在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。
这么说可能理解起来不是很清晰，没关系，后面有具体的例子。
监督学习可分为“回归”和“分类”问题。
监督学习分类在回归问题中，我们会预测一个连续值。
也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来；
而在分类问题中，我们会预测一个离散值，我们试图将输入变量与离散的类别对应起来。
下面举两个例子，就会非常清楚这几个概念了。
通过房地产市场的数据，预测一个给定面积的房屋的价格就是一个回归问题。
这里我们可以把价格看成是面积的函数，它是一个连续的输出值。
但是，当把上面的问题改为“预测一个给定面积的房

MonoDepth-PyTorch-PyTorch无监督单目深度估计

决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。
在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
Quinilan后来又提出了C4.5，成为新的监督学习算法。
1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出，但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。

本系统是为中小型钢材销售企业量身定做的一套操作简单、功能实用的软件产品，它能够更好的帮助企业管理好库存、资金和业务。
可以动态反映企业经营过程中的各种状况，有效的控制企业经营过程中的库存、资金和业务操作风险，提高企业部门之间的协调性和员工的工作效率，企业领导只需要轻轻的点击几下鼠标即可看到公司的库存、销售业绩、资金回收和价格走势等信息。
本系统采用最新的WebService技术，可以稳定运行在公司的内部局域网或者互联网上，让分布在不同地方的公司部门之间实现了信息和资源共享。
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基本功能介绍　　　1.系统主要包括基本信息管理、验收入库、库存管理、销售出库、收退款、财务结算、数据统计、权限管理等主要模块。
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　3.在您最需要的地方系统提供了详细的检索和报表。
另外，根据不同企业的需要，我们可以为你量身定做报表和打印，争取让你把企业资金用在刀刃上。
　4.实现了公司部门之间资源和资金信息的共享，解决了由于信息不畅而造成的错开空提单、错退余款、销售价格不统一等现象。
有效的控制企业经营风险，维护企业信誉。
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　5.提货出库时预警功能：防止业务人员已过低的价格销售出库，另外，在欠款发货时给予操作人员预警提示，减少公司交易风险。
　6.维护方便：系统提供简单易用的数据备份及初始化工具。

生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。

CambridgeUROP2020：CYCLOPS在识别生物数据节律中的应用作者：亨利·林（HenryLim）背景昼夜节律影响生理和行为的许多方面，并调节哺乳动物的许多过程，包括体温，血压和运动能力。
由于现有的大规模数据集很少包含一天中的时间，因此识别人类分子机制具有挑战性。
为了解决这个问题，我们结合了对周期性结构，进化保护和无监督机器学习的理解，以沿着周期性周期对无序的人体活检数据进行排序。
该项目解决了从此类数据推断时间标签以识别人类和其他哺乳动物基因的昼夜节律的问题。
在本项目中研究的算法（按周期性结构的循环排序（CYCLOPS））利用进化守恒和机器学习来识别高维数据中的椭圆结构。
通过这种结构，CYCLOPS估计每个样本的相位。
我们首先使用人工生成的振荡数据，再使用按时间排序的鼠标和人类数据，对CYCLOPS进行了验证，并证明了其一致性。
介绍CYCLOPS的

在SQLServer中运行以下查询，可得出版本号：查询结果示例如下：TPC即事务处理性能委员会（TransactionProcessingPerformanceCouncil），是由数十家会员组成创建的非盈利机构，也是国际权威的第三方性能评测机构，其功能是负责制定商务应用测试基准规范并监督、管理发布测试结果，其总部设立在美国，官方网址为http://www.tpc.org/default.asp。
TPC发布了TPC-A、TPC-B、TPC-C、TPC-D、TPC-E、TPC-H、TPC-R、TPC-W、TPC-APP等数

1.C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。
2.K-means算法：是一种聚类算法。
3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google算法的重要内容。
7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。
8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
9.NaiveBayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（NaiveBayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝

