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计算机代写|数据库代考Database代考|CSC453

计算机代写|数据库代考Database代考|THE BEST LEVEL OF NORMALIZATION

Domain/key normal form makes a database provably immune to data anomalies, but it can be tricky to implement and it’s not usually necessary. The higher levels of normalization may also require you to split tables into many pieces, making it harder and more time consuming to reassemble the pieces when you need them.

For example, the previous section explained that an Employees table containing Street, City, State, and Zip fields was not in DKNF because the Street/City/State combination duplicates some of the information in the Zip field. The solution was to remove the Zip field and to look up an employee’s ZIP Code whenever it was needed. To see whether this change is reasonable, look at the costs and benefits.
The extra cost is that you must perform an extra lookup every time you need to display an employee’s address with the ZIP Code. Nearly any time you display an employee’s address you will need the ZIP Code, so you will probably perform this lookup a lot.
The benefit is that it makes the data less susceptible to data modification anomalies if you need to change a ZIP Code value. But how often do ZIP Codes change? On a national level, ZIP Codes change all the time, but unless you have millions of employees, your employees’ ZIP Codes probably won’t change all that frequently. This seems like a rare problem. It is probably better to use a tablelevel check constraint to validate the Street/City/State/Zip combination when the employee’s data is created or modified and then leave well enough alone. On the rare occasion when a ZIP Code really does change, you can do the extra work to update all of the employees’ ZIP Codes.

Often, $3 \mathrm{NF}$ reduces the chances of anomalies to a reasonable level without requiring confusing and complex modifications to the database’s structure.

When you design your database, put it in 3NF. Then look for redundancy that could lead to anomalies. If the kinds of changes that would cause problems in your application seem like they may happen often, then you can think about using the more advanced normalizations. If those sorts of modifications seem rare, you may prefer to leave the database less normalized.

计算机代写|数据库代考Database代考|NOSQL NORMALIZATION

This chapter talks a lot about relational databases and how you normalize them, but what about NoSQL databases? (Here, I’m talking about nonrelational NoSQL databases, not relational pieces built into a “not only SQL” style database.) Should you normalize them too? Does that give you the same benefits as normalizing a relational database?
The short answer is, “No, NoSQL databases are not really normalized.” That’s practically the definition of a nonrelational database. They don’t use tables, so the same concepts don’t apply.

This is both the benefit and the curse of NoSQL databases. The benefits include:
Flexible data models-You can store just about any kind of data, structured or unstructured. A relational database can store only structured data.

Changeable data models-You can easily change the data model over time. You might plan to store certain kinds of data, but if your needs change, then you can add new data to the database. This may make NoSQL databases particularly attractive if you don’t know what data you’ll eventually need.

Scalable-Because the pieces of a relational database are tied together, it can be complicated to distribute data across many servers. If the pieces of data in a nonrelational database are not related, then they can be stored just about anywhere.
Disadvantages include:
Poor standardization-Different kinds of nonrelational databases store data differently and have different query languages.

Data anomalies-Relational databases provide a lot of tools to prevent anomalies such as foreign key constraints and the structure of the database itself. Those are missing in NoSQL databases, so just about any kind of data anomaly is possible. If you delete the last piece of data that refers to a particular customer, then you have no knowledge that the customer exists.
Consistency-NoSQL databases often focus on performance and scalability, possibly at the expense of consistency. For example, the database won’t stop you from adding two pieces of data that contradict each other the way a relational database can.

Lack of atomicity-There’s usually no way to commit or rollback a set of transactions as a group. Someone might fetch an inconsistent version of the data while you’re in the middle of changing it. (NoSQL databases do support the idea of eventual consistency.)

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数据库代写

计算机代写|数据库代考Database代考|THE BEST LEVEL OF NORMALIZATION

域/键范式可以证明数据库不受数据异常的影响，但实现起来可能很棘手，而且通常不是必需的。更高级别的规范化可能还需要将表分成许多部分，这使得在需要时重新组装这些部分变得更加困难和耗时。

例如，上一节解释了包含Street、City、State和Zip字段的Employees表不是DKNF格式的，因为Street/City/State组合重复了Zip字段中的一些信息。解决方案是删除Zip字段，并在需要时查找员工的邮政编码。要了解这种变化是否合理，请查看成本和收益。
额外的成本是，每次需要显示带有邮政编码的员工地址时，都必须执行额外的查找。几乎在任何时候显示员工的地址都需要邮政编码，因此您可能会多次执行此查找。
这样做的好处是，如果需要更改ZIP Code值，它可以使数据不那么容易受到数据修改异常的影响。但是邮编多久换一次呢?在国家层面上，邮政编码一直在变化，但除非你有数百万员工，否则你员工的邮政编码可能不会经常变化。这似乎是一个罕见的问题。在创建或修改雇员的数据时，最好使用表级检查约束来验证Street/City/State/Zip组合，然后就不用去做了。在邮政编码确实更改的极少数情况下，您可以做额外的工作来更新所有员工的邮政编码。

通常，$3 \ mathm {NF}$将异常的可能性降低到合理的水平，而不需要对数据库结构进行令人困惑和复杂的修改。

当您设计数据库时，请将其置于3NF中。然后寻找可能导致异常的冗余。如果可能在您的应用程序中导致问题的更改类型似乎经常发生，那么您可以考虑使用更高级的规范化。如果这类修改似乎很少发生，那么您可能更愿意让数据库不那么规范化。

