技术经济指标

当前话题为您枚举了最新的 技术经济指标。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

神经网络技术预测煤矿综采工作面经济指标
基于神经网络的自学习方法,应用人工神经元网络系统理论,在西山煤电集团东曲矿综采工作面的实际资料统计分析基础上,预测工作面的日进度、日产量、回采工效率、坑木消耗、配件消耗等综合技术经济指标,预测结果精确度高,与实际相符。这一研究方法为煤矿综采工作面的计划、生产和管理提供了新的预测决策方法。
2005-2020年中国省级数字经济发展指标
中国省级数字经济发展指标 (2005-2020) 此数据集涵盖了中国各省份在2005年至2020年期间的数字经济发展关键指标,包括: 通信基础设施: 移动电话交换机数量 互联网上网人数 移动电话数量 长途光缆线路长度 固定电话用户局用交换机数量 公用电话长途电话交换机数量 人力资源: 中等专业学校在校学生数 IT从业人数 经济与教育投入: 技术成交额 人均工资 教育事业费 通过分析这些指标,可以洞察中国各省数字经济的发展进程、区域差异以及发展趋势。
聚束SAR成像技术及其成像指标分析
聚束SAR(Synthetic Aperture Radar)成像技术在雷达成像领域具有重要应用,其成像指标包括分辨率、覆盖范围和数据处理速度等关键参数。聚束SAR成像技术通过合成孔径雷达技术实现高分辨率的地面目标探测,广泛应用于地质勘探、环境监测和灾害评估等领域。
Matlab计算27个技术指标的函数开发
在本项目中,我们将开发一个 Matlab 函数,能够计算 27个不同技术指标。这些指标对于分析金融市场数据至关重要。用户可以通过该函数快速获取所需的技术指标,提升交易决策的效率和准确性。
指标名称与应用微波技术与微波电路分析
移动App统计2.0中的关键指标名称包括:用户累计总用户数、新增用户数、升级用户、日活用户数、启动次数、人均启动次数、周活用户数、月活用户数、次日留存率、3日留存率、7日留存率、30日留存率。在使用时长上,涵盖了用户使用时长分布、单次使用时长分布、人均使用时长和次均使用时长等多维度分析。 页面渠道和版本访问情况则通过访问次数、访问人数和自定义事件的多种属性进行统计,能够精细地衡量事件数值属性、事件计数、事件计算以及事件用户群。 此外,错误分析包括错误次数、错误率、报错设备数和报错设备占比,可进一步优化用户体验。 在网络监控中,请求数、不同维度的查询以及精准AB测试和生命价值分析均在体系中提供,为提升应用质量提供了多维度的数据支持。 完整数据及文档请参考小米开发者平台。
分类方法评价指标
在数据挖掘中,衡量分类方法优劣的指标多种多样,以下列举几项关键指标: 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例,是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间,体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间,影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力,体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力,决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度,影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度,影响模型的效率和可解释性。 8. 决策树大小:- 决策树模型的规模和复杂程度,影响模型的效率和可解释性。 9. 分类规则简洁性:- 分类规则的易懂程度,影响模型的可解释性和可应用性。
基于 Apache Common 日志的黑马技术论坛关键指标分析
项目目标 本项目通过对黑马技术论坛 Apache Common 日志进行深入分析,提取并计算论坛运营的关键指标,为运营者提供数据支持,辅助其进行决策。 主要内容 数据采集与预处理: 从黑马技术论坛获取 Apache Common 日志数据,并进行清洗、转换等预处理操作,为后续分析做好准备。 关键指标定义与计算: 根据论坛运营需求,定义关键指标,例如用户活跃度、帖子热度、板块活跃度等,并设计算法从日志数据中计算这些指标。 数据可视化与报告生成: 将计算得到的关键指标进行可视化展示,并生成分析报告,以直观的方式呈现论坛运营状况。 预期成果 本项目将构建一套完整的数据分析流程,实现对黑马技术论坛关键指标的持续监测与分析,为论坛运营决策提供数据支撑。
抛物线SAR指标
该项目提供了一个在 MATLAB 中实现抛物线SAR指标的功能,并将指标可视化,叠加在烛台图上。
HDFS 监控与指标入库
该工具能够监控 HDFS 的各项指标,并将数据存储至 MySQL 数据库。使用前,请先在 MySQL 中创建名为 nihao 的数据表,用于存储监控指标数据。 nihao 表结构: | 列名 | 数据类型 | 默认值 | 描述 ||---|---|---|---|| dt | datetime | NULL | 数据时间 || AddBlockNumOps | bigint(20) | NULL | 添加块操作次数 || BlockReceivedAndDeletedNumOps | bigint(20) | NULL | 接收并删除块操作次数 || CompleteNumOps | bigint(20) | NULL | 完成操作次数 || CreateNumOps | bigint(20) | NULL | 创建操作次数 || DeleteNumOps | bigint(20) | NULL | 删除操作次数 || GetFileInfoNumOps | bigint(20) | NULL | 获取文件信息操作次数 || RenameNumOps | bigint(20) | NULL | 重命名操作次数 || SendHeartbeatNumOps | bigint(20) | NULL | 发送心跳操作次数 || AddBlockAvgTime | double | NULL | 添加块平均时间 || BlockReceivedAndDeletedAvgTime | double | NULL | 接收并删除块平均时间 || CompleteAvgTime | double | NULL | 完成平均时间 || CreateAvgTime | double | NULL | 创建平均时间 || DeleteAvgTime | double | NULL | 删除平均时间 || GetFileInfoAvgTime | double | NULL | 获取文件信息平均时间 || RenameAvgTime | double | NULL | 重命名平均时间 || SendHeartbeatAvgTime | double | NULL | 发送心跳平均时间 |
指标正态检验问题
使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问,欢迎留言。