商业分析实践指南中文版，涉及六个领域（1.整体概括；
2.需要评估；
3.规划；
4.启发；
5.跟踪与监督；
6.解决方案评价）BussinessAnalysisForPractitionersAPracticeGuide商业分析实践指南美]ProjectManagementInstituteO著Ⅸ中用电力出图书在版编目(CIP)数据商业分析实践指南/美国项目管理协会著:于兆鹏译.一北京:中国电力出版社,2015.10(项目管理前沿标准译丛)书名原文:Bussinessanalysisforpractitioners:apracticeguideISBN978-7-5123-8288-61.①商…Ⅱ.①美…②于…Ⅲ①商业信息学一指南Ⅳ.①F713.51-62中国版本图书馆CIP数据核字(2015)第223531号Bussinessanalysisforpractitioners:apracticeguide(978-1-62825-069-5)PMIisthepublisheroftheoriginalWorkandowneroftheTranslatedWorkTranslatedandpublishedbyChinaElectricPowerPresswithpermissionfromtheProjectManagementInstitute,Inc(PMI)ThistranslatedworkisbasedonBussinessanalysisforpractitioners:apracticeguidebyProjectManagementInstitute,IncC2015PMI.AllRightsReserved.PMIisnotaffiliatedwithChinaElectricPowerPressorresponsibleforthequalityofthistranslatedwork京权图字:01-2015-5498中国电力出版社出版、发行北京市东城区北京站西街19号100005htp:/www.cepp.sgcc.com.cn责任编辑:闫丽娜责任校对:太兴华责任印制:赵磊北京博图彩色印刷有限公司印届·各地新华书店经售2015年10月第1版·2015年10月北京第1次印刷889mm×1194mm16开本·21.75印张·244千字定价:98.00元敬告读者本书封底贴有防伪标签,刮开涂层可查询真伪本书如有印装质量问题,我社发行部负责退换版权专有翻印必究声明■声明作为项目管理协会(PMI)的标准和指南,本指南是通过相关人员的自愿参与和共同协商而开发的。
其开发过程汇集了一批志愿者,并广泛收集了对本指南内容感兴趣的人士的观点。
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IV@2015ProjectManagementInstituteBusinessAnalysisforPractitioners:APracticeGuide前言■前言《商业分析实践指南》是PMI基本标准的一个补充。
本指南提供有关如何将有效的商业分析实践应用于项目集和项目的指导,以实现成功的商业成果。
本指南为那些对商业分析学科感兴趣并致力于实践的组织和从业者提供了以下指导广泛收集了历史悠久和最新的商业分析技术和实践,并由经验丰富的商业分析专家和从业人员定义和解释。
描述了这些技术和实践如何使用,并包括许多具体的实例。
本指南将帮助读者获取以下信息:思考哪些实践和技术适用于自己的组织。
思考在不影响他们所支持的商业分析的质量前提下,如何适应和调整技术和实践来满足组织和文化需求。
o2015ProjectManagementInstituteBusinessAnalysisforPractitioners:APracticeGuide■商业分析实践指南本指南旨在鼓励探讨相关领域的实践,这些领域或许尚未达成共识。
商业分析学科及其关联角色不断演进。
该演进最显著的一些驱动因素有:提升对于适应快速变化能力的业务聚焦。
●尽可能有效地提升对于项目交付价值的关注。
●新的和持续发展的方法使干系人和项目团队成员相互协作,以达成实现商业价值的项目成功。
此外,商业分析实践的方法组织如何定制化所选择的实施方法高度依赖于组织、文化和方法论准则。
这些选择也受到组织愿意和能接受变化的程度影响。
并不期望每一位商业分析的实践者使用本指南中提到的所有技术,例如:有些实践者可能认为一些技术是传统的,因此过于受限。
PM认识到敏捷实践者可能期望更多的自适应技术。
●其他实践者可能发现一些技术太新,会有潜在的风险或复杂性。
考虑到所有这些因素,《商业分析实践指南》提供了这些实践作为起点,来确定思维过程和方法,从而改善组织和从业者的方法,并实现有效的商业分析。
PMI引入本指南的目的是确定与PMI基本标准相集成的有效方法。
实践指南是由业界领先的专家编写,本指南也不例外。
实践指南使用相对较新的过程,提供可靠的信息,同时减少编写和分发所需的时间。
PM定义实践指南为标准产品,为PM标准的应用提供支持性的补充信息和指导。
V@2015ProjectManagementInstitute.BusinessAnalysisforPractitioners:APracticeGuide前言■指南并不是完全达成共识的标准,不通过征求意见稿过程。
然而,由此产生的工作可能在后续形成一个完整的共识标准,如果这样,就要遵循PMI标准的记录编写过程。
o2015ProjectManagementInstitute.BusinessAnalysisforPractitioners:APracticeGuide目录■目录声明前言第1章引言1.1本指南的目的1.2对本指南的需要13PM对商业分析的日益关注1.4指南的目标受众…51.5什么是商业分析…516谁执行商业分析1.6.1商业分析角色所需技能和专业知识1.6.2组织如何实施商业分析1.6.3项目经理、商业分析师和其他角色的关系667991.6.4建立关系的必要性1.7需求的定义…101.7.1谁来负责定义需求101.7.2需求的类型10@2015ProjectManagementInstituteBusinessAnalysisforPractitioners:APracticeGuideX

在监督模式下训练的深度模型在各种任务上都取得了显著的成功。
在标记样本有限的情况下，自监督学习(self-supervisedlearning,SSL)成为利用大量未标记样本的新范式。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。