计算机代写|数据库代考Database代考|NOSQL NORMALIZATION

本章讨论了很多关系数据库以及如何规范化它们，但是NoSQL数据库呢?(这里，我谈论的是非关系型NoSQL数据库，而不是构建在“不仅仅是SQL”风格的数据库中的关系部分。)你也应该让它们正常化吗?这能给您带来与规范化关系数据库相同的好处吗?
简短的回答是:“不，NoSQL数据库并不是真正规范化的。”这实际上就是非关系数据库的定义。它们不使用表格，所以相同的概念不适用。

这既是NoSQL数据库的优点，也是它的缺点。其好处包括:
灵活的数据模型——您可以存储任何类型的数据，无论是结构化的还是非结构化的。关系数据库只能存储结构化数据。

可更改的数据模型—您可以随时间轻松更改数据模型。您可能计划存储某些类型的数据，但是如果您的需求发生变化，那么您可以向数据库中添加新数据。如果您不知道最终需要什么数据，这可能会使NoSQL数据库特别有吸引力。

可伸缩性—由于关系数据库的各个部分是绑定在一起的，因此跨多个服务器分发数据可能会比较复杂。如果非关系数据库中的数据块是不相关的，那么它们可以存储在任何地方。
缺点包括:
标准化差——不同类型的非关系数据库存储数据的方式不同，查询语言也不同。

数据异常—关系数据库提供了许多工具来防止异常，例如外键约束和数据库本身的结构。这些在NoSQL数据库中是不存在的，所以几乎任何类型的数据异常都是可能的。如果您删除了指向特定客户的最后一块数据，那么您就不知道该客户的存在。
一致性—nosql数据库通常关注性能和可伸缩性，可能以牺牲一致性为代价。例如，数据库不会像关系数据库那样阻止您添加两个相互矛盾的数据。

缺乏原子性——通常无法将一组事务作为一个组提交或回滚。有人可能会在您更改数据的过程中获取不一致的数据版本。(NoSQL数据库确实支持最终一致性的概念。)

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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计算机代写|数据库代考Database代考|SWEN304

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数据库Database不仅在许多应用程序中发挥作用，而且经常发挥关键作用。如果数据没有正确存储，它可能会损坏，程序将无法有意义地使用它。如果数据组织不当，程序可能无法在合理的时间内找到所需的数据。
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计算机代写|数据库代考Database代考|SWEN304

计算机代写|数据库代考Database代考|FIRST NORMAL FORM (1NF)

First normal form $(1 N F)$ basically says that the data is in a relational database. It’s sort of the price to play the game if you want be a relational database.

Most of the properties needed to be in $1 \mathrm{NF}$ are enforced automatically by any reasonable relational database engine. There are a couple of extra properties added on to make the database more useful, but mostly these rules are pretty basic. The official qualifications for $1 \mathrm{NF}$ are:

  1. Each column must have a unique name.
  2. The order of the rows and columns doesn’t matter.
  1. Each column must have a single data type.
  2. No two rows can contain identical values.
  3. Each column must contain a single value.
  4. Columns cannot contain repeating groups.
    The first two rules basically come for free when you use a relational database product such as Postgres, MySQL, or SQL Server. All these require that you give columns different names. They also don’t really care about the order of rows and columns, although when you select data you will probably want to specify the order in which it is returned for consistency’s sake. For example, you might want to sort a list of returned Student records by name.

Rule 3 means that two rows cannot store different types of data in the same column. For example, the Value field in a table cannot hold a string in one row, a date in another, and a currency value in a third. This is almost a freebie because database products won’t let you say, “This field should hold numbers or dates.”
One way to run afoul of Rule 3 is to store values with different types converted into a common form. For example, you could store a date written as a string (such as ” $3 / 14 / 2027$ “) and a number written as a string (such as “17”) in a column designed to hold strings. Although this is an impressive display of your cleverness, it violates the spirit of the rule. It makes it much harder to perform queries using the field in any meaningful way. If you really need to store different kinds of data, split them apart into different columns that each holds a single kind of data. (In practice, many databases end up with just this sort of mishmash field. In particular, users often enter important data in comment or notes fields and a program must later search for values in those fields. Not the best practice but it does happen.)
Rule 4 makes sense because, if two rows did contain identical values, how would you tell them apart? The only reason you might be tempted to violate this rule is if you don’t need to tell the rows apart. For example, suppose you fill out an order form for a pencil, some paper, and a tarantula. Oh, yeah, you also need another pencil so you add it at the end.

计算机代写|数据库代考Database代考|SECOND NORMAL FORM (2NF)

A table is in second normal form (2NF) if:

  1. It is in $1 \mathrm{NF}$.
  2. All of the non-key fields depend on all of the key fields.
    To see what this means, consider the alligator wrestling schedule shown in the following table. It lists the name, class (amateur or professional), and ranking for each wrestler, together with the time when this wrestler will perform. The Time/Wrestler combination forms the table’s primary key.

Although this table is in 1NF (don’t take my word for it-verify it yourself), it is trying to do too much work all by itself, and that leads to several problems.
NOTE Notice that the Wrestler field contains both first and last names. This would violate $1 \mathrm{NF}$ if you consider those as two separate pieces of information. For this example, let’s assume that you only need to display first and last name together and will never need to perform searches on last name only, for example. This is confusing enough without adding extra columns.
First, this table is vulnerable to update anomalies. An update anomaly occurs when a change to a row leads to inconsistent data. In this case, update anomalies are caused by the fact that this table holds a lot of repeated data. For example, suppose Sydney Dart decides to turn pro, so you update the Class entry in the third row. Now that row is inconsistent with the Class entry in row 6 that still shows Sydney as an amateur. You’ll need to update every row in the table that mentions Sydney to fix this problem.

