数据发展时代，企业也都搭上了大数据这台顺风车。在战略选择上，是更应该偏向于大数据，还是BI。这一直是讨论的话题。大数据与BI有什么联系，在选择上又有哪些区别点，下面我将分别介绍大数据与BI，揭开大数据BI的面纱。 BI（商业智能） BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方
马尔可夫决策过程（MDP）的原始模型是马尔可夫链（Markov Chain, MC），下面先学习一些MC的内容： 马尔可夫性当前状态包含了对未来预测所需要的有用信息，过去信息对未来预测不重要，该就满足了马尔科夫性，严格来说，就是某一状态信息包含了所有相关的历史，只要当前状态可知，所有的历史信息都不再需要
随着越来越多的公司将商业智能BI引入到日常运营和商业决策中，BI的热点逐渐起来了。商业智能系统兴起，那BI对企业有什么好处呢？了解BI对企业会带来哪些好处，可以帮助我们更好地理解商业智能。 1、互联信息，中心决策 21世纪是信息化时代，建立企业中心决策机制，需要互联联通的数
摘要：全托管Serverless服务DLI就像是我们日常使用的滴滴共享打车，我们不再需要为购买和保养私家车而支出固定成本。 1. 趋势和挑战 1.1. 趋势 随着云化技术越来越成熟，企业开始逐步上云，其中辅助决策的数据分析业务也发生了如下几个方面的变化： 从结构化向多元化转变：随着数据采集技术
2016 多校5 ATM 题意: 有个人富到不知道自己有多少钱，但是知道钱数\(x\in \Z \cap [0,K]\) 它最多可以有\(W\)次查询超过钱数，\(W\ge 1\) 要求在最优决策的情况下，最小次数取出所有钱的期望次数 \[\ \]设\(K,W\)上界为\(O(n)\) 先考虑边界情况，如果它手里有\(0\)块钱，那么需要查询一次
大数据的七大核心具体价值 随着移动互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，纵观整个移动互联网领域，数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户
动态规划的单调性优化 1. 决策集合优化 \(\mathrm{dp}\)的时候决策集合只扩大不减小，直接把最大值\(/\)最小值\(/\)累加和记下来就好了. 例如：\(\mathrm{LCIS\ CH5101}\)，\(f_{i,j}=\max\limits_{0\leq k<j,B_k<A_i}\{f_{i-1,k}\}+1\). 外层\(i\)不变，随着\(j\)增大，每次决策\(k\)最多
企业采购过程中可能出现的风险相对较多，比如暗箱操作、弄虚作假、以次充好、收受回扣等等腐败现象，同时也容易出现积压浪费，更有甚者还可能出现包括质量问题、交付不及时、增加成本、上当受骗等情况。因此，采购风险防范控制是企业经营管理的重中之重。 有效控制采购风险的手段： 1、加强
\(\large斜率优化dp\) //P2365 #include<cstdio> #define ll long long using namespace std; ll f[5010],sumt[5010],sumc[5010]; int n,s; ll min(int a,int b){return a<b?a:b;} signed main(){ int n,s,t,c; scanf("%d%d",&n,&s); for
跟风 yuzhechuan 写个题解/kk 根据 yuzhechuan 的题解，这个东西其实就在求 \(f_i=\max\limits_{j=1}^n \{ a_j+\sqrt{|i-j|} \}-a_i\)，正反取两边即可，改为求 \(f_i=\max\limits_{j=1}^i \{ a_j+\sqrt{i-j} \}-a_i\) 发现这个东西是满足决策单调性的 设 \(i\) 的决策点为 \(j\)，发现这
要点：使用DMRP algorithm (decision making with a reference point)在重启阶段为解决问题提供好的方向。 引文来自： Kottler S. (2010) SAT Solving with Reference Points. In: Strichman O., Szeider S. (eds) Theory and Applications of Satisfiability Testing – SAT 2010. S
Exponential Recency Weighted Average Branching Heuristic for SAT Solvers Jia Hui Liang, Vijay Ganesh, Pascal Poupart,等. Exponential Recency Weighted Average Branching Heuristic for SAT Solvers[C]// Thirtieth Aaai Conference on Artificial Intelligence. A
