当事人分类

当事人主题-分类是TD数据仓库模型设计的核心内容之一，专注于如何将当事人主题按照不同的业务需求进行分类，以提高数据处理和管理的效率。在此模型中，通过分类方法，我们可以精准定位不同类别的当事人数据，为业务决策提供更有力的支持。模型的建模过程涵盖了从数据源选择、数据清洗、数据建模到数据验证的完整流程。尤其在TD数据仓库中，通过系统化的分类和建模方法，将复杂的业务需求转换为数据支持，确保数据的高效流通和准确分析。

FS-LDM相关实体中，涉及到当事人和其财务档案的部分，详细介绍了TD数据仓库模型的建模过程。

FS-LDM模型在交易系统模型的基础上，引入了TD数据仓库模型，用于存储和管理营销活动地址和当事人资产信息。 TD数据仓库模型的建立过程包括以下步骤： 需求分析与数据源确定: 明确业务需求，确定所需数据的来源。 数据模型设计: 设计数据仓库的表结构，包括字段定义、数据类型、关系等。 数据ETL: 从源系统中抽取数据，进行数据清洗、转换和加载到数据仓库中。 数据质量校验: 对数据仓库中的数据进行质量校验，确保数据的准确性和完整性。 模型部署与应用: 将数据仓库模型部署到生产环境，并应用于实际业务场景。

当事人主题域内容示例 本节内容以当事人子类为例，展示TD数据仓库模型中当事人主题域的构成。

当事人主题（Party）指银行服务的各种对象，包括个人或对公客户、潜在客户、代理机构、雇员等。业务系统中的个人客户、对公客户、支付交易对手、潜在客户等都是当事人的范畴。详细介绍了Party-TD数据仓库模型的建模过程及其应用。

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MATLAB仿真代码，用于人眼定位和背景去除的应用。该算法通过分析图像数据来精确定位人眼，并有效去除背景干扰，提升视觉识别准确性。

电影推荐人系统作业是SCE 2015数据挖掘课程的一部分。该系统允许注册用户评价电影，基于MovieLens数据集获得电影推荐。

联系人转换向导是一个能够在不同程序和设备间轻松转换联系人列表的程序。该程序最初是为了解决将Outlook通讯录转移到Fritz!Box的难题而开发的。随着时间的推移，它已经发展成为一种通用的联系人列表转换工具，支持从多种来源导入和导出联系人。 程序使用C＃（GPLv3许可证）编写。 可以获取二进制文件（.exe）。与其他C＃/.NET程序一样，只要安装了当前的Mono Runtime，它就可以在各种平台上运行（当然，Outlook支持除外）。 依赖关系 Windows：.NET Framework 4.5 其他：Mono Runtime 参与项目 该工具最初由Gerald Hopf开发并维护至2016年中。目前该项目正在寻找新的贡献者，欢迎参与测试、持续集成、进一步开发和文档撰写。

matlab环境下进行机器人圆弧插补的仿真，代码详细，便于理解与应用。