Second, this table is susceptible to deletion anomalies. A deletion anomaly occurs when deleting a record can destroy information that you might need later. In this example, suppose you cancel the 3:30 match featuring Mike Acosta (because he strained a muscle while flexing in front of the mirror this morning). In that case, you lose the entire 7 th record in the table, so you lose the fact that Mike is an amateur, that he’s ranked 6th, and that he even exists. (Presumably, he disappears in a puff of smoke.)
Third, this table is subject to insertion anomalies. An insertion anomaly occurs when you cannot store certain kinds of information because it would violate the table’s primary key constraints. Suppose you want to add a new wrestler, Nate Waffle, to the roster but you have not yet scheduled any matches for him. (Nate’s actually the contest organizer’s nephew so he doesn’t really wrestle alligators; he just wants to be listed in the program to impress his friends.) To add Nate to this table, you would have to assign him a wrestling match, and Nate would probably have a heart attack. Similarly, you cannot create a new time for a match without assigning a wrestler to it.

计算机代写|数据库代考Database代考|SWEN304

数据库代写

计算机代写|数据库代考Database代考|FIRST NORMAL FORM (1NF)

第一个范式$(1 N F)$基本上表示数据在关系数据库中。如果你想成为关系型数据库，这就是游戏的代价。

$1 \ mathm {NF}$中需要的大多数属性都由任何合理的关系数据库引擎自动执行。为了使数据库更有用，还添加了一些额外的属性，但这些规则大多是非常基本的。$1 \ mathm {NF}$的官方资格是:

每个列必须有一个唯一的名称。

行和列的顺序不重要。

每个列必须有一个数据类型。

没有两行可以包含相同的值。

每一列必须包含一个值。

列不能包含重复组。
当您使用关系数据库产品(如Postgres、MySQL或SQL Server)时，前两条规则基本上是免费的。所有这些都要求为列指定不同的名称。它们也并不真正关心行和列的顺序，尽管在选择数据时，为了保持一致性，您可能希望指定返回数据的顺序。例如，您可能希望按名称对返回的Student记录列表进行排序。

规则3意味着两行不能在同一列中存储不同类型的数据。例如，表中的Value字段不能在一行中保存字符串，在另一行中保存日期，在第三行中保存货币值。这几乎是免费的，因为数据库产品不会让您说:“这个字段应该保存数字或日期。”
与规则3发生冲突的一种方式是将不同类型的值存储为转换为通用形式的值。例如，您可以将以字符串形式写的日期(例如“$3 / 14 / 2027$”)和以字符串形式写的数字(例如“17”)存储在用于保存字符串的列中。虽然这是你聪明的一个令人印象深刻的展示，但它违反了规则的精神。这使得以任何有意义的方式使用该字段执行查询变得更加困难。如果确实需要存储不同类型的数据，可以将它们分成不同的列，每个列保存一种数据。(在实践中，许多数据库最终得到的就是这种混杂字段。特别是，用户经常在注释或注释字段中输入重要数据，然后程序必须在这些字段中搜索值。这不是最好的做法，但确实会发生。)
规则4是有意义的，因为如果两行确实包含相同的值，您将如何区分它们?违反此规则的唯一原因可能是您不需要区分行。例如，假设您填写了一个铅笔、一些纸和一只狼蛛的订单。哦，对了，你还需要另一支铅笔，所以你要在最后加上它。

计算机代写|数据库代考Database代考|SECOND NORMAL FORM (2NF)

表在以下情况下为第二范式(2NF):

它在$1 \ mathm {NF}$中。

所有的非关键字段依赖于所有的关键字段。
要了解这意味着什么，请考虑下表中显示的鳄鱼摔跤时间表。它列出了每个摔跤手的姓名、级别(业余或专业)和排名，以及该摔跤手表演的时间。Time/Wrestler组合形成表的主键。

虽然这个表是1NF格式的(不要相信我的话——自己验证一下)，但是它试图独自完成太多的工作，这导致了几个问题。
注意，Wrestler字段同时包含姓和名。如果将它们视为两个独立的信息，则会违反$1 \ mathm {NF}$。对于本例，假设您只需要同时显示姓和名，并且永远不需要只对姓执行搜索。如果不添加额外的列，这已经足够令人困惑了。
首先，该表容易受到更新异常的影响。当对一行的更改导致数据不一致时，就会发生更新异常。在这种情况下，更新异常是由于该表包含大量重复数据这一事实造成的。例如，假设Sydney Dart决定转为职业选手，那么更新第三行的Class条目。现在这一行与第6行仍然显示悉尼是业余选手的Class条目不一致。您需要更新表中提到Sydney的每一行来解决这个问题。

第二，该表容易出现删除异常。当删除记录可能会破坏稍后可能需要的信息时，会发生删除异常。在这个例子中，假设你取消了3:30的迈克·阿科斯塔的比赛(因为他今天早上在镜子前弯腰时拉伤了肌肉)。在这种情况下，你失去了整个第七的记录，所以你失去了迈克是业余选手的事实，他排名第六，甚至他的存在。(据推测，他消失在一缕烟雾中。)
第三，此表受插入异常影响。当由于违反表的主键约束而无法存储某些类型的信息时，就会出现插入异常。假设您想在花名册中添加一个新的摔跤手Nate Waffle，但是您还没有为他安排任何比赛。(内特实际上是比赛组织者的侄子，所以他并不是真的和鳄鱼摔跤;他只是想被列入这个项目，好给他的朋友留下好印象。要把内特加到这张桌子上，你必须给他安排一场摔跤比赛，内特可能会心脏病发作。类似地，如果不为一场比赛分配一个摔跤手，就不能为它创建一个新的时间。

