如何统计是建立在业务的基础上,那么通过跑业务流程,检查相应的数据是否正确的增加、减少 通过sql等方式手工计算,对数据进行比对。以及子表与父表的对比 存在的问题: 原始数据使用错误 数据处理逻辑错误 数据权限 数据误差 单值代码错误 数据的完整性 ...
摘要:本文介绍了SCA技术的基本原理 应用场景,业界TOP SCA商用工具的分析说明以及技术发展趋势 让读者对SCA技术有一个基本初步的了解,能更好的准确的应用SCA工具来发现应用软件中一些安全问题,从而帮助提升软件安全质量。 什么是SCA SCA Software Composition Analysis 软件成分分析,通俗的理解就是通过分析软件包含的一些信息和特征来实现对该软件的识别 管理 ...
2021-04-29 10:15 0 697 推荐指数:
如何统计是建立在业务的基础上,那么通过跑业务流程,检查相应的数据是否正确的增加、减少 通过sql等方式手工计算,对数据进行比对。以及子表与父表的对比 存在的问题: 原始数据使用错误 数据处理逻辑错误 数据权限 数据误差 单值代码错误 数据的完整性 ...
【前言】主成分分析(PCA)实现一般有两种,一种是对于方阵用特征值分解去实现的,一种是对于不是方阵的用奇异值(SVD)分解去实现的。 一、特征值 特征值很好理解,特征值和特征向量代表了一个矩阵最鲜明的特征方向。多个特征值和特征向量的线性组合可以表示此矩阵。选取特征值最大的特征值对应 ...
主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结。 1. PCA的思想 PCA ...
主成分分析原理与实现 主成分分析是一种矩阵的压缩算法,在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息,简单来说就是将 \(n×m\)的矩阵转换成\(n×k\)的矩阵,仅保留矩阵中所存在的主要特性,从而可以大大节省空间和数据量。最近课上学到这个知识,感觉很有意思,就在网上找一些博客 ...
原文:http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479 什么是PCA? 在数据挖掘或者图像处理等领域经常会用到主成分分析,这样做的好处是使要分析的数据的维度降低了,但是数据的主要信息还能保留下来,并且,这些变换后 ...
原文地址:https://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479 什么是PCA? 在数据挖掘或者图像处理等领域经常会用到主成分分析,这样做的好处是使要分析的数据的维度降低了,但是数据的主要信息还能保留下来,并且,这些变换 ...
一、PCA简介 1. 相关背景 在许多领域的研究与应用中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息,但也在一定程度上增加了数据采集的工作量,更重要的是在多数情况下,许多变量之间可能存在相关性 ...
原文地址:https://www.cnblogs.com/xinyuyang/p/11178676.html 主成分分析原理与实现 主成分分析是一种矩阵的压缩算法,在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息,简单来说就是将 n×m">n×mn×m的矩阵转换成 ...