护模块实现数据导入、导出、查询、删除重复记录、备份、恢复、注销等功能。测评数据模块负责生成随机抽样数据表、历史数据查询、数据校对。帮助模块提供软件功能介绍。

教学系统的 E-R 图，结构挺清晰，功能点也比较全。管理员、教师、学生三类角色分工明确，权限划分也做得不错。你要是想搞一个带用户分层的系统参考一下，挺有借鉴意义的。 教学系统的E-R 图，亮点就是多角色协作。管理员能管理后台，教师能看学生的评价，学生可以评价老师，整个流程比较完整，逻辑也通顺。 像这种评价系统，不仅能锻炼你对实体关系建模的理解，还能让你理清用户角色权限的设计。尤其是学生对老师评价这块，挺常见的，但细节容易疏漏。 顺手给你捎上几个关联的图，都是比较实用的： 学生选课 E-R 图 教师授课 E-R 模型 分步 E-R 图合并生成初步 E-R 图 RBAC 的 E-

风险预测模型评估是为了评估预测模型在风险预测方面的准确性和有效性。NRI（Net Reclassification Improvement）是衡量风险预测模型性能的一种方法，通过比较新旧模型在风险分类上的改进程度来评估。在R语言环境下，可以使用nricens和PredictABEL两种包来进行NRI计算，分别计算绝对NRI和相对NRI。此外，使用logistic回归模型建立预测模型，并进行数据预处理和结果对比。

针对大二学生 SQL Server 数据库课程学习成果的测试，涵盖数据库基础知识、SQL 语法、数据库设计等核心内容，检验学生对数据库理论和实践操作的掌握程度。

Yarn jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-tests.jar TestDFSIO --write --nrFiles 10 --size 1000MB TestDFSIO --read --nrFiles 10 --size 1000MB TestDFSIO --clean