行程数

时长变异系数：行程时长变异系数反映行程时长差异程度，但对出险率影响不明显。 分时长行程数：- 0-30分钟行程占比升高，出险率降低。- 30分钟以上行程占比升高，出险率上升。根据细分结果，构建“30分钟以上行程数量占比”指标，用于预测模型。

软件II执行程序是一款专门用于资源下载的工具。它通过优化下载过程，提升了用户体验。用户可以轻松快速地获取所需资源，同时保持高效率和稳定性。

SqlcipherShell64.exe是一个用于管理和操作SQLite数据库的工具。它支持64位操作系统，提供了强大的加密功能和灵活的数据库管理能力。使用SqlcipherShell64.exe，用户可以通过命令行界面执行各种数据库操作，包括创建、查询、更新和删除数据。该工具被广泛应用于需要安全管理数据库的场合，如企业数据存储和个人数据保护。

这份资料包含学习MongoDB时使用的文件，并附带了MongoDB运行程序，方便您进行实践操作。

在执行程序后，您可以查看测试结果。插入数据后，Login表和Detail表的内容可参照图4.12和图4.13展示。图4.12展示了Login表，图4.13则是Detail表，两者通过主键关联（共享主键方式）。这些步骤详细说明了Hibernate教程中的操作流程。

基于行程和速度特征的车险风险分析 行程里程分析 将行程里程划分为 0-2 公里、2-5 公里、5-10 公里、10-50 公里、50-100 公里和 100 公里以上六个区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。 0-2 公里区间: 区间行程数量占比越高，车险出险频率越低。 2 公里以上区间: 总体呈现出区间行程数量占比越高，车险出险频率越高的趋势，但存在一定波动性。 分析结果表明，2 公里可能是区分风险的一个临界值，但该值并非最优。由于后续建模不采用该因子，故不再进一步探讨更可靠的临界值。 虽然行程里程分析具有一定风险区分能力，但区分度和稳定性不如后续介绍的行程时长分析，因此最终选择后者用于构建预测模型。 速度相关因子分析 平均速度标准差 分析结果显示，平均速度标准差与车险出险频率之间的关系并不显著，难以解释其趋势。 因此，本次建模不考虑平均速度标准差这一因子。 分平均速度行程数 将行程平均速度划分为 0-15 千米/时、15-25 千米/时、25-40 千米/时、40-80 千米/时等区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。

（3）行程时长分布图 3为行程时长分布图，从图中可知很多行程均为短行程，其中行程时长大于5分钟且小于10分钟的占比最高，这种现象产生的原因与里程较短的原因类似。超过75%的行程，时长不超过30分钟，这可能与实际用车场景是吻合的。同时部分行程的时长为零，对于这种行程需要剔除。这种不确定性和主观性，短行程的出现更多的可能是由于底层数据机制的问题所导致的。从图中可发现，部分行程的里程为零，对于此类行程应予以剔除。

Squarezzle是数独游戏的新版本，由MATLAB开发。

该函数使用公式 n!/(n-k)! 计算所有可能的排列数，其中 n 表示样本中所有元素的数量，k 表示选择的元素数量。

使用Python判断给定数字是否为回文数，即正序和逆序读值相同。