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微观经济学代写

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线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

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微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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计算机代写|数据库代考Database代考|CSE462/562

计算机代写|数据库代考Database代考|Comments and Notes

Semantic object models are fairly good at capturing the basic classes involved in a project, and through object attributes they do a decent job of showing which classes are related to other classes. However, they don’t capture every possible scrap of information about a project.
For example, semantic object models don’t indicate an attribute’s domain. There’s nothing in Figure 5.15 that shows that the CAR class’s Make attribute must take values from an enumerated list (Ford, GM, Yugo, DeLorean, and so forth), that Model must come from a list that depends on Make, and that NumberofCupholders should be an integer between 0 and 99. (Some of the bigger SUVs may need three-digit numbers.)

For an even stranger example, suppose you build a VOLLEYBALL_TEAM class to represent volleyball teams. Depending on the tournament, a volleyball team might have 2,4 , or 6 players, but other values are not allowed. (Although I’ve seen some really weird formats including the “executive retreat” event where as many 12 people wearing slacks and dress shirts but no shoes squeeze onto the court.) A semantic object model lets you specify a minimum and maximum for the PLAYER object attribute, but it cannot handle allowing the specific values 2,4 , or 6 .
A semantic object model also doesn’t necessarily capture all of the meaning of the relationships between classes. For example, suppose you build BAND and ARTIST classes to store information about your favorite heavy metal bands. You would like to make separate fields in the BAND class to represent lead vocal, lead guitar, lead trombone, and other key band members, but because these are all object attributes, you need to represent them in the model as ARTIST. You’d really like to make LeadVocal, LeadGuitar, and LeadTrombone attributes that have as their domain ARTIST objects.

Although you cannot make those kinds of attributes, you can jot down notes saying what each of the ARTIST objects in the BAND class represents. You can add them as a footnote to the class, in a separate document, or in any other way that will make it easy for you to remember the meanings of these associations.

计算机代写|数据库代考Database代考|ENTITY-RELATIONSHIP MODELS

An entity-relationship diagram ( $E R$ diagram or $E R D$ ) is another form of object model that in many ways is similar to a semantic object model. It also allows you to represent objects and their relationships, although it uses different symbols. ER diagrams also have a different focus, providing a bit more emphasis on relationships and a bit less on class structure (hence, the R in “ER diagram”).
The following sections explain how to build basic ER diagrams to study the entities and relationships that define a project.

Entities, Attributes, and Identifiers
An entity is similar to a semantic object. It represents a specific instance of something that you want to track in the object model. Like semantic objects, an entity can be a physical thing (such as an employee, work order, or espresso maker) or a logical abstraction (such as an appointment, discussion, or excuse for being late to work).
Similar entities are grouped into entity classes or entity sets. For example, the employee entities Bowb, Phrieda, and Gnick belong to the Employee entity set.
Like semantic objects, entities include attributes that describe the objects that they represent.
There are a couple of different methods for drawing entity sets. In the first method, a set is contained within a rectangle. Its attributes are drawn within ellipses and attached to the set with lines. If one of the attributes is an identifier (also called a key or primary key), then its name is underlined.
Figure 5.16 shows a simple Employee entity set with three attributes. (Some developers write entity set names in ALL CAPS, whereas others use Mixed Case.)

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数据库代写

计算机代写|数据库代考Database代考|Comments and Notes

语义对象模型非常擅长捕获项目中涉及的基本类，并且通过对象属性，它们可以很好地显示哪些类与其他类相关。然而，它们并不能捕捉到关于项目的所有可能的信息。
例如，语义对象模型不指示属性的域。图5.15中没有显示CAR类的Make属性必须从枚举列表(Ford、GM、Yugo、DeLorean等)中获取值，Model必须来自依赖于Make的列表，numberofcuholder应该是0到99之间的整数。(一些较大的suv可能需要三位数的车牌号。)

再举一个更奇怪的例子，假设您构建了一个排球类来表示排球队。根据比赛的不同，一支排球队可能有2名、4名或6名球员，但不允许有其他人数。(不过我也见过一些非常奇怪的形式，比如“高管静修”活动，多达12个人穿着休闲裤和正装衬衫，不穿鞋挤在球场上。)语义对象模型允许您为PLAYER对象属性指定最小值和最大值，但它不能处理允许的特定值2、4或6。
语义对象模型也不一定能捕获类之间关系的所有含义。例如，假设您构建BAND和ARTIST类来存储有关您最喜欢的重金属乐队的信息。您希望在BAND类中创建单独的字段来表示主唱、主音吉他、主音长号和其他关键乐队成员，但由于这些都是对象属性，因此需要在模型中将它们表示为ARTIST。你真的想让LeadVocal、LeadGuitar和LeadTrombone属性作为它们的领域ARTIST对象。

尽管您不能创建这些属性，但是您可以记下BAND类中的每个ARTIST对象表示什么。您可以将它们作为脚注添加到类中，在单独的文档中，或以任何其他方式使您更容易记住这些关联的含义。

计算机代写|数据库代考Database代考|ENTITY-RELATIONSHIP MODELS

实体关系图(E R或E R D)是对象模型的另一种形式，在许多方面类似于语义对象模型。它还允许您表示对象及其关系，尽管它使用不同的符号。ER图也有不同的关注点，它更多地强调关系，而较少地强调类结构(因此，“ER图”中的R)。
以下部分解释如何构建基本的ER图，以研究定义项目的实体和关系。

