工程技术问题

SMOTE 代码演示了创建新特征、检测异常值、处理不平衡数据和估算缺失值的先进特征工程技术。 使用 SMOTE 重新采样不平衡数据 使用深度特征合成创建新特征 使用迭代输入器和 CatBoost 处理缺失值 使用 IsolationForest 进行异常值检测

探讨了VC如何有效调用MATLAB的方法和解决相关技术难题。

数据库同步技术在现代数据管理中扮演着至关重要的角色，它确保了不同数据库系统之间的数据一致性和实时性。SQL Server 提供了多种强大的同步技术，但同时也带来了一些需要深入理解和解决的挑战。 探讨 SQL Server 数据库同步技术中常见问题，并提供相应的解决方案和最佳实践。我们将分析不同同步方案的优缺点，并针对实际应用中可能遇到的问题，例如数据冲突、延迟和性能瓶颈，提供具体的解决策略。 数据冲突解决: 乐观锁与悲观锁的选择 基于时间戳或版本号的冲突检测 自定义冲突解决规则 延迟控制: 选择合适的同步模式：快照复制、事务复制、合并复制 优化网络带宽和服务器性能 配置合理的同步频率和批

随着信息技术的快速发展，大数据工程技术人员在各行各业中扮演着越来越重要的角色。他们通过数据分析和技术创新，为企业提供关键性的支持和解决方案。大数据工程技术人员不仅仅是数据的处理者，更是信息时代的战略参与者，推动着企业的发展和创新。

问题的拆解思路挺清晰的，尤其是结合了 ANSYS Workbench 的工程案例来讲，比较接地气。你如果经常搞仿真建模或者结构，点进去看看还挺有收获的。 概率函数的使用场景得还蛮实用，配套的案例链接里还结合了ANSYS工具的参数设置。像你做复杂系统模拟的时候，可以参考下，思路比较容易迁移。 排队模型那一篇我印象挺深，讲了有限源模型怎么在仿真中落地。嗯，例子是偏实际项目的，有点工程味，不是光讲概念那种。 如果你对灾变预测方向感兴趣，第二篇文章的内容可以看看。建模过程和参数控制都有提到，还顺手说了下误差控制那块，算是比较细了。 建议你用Workbench的时候，先搞明白每个模型背后的假设，不面调参

在投资组合模型中，除了股票外，还有一种无风险投资方式，如购买国库券。国库券的年收益率为5％。如何在考虑股票问题时，有效地利用无风险投资方式？问题分析表明，无风险投资方式是有风险投资的特例。因此，即使在股票模型中，这种模型仍然适用，但无风险投资方式的收益是固定的，其方差为0。根据希望的回报率为15％，我们可以设计对应的LINGO模型。

大数据的理解 大数据的最大特点 Hadoop架构和组件及其关系 Hadoop中的HDFS及其架构和数据复制策略 MapReduce过程和工作原理

机理模型融合机制 计算模式融合 领域专家经验知识融合

MATLAB控制工程工具箱技术手册，提供MATLAB实用技术指南。

随着软件系统规模和复杂性的增长，软件开发已演变成复杂的系统工程。软件工程中的对象、活动和过程越来越难以控制和管理，传统经验型处理模式已不适应新需求。数据挖掘技术的引入为实现智能化软件工程提供了重要机会。主要以软件工程中的数据对象为核心，系统介绍和归纳了在程序代码分析、故障检测、软件项目管理及开源软件开发等方面应用的数据挖掘技术，并对各方法进行了比较分析。最后探讨了未来研究的方向。