一 边缘计算产生背景 随着移动通信技术的发展和智能终端的普及，用户对网络服务质量（QOS）、时延、带宽等网络性能要求越来越高。尽管新一代的移动设备中的CPU性能越来越强悍，依然无法在短时间内处理大量计算任务。此外，联网技术的飞速发展是的物联网设备爆发式增长，网络边缘产生的海
Exploiting Glue Clauses to Design Effective CDCL Branching Heuristics Chowdhury M.S., Müller M., You JH. (2019) Exploiting Glue Clauses to Design Effective CDCL Branching Heuristics. In: Schiex T., de Givry S. (eds) Principles and Practice of Constraint P
An Empirical Study of Branching Heuristics Through the Lens of Global Learning Rate Liang J.H., V.K. H.G., Poupart P., Czarnecki K., Ganesh V. (2017) An Empirical Study of Branching Heuristics Through the Lens of Global Learning Rate. In: Gaspers S., Wals
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import ListedColormapfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifieriris = datasets.load_iris()x = iris.data[:,:2]y = iris.targetx_min,x_max = x[:,0].mi
题目 点这里看题目。 分析 直接变换式子： \[\begin{aligned} h_j\le h_i+p_i-\sqrt{|i-j|} & \Rightarrow p_i\le h_j+\sqrt{|i-j|}-h_i\\ & \Rightarrow p_i=\lceil\max\{h_j+\sqrt{|i-j|}-h_i\}\rceil\\ &
一、什么是大数据 1.大数据的定义 大数据( Big Data)， 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 2.大数据的发展历程 3.大数据的主要特征
线性判据与回归 线性判据基本概念 线性判据： 定义：如果判别模型 f(x) 是线性函数，则 f(x) 是线性判据。 优势：计算量少，适用于训练样本较少的情况下。 模型： 判别公式： 决策边界： w 的方向垂直于决策边界。 样本到决策边界的距离： r = f(x)/||w||
金融学是研究人们怎样进行稀缺资源跨期配置的学科。稀缺资源包括资金或钱。资金的跨期配置也叫资金的融通，统称金融决策 金融体系：·金融工具：金融工具是资金跨期配置的载体，比如(股票、债券、保险合同、贷款合同)·金融中介机构：金融中介结构是资金跨期配置的经济实体，比如(券商、银
支持向量机模型的代价函数： 如果有一个正样本 y=1y=1y=1，其实仅仅要求 θTxθ^TxθTx 大于等于0，就能将该样本恰当分出，这是因为如果θTxθ^TxθTx >0 的话，代价函数值为0；类似地，如果有一个负样本，则仅需要 θTxθ^TxθTx<=0 就会将负例正确分离。但是，支持向量机的要求更高，不仅仅
原创转载请注明出处： SVM SVM 作为有监督的学习模型，通常可以帮我们模式识别、分类以及回归分析。 SVM 实际上适用于任何维度，在不同维度下， SVM 寻找类似二维直线的东西 在三维情形下， SVM 寻找一个 平面（plane） 在更高维度下， SVM 寻找一个 超平面（hyperplane） 这也正是支持向量得名的
一、决策步骤 二、算例分析 5个方案，6个属性，直觉模糊决策矩阵 matlab程序如下：
九卷读书：你的灯亮着吗? 发现问题的真正所在 - 九卷 - 博客园 https://www.cnblogs.com/jiujuan/p/12092391.html 处理一份内心煎熬的工作有两种方法——只有一种是正确的 - mindwind - 博客园 https://www.cnblogs.com/mindwind/p/10666862.html 纠结：决策有依据、局限和方法，也有后
两个旅行中的天使到一个富有的家庭借宿。这家人对他们并不友好，并且拒绝让他们在舒适的客人卧室过夜，而是在冰冷的地下室给他们找了一个角落。当他们铺床时，较老的天使发现墙上有一个洞，就顺手把它修补好了。 年轻的天使问为什么，老天使答逞：“有些事并不像它看上去那样。” 第二晚上，两入