实体、属性和标识符
实体类似于语义对象。它表示您希望在对象模型中跟踪的某个特定实例。与语义对象一样，实体可以是物理对象(例如员工、工作命令或浓缩咖啡机)，也可以是逻辑抽象(例如约会、讨论或上班迟到的借口)。
相似的实体被分组为实体类或实体集。例如，员工实体Bowb、Phrieda和Gnick属于employee实体集。
与语义对象一样，实体包含描述它们所代表的对象的属性。
绘制实体集有几种不同的方法。在第一个方法中，一个集合包含在一个矩形中。它的属性绘制在椭圆内，并用线条连接到集合上。如果其中一个属性是标识符(也称为键或主键)，则其名称加下划线。
图5.16显示了一个简单的Employee实体集，包含三个属性。(有些开发人员使用全大写编写实体集名称，而其他开发人员则使用混合大小写。)

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|QBUS6850

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机器学习Machine Learning程序可以在没有明确编程的情况下执行任务。它涉及到计算机从提供的数据中学习，从而执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务，有可能通过编程算法告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤；就计算机而言，不需要学习。对于更高级的任务，由人类手动创建所需的算法可能是一个挑战。在实践中，帮助机器开发自己的算法，而不是让人类程序员指定每一个需要的步骤，可能会变得更加有效 。

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|QBUS6850

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Training and inference skew

Let’s imagine that we’re working on a team that has been developing a solution by using a batch extract of features for consistency throughout model development. Throughout the development process, we were careful to utilize data that we knew was available in the serving system’s online data store. Because of the success of the project, the status quo was simply not left alone. The business wants more of what we’re bringing to the table.

After a few weeks of work, we find that the addition of features from a new dataset that wasn’t included in the initial project development makes a large impact on the model’s predictive capabilities. We integrate these new features, retrain the model, and are left in the position shown in figure 15.2.

With the online feature system not able to access the data that was later included in the model revision, we have a training and inference skew problem. This problem manifests itself in two primary ways, as mentioned in figure 15.2:

  • Null values are imputed.
  • If filling with a mean or median value of the feature space, the variance and potential information within the feature vector will be reduced, potentially leading to model degradation during retraining.
  • If filling with a placeholder value, the results may be worse than the original model.
  • Null values are not handled. This may cause exceptions to be thrown, depending on the library used. This can fundamentally break the production deployment of the new model. The predictions will all be of the fallback heuristics “last hope” service.

Scenarios of mismatch between training and inference are not relegated to the presence or absence of feature data. These issues can also happen if the processing logic for creating the raw data is different between offline data in the data warehouse and the online systems. Working through these issues, diagnosing them, and repairing them can be incredibly costly and time-consuming.

As part of any production ML process, architectural validation and checks for consistency in offline and online training systems should be conducted. These checks can be manual (statistical validation through a scheduled job) or fully automated through the use of a feature store to ensure consistency.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|A brief intro to feature stores

From a project’s development perspective, one of the more time-consuming aspects of crafting the ML code base is in feature creation. As data scientists, we spend a great amount of creative effort in manipulating the data being used in models to ensure that the correlations present are optimally leveraged to solve a problem. Historically, this computational processing is embedded within a project’s code base, in an inline execution chain that is acted upon during both training and prediction.

Having this tightly coupled association between the feature engineering code and the model-training and prediction code can lead to a great deal of frustrating troubleshooting, as we saw earlier in our scenario. This tight coupling can also result in complicated refactoring if data dependencies change, and duplicated effort if a calculated feature ever needs to be implemented in another project.

With the implementation of a feature store, however, these data consistency issues can be largely solved. With a single source of truth defined once, a registered feature calculation can be developed once, updated as part of a scheduled job, and available to be used by anyone in the organization (if they have sufficient access privileges, that is).
Consistency is not the only goal of these engineered systems. Synchronized data feeds to an online transaction processing (OLTP) storage layer (for real-time predictions) are another quality-of-life benefit that a feature store brings to minimizing the engineering burden of developing, maintaining, and synchronizing ETL needs for production ML. The basic design of a feature store capable of supporting online predictions consists of the following:

  • An ACID-compliant storage layer:
  • (A) Atomicity-Guaranteeing that transactions (writes, reads, updates) are handled as unit operations that either succeed (are committed) or fail (are rolled back) to ensure data consistency.
  • (C) Consistency-Transactions to the data store must leave the data in a valid state to prevent data corruption (from an invalid or illegal action to the system).
  • (I) Isolation – Transactions are concurrent and always leave the storage system in a valid state as though operations were performed in sequence.
  • (D) Durability-Valid executions to the state of the system will remain persistent at all times, even in the event of a hardware system failure or power loss, and are written to a persistent storage layer (written to disk, as opposed to volatile memory).
  • A low-latency serving layer that is synchronized to the ACID storage layer (typically, volatile in-memory cache layers or in-memory database representations such as Redis).
  • A denormalized representation data model for both a persistent storage layer and in-memory key-value store (primary-key access to retrieve relevant features).
  • An immutable read-only access pattern for end users. The teams that own the generated data are the only ones with write authority.
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机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Training and inference skew

让我们想象一下，我们正在一个团队中工作，该团队一直在通过在整个模型开发过程中使用特征的批量提取来开发解决方案。在整个开发过程中，我们小心地利用我们知道在服务系统的在线数据存储中可用的数据。由于项目的成功，现状并没有被孤立。企业想要更多我们带来的东西。

经过几周的工作，我们发现从最初的项目开发中没有包含的新数据集中添加的特征对模型的预测能力产生了很大的影响。我们集成了这些新特征，重新训练了模型，并保留在图15.2所示的位置。

由于在线特征系统无法访问后来包含在模型修订中的数据，我们有一个训练和推理倾斜问题。这个问题主要表现在两个方面，如图15.2所示:

输入空值。

如果填充特征空间的均值或中值，则特征向量内的方差和潜在信息会减少，从而可能导致模型在再训练过程中退化。

如果填充占位符值，结果可能比原始模型更差。

不处理空值。这可能导致抛出异常，具体取决于所使用的库。这将从根本上破坏新模型的生产部署。这些预测都将是后备启发式“最后的希望”服务。

训练和推理之间不匹配的场景不会被降级为存在或不存在特征数据。如果在数据仓库中的离线数据和在线系统中创建原始数据的处理逻辑不同，也会发生这些问题。处理这些问题、诊断和修复它们可能是非常昂贵和耗时的。

作为任何生产ML过程的一部分，应该进行离线和在线培训系统的架构验证和一致性检查。这些检查可以是手动的(通过计划作业进行统计验证)，也可以是完全自动化的(通过使用特性存储来确保一致性)。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|A brief intro to feature stores

从项目开发的角度来看，制作ML代码库的一个更耗时的方面是创建特性。作为数据科学家，我们花了大量创造性的努力来操纵模型中使用的数据，以确保最佳地利用存在的相关性来解决问题。从历史上看，这种计算处理被嵌入到项目的代码库中，在内联执行链中，该执行链在训练和预测期间都起作用。

在特征工程代码与模型训练和预测代码之间拥有这种紧密耦合的关联可能导致大量令人沮丧的故障排除，正如我们在前面的场景中看到的那样。如果数据依赖关系发生变化，这种紧密耦合还会导致复杂的重构，如果计算出的特性需要在另一个项目中实现，则会导致重复的工作。
然而，通过功能存储的实现，这些数据一致性问题可以在很大程度上得到解决。使用一次定义的单一事实源，可以一次开发注册的特征计算，作为计划作业的一部分进行更新，并且可供组织中的任何人使用(如果他们具有足够的访问权限)。

一致性并不是这些工程系统的唯一目标。同步数据馈送到在线事务处理(OLTP)存储层(用于实时预测)是功能存储带来的另一个生活质量的好处，它可以最大限度地减少开发、维护和同步生产ML所需的ETL的工程负担。能够支持在线预测的功能存储的基本设计包括以下内容:
兼容acid的存储层:
(A)原子性——保证事务(写、读、更新)作为单元操作来处理，无论是成功(提交)还是失败(回滚)，以确保数据一致性。
一致性——到数据存储的事务必须使数据处于有效状态，以防止数据损坏(由于对系统的无效或非法操作)。
(I)隔离——事务是并发的，并且总是使存储系统处于有效状态，就好像操作是按顺序执行的一样。
(D)持久性——对系统状态的有效执行将始终保持持久性，即使在硬件系统故障或断电的情况下也是如此，并被写入持久存储层(写入磁盘，而不是易失性存储器)。
与ACID存储层同步的低延迟服务层(通常是易失的内存缓存层或内存数据库表示，如Redis)。
用于持久存储层和内存中的键值存储(检索相关特性的主键访问)的非规范化表示数据模型。

用于最终用户的不可变只读访问模式。拥有生成数据的团队是唯一具有写入权限的团队。

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线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

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微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|COMP5318

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机器学习Machine Learning程序可以在没有明确编程的情况下执行任务。它涉及到计算机从提供的数据中学习，从而执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务，有可能通过编程算法告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤；就计算机而言，不需要学习。对于更高级的任务，由人类手动创建所需的算法可能是一个挑战。在实践中，帮助机器开发自己的算法，而不是让人类程序员指定每一个需要的步骤，可能会变得更加有效 。

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Do you really want to be the canary? Alpha testing and the dangers of the open source coal mine

Let’s pretend for a moment that you are incredibly new to the field of DS. So new, in fact, that it’s your first week on the job. In the office, you look around your desk. Not a single DS on the team has been employed in the profession for more than a month. The manager, an experienced software engineer, is busy with managing not only the DS team, but also the business intelligence team and the data warehousing group, and is busy interviewing additional candidates to fully round out the new DS team.

As a first task, a low-hanging fruit modeling project is generated for the team to tackle. Being told that no, you can’t use your laptops to do the work as you did in school, the direction that the manager gives all of you is to select a framework for developing models.

Within the first few days of research and investigations into platforms and solutions, one of the team members catches wind of a new framework being discussed in blogs. It seems to be forward-thinking, feature-rich, and easy to use. The general discussion around what is planned to be built for it over the coming months is incredibly powerful. There is talk about supporting not only CPU tasks in a distributed massively parallel processing (MPP) system written in C++ that has a slick-looking Python API as an interface, but also GPU clusters and future plans to support a quantum computing interface (quantum oracle optimization of superposition of all possible solutions to least squares problems)!

If you’ve ever read the source code for an ML framework (one that’s used by a majority of professionals in solving actual problems, that is), contributed to one, or built even a wrapper around the functionality exposed in one of the more popular open source ones out there, you’ll realize how silly this “new and hot” framework is. If that describes you, you’d be in the right-hand section of figure 13.11 (not bitter, but rather, wise).

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Technology-driven development vs. solution-driven development

Let’s shift gears from the newbie-crew of DS members in section 13.4 and take a look at working in a group filled with highly experienced ML engineers. Let’s suppose that not a single person on the team has fewer than 20 years of software development experience, and each has grown bored and tired with building different flavors of deep learning models, gradient boosted trees, linear models, and univariate forecasts.
They all yearn to build something to automate away the tedium of the hundreds of predictive models that they are working on. What they want more than anything is a challenge.

When faced with their next major project, an association-rules-based implementation (were they to use a tried-and-true approach), they decide to get clever. They feel as though they could write a more performant version of the FP-growth algorithm on Apache Spark and set to work deriving an equation for an improved version of an FP-tree that can be mined dynamically in such a way as to eliminate one of the core scans of the tree for item collection retrieval.

While well-intentioned, they end up spending three full months working on their algorithm, testing it, and proving that it retains nearly identical results to the reference FP-growth implementation but at a fraction of the time to build and scan the tree. They’ve created a novel algorithm implementation and set to work on using it to solve the business use case that they agreed to develop.

They crack some beers, slap some backs, and get to work on writing their blog post and whitepaper, and prepare for some conference speaking engagements. Oh boy, everyone is going to know just how clever they are now!

They release the solution into production. Everything is working well, and the algorithm is, in their minds, paying for itself every day in cost savings of remarkably improved runtimes. That is, of course, until a major revision for the underlying framework is released. In this new runtime, significant changes are made to the way these trees are constructed in the open source framework, as well as a fundamental level of optimization in how antecedents are building the consequents.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|COMP5318

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Do you really want to be the canary? Alpha testing and the dangers of the open source coal mine

让我们暂时假设你是DS领域的新手。太新了，事实上，这是你工作的第一周。在办公室里，你环顾你的办公桌。团队中没有一个DS在这个行业工作超过一个月。经理是一位经验丰富的软件工程师，他不仅忙于管理DS团队，还忙于管理商业智能团队和数据仓库团队，并忙于面试其他候选人，以充实新的DS团队。

作为第一个任务，生成一个容易实现的建模项目供团队处理。被告知不行，你们不能像在学校那样使用笔记本电脑工作，经理给你们所有人的指示是选择一个开发模型的框架。

在对平台和解决方案进行研究和调查的头几天，一个团队成员发现博客中正在讨论一个新框架。它似乎具有前瞻性，功能丰富，易于使用。在接下来的几个月里，关于计划为它建造什么的一般性讨论是令人难以置信的强大。有讨论说，不仅支持用c++编写的分布式大规模并行处理(MPP)系统中的CPU任务，而且支持GPU集群和未来计划支持量子计算接口(量子oracle优化最小二乘问题的所有可能解决方案的叠加)!

如果您曾经阅读过ML框架(即大多数专业人员在解决实际问题时使用的框架)的源代码，为其贡献过代码，或者甚至在一个更流行的开源框架中构建了一个包装器，那么您就会意识到这个“新而热门”的框架是多么愚蠢。如果这描述了您，那么您应该在图13.11的右侧部分(不是痛苦，而是明智)。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Technology-driven development vs. solution-driven development

让我们从13.4节中DS成员的新手队伍中转移一下，看看在一个充满经验丰富的ML工程师的团队中工作。让我们假设团队中没有一个人拥有少于20年的软件开发经验，并且每个人都对构建不同风格的深度学习模型、梯度增强树、线性模型和单变量预测感到厌倦和厌倦。
他们都渴望建立一些东西来自动化他们正在研究的数百个预测模型。他们最想要的是挑战。

当面对他们的下一个主要项目，一个基于关联规则的实现(如果他们使用可靠的方法)时，他们决定变得聪明一些。他们觉得自己可以在Apache Spark上编写一个性能更高的fp增长算法版本，并着手推导一个改进版本的fp树的方程，该方程可以动态挖掘，从而消除对树进行项目集合检索的核心扫描之一。

虽然是出于好意，但他们最终花了整整三个月的时间研究算法，测试算法，并证明它与参考fp增长实现保持几乎相同的结果，但只花了一小部分时间来构建和扫描树。他们创建了一个新颖的算法实现，并开始使用它来解决他们同意开发的业务用例。

他们喝点啤酒，拍拍后背，开始写博客和白皮书，准备一些会议演讲。哦，天哪，现在每个人都知道他们有多聪明了!

他们将解决方案发布到生产中。一切都运行得很好，在他们看来，算法每天都在显著改善运行时间，从而节省成本。当然，直到底层框架的主要修订发布为止。在这个新的运行时中，这些树在开放源码框架中的构造方式发生了重大变化，并且在如何构建前件事的结果方面进行了基本的优化。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。机器学习Machine Learning是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。

机器学习Machine Learning程序可以在没有明确编程的情况下执行任务。它涉及到计算机从提供的数据中学习，从而执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务，有可能通过编程算法告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤；就计算机而言，不需要学习。对于更高级的任务，由人类手动创建所需的算法可能是一个挑战。在实践中，帮助机器开发自己的算法，而不是让人类程序员指定每一个需要的步骤，可能会变得更加有效 。

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Elegant complexity vs. overengineering

Imagine for a moment that we’re starting a new project. It’s not too much of a departure from the last two chapters (spoiler alert: it has to do with dogs). We have some data about the dogs. We know their breed, age, weight, favorite food, and whether they’re generally of a favorable disposition. In addition, we have labeled data that measured whether each dog was exhibiting signs of hunger when they walked into our pet store franchise.

Armed with this data, we’d like to build a model that predicts, based on the registered data of our canine consumers, whether we should offer them a treat when they pass through the checkout line.
NOTE Yes, I’m fully aware of how silly this is. It makes my wife chuckle, though, so the scenario is staying.
As we begin working on investigating the data, we realize that we have a truly enormous amount of training data. Billions upon billions of rows of data. We’d like to utilize it all in the training of the model, though, so our platform decision leaves a simple choice for running this: Apache Spark.

Since we’ve been using Python so extensively throughout this book, let’s use this chapter to delve into another language used extensively for large-scale (in terms of training row count volume) ML projects: Scala. Since we’ll be using Spark’s ML library, in order to effectively build a feature vector from our columnar data, we’ll need to identify any noncontinuous data types and convert them to indexed integer values.

Before we get into code examples that show the differences between the topic of this section, let’s discuss the scales of ML coding practices. I like to think of development style (with regards to code complexity) as a delicate balancing act, illustrated in figure 13.1.

On the right side of this scale, we have very lightweight code. It’s highly declarative (almost script-like), monotonous (statements copied and pasted many times over with slight changes to the arguments), and tightly coupled (changing one element means scouring through the code and updating all of the string-based configuration references).

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Lightweight scripted style (imperative)

Before we get into the code of the minimalistic declarative style of writing our prototype ML model, let’s take a brief look at what our data looks like. Table 13.1 shows a sample of the first five rows of the dataset.

We can clearly see that the majority of our data will need to be encoded, including our label (target) of hungry.

Let’s take a look at how we could handle these encodings by building a vector and running a simple DecisionTreeClassifier by using the Pipeline API from SparkML.

The code for these operations is in the following listing. (See the “Why Scala?” sidebar for why I’m choosing to show these examples in Scala rather than Python.)

This code should look relatively familiar. It’s what we all see when we look at API documentation for a particular modeling framework. In this case, it’s Spark, but similar examples exist for any particular framework. It’s of an imperative style, meaning that we’re providing the execution steps directly in our code, preserving the manner in which we would do this step by step. While it makes the code incredibly easy to read (which is why examples in Getting Started guides use this format), it’s a nightmare to modify and extend as we work through different tests during experimentation and MVP development.

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机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Elegant complexity vs. overengineering

想象一下，我们正在开始一个新项目。它与前两章没有太大的不同(剧透警告:它与狗有关)。我们有一些关于狗的数据。我们知道他们的品种，年龄，体重，最喜欢的食物，以及他们是否有一个良好的性格。此外，我们还标记了数据，以衡量每只狗在走进我们的宠物店时是否表现出饥饿的迹象。

有了这些数据，我们想建立一个模型，根据我们的狗消费者的注册数据来预测，当它们通过收银台时，我们是否应该给它们提供款待。
是的，我完全意识到这是多么愚蠢。不过，这让我妻子咯咯地笑了起来，所以这个场景还是保留了下来。
当我们开始调查这些数据时，我们意识到我们有大量的训练数据。数以亿计的数据行。但是，我们希望在模型的训练中充分利用它，因此我们的平台决定留给它一个简单的选择:Apache Spark。

由于我们在本书中一直在广泛地使用Python，让我们利用这一章深入研究另一种广泛用于大规模(就训练行数而言)ML项目的语言:Scala。由于我们将使用Spark的ML库，为了有效地从列数据中构建特征向量，我们需要识别任何非连续数据类型并将其转换为有索引的整数值。

在我们进入显示本节主题之间差异的代码示例之前，让我们先讨论ML编码实践的规模。我喜欢将开发风格(与代码复杂性相关)视为一种微妙的平衡行为，如图13.1所示。

在这个尺度的右边，我们有非常轻量级的代码。它是高度声明性的(几乎像脚本一样)、单调的(多次复制和粘贴语句，对参数进行了轻微的更改)和紧密耦合的(更改一个元素意味着遍历代码并更新所有基于字符串的配置引用)。

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在我们进入编写原型ML模型的极简声明式代码之前，让我们简要地看一下我们的数据是什么样子的。表13.1显示了数据集前五行的示例。

我们可以清楚地看到，我们的大部分数据都需要编码，包括我们的标签(目标)hungry。

让我们看一下如何通过构建一个矢量并使用SparkML的Pipeline API运行一个简单的decisiontreecclassifier来处理这些编码。

这些操作的代码如下清单所示。(请参阅“为什么是Scala?”边栏，了解为什么我选择用Scala而不是Python来展示这些示例。)

这段代码看起来应该比较熟悉。这是我们在查看特定建模框架的API文档时所看到的。在这种情况下，它是Spark，但是对于任何特定的框架都存在类似的示例。它是一种命令式风格，这意味着我们直接在代码中提供执行步骤，保留了我们一步一步执行的方式。虽然它使代码非常容易阅读(这就是为什么入门指南中的示例使用这种格式)，但当我们在实验和MVP开发期间进行不同的测试时，修改和扩展它是一场噩梦。

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微观经济学代写

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线性代数代写

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

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微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Measuring model attribution

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Measuring model attribution

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Measuring model attribution

We’re moving on to ice cream. Specifically, we’re a group of DSs working at an ice cream company. A few months ago, the sales and marketing teams approached us, asking for a model that will help identify when to send coupons to customers to increase the chance of them seeing those coupons in their inboxes. The marketing group’s standard behavior is to send out a bulk mailing every Monday morning at $8 \mathrm{a} . \mathrm{m}$. Our project aims to generate a day-and-hour combination to send the emails out on an individualized (personalized) basis.

The top of figure 11.2 shows the components and examples of our prior state. The bottom of the figure shows what the model output fashions as part of an image component generator, personalized to each of our members.

We’ve built this MVP and have shown some promising results based on our shadow runs. Through tracking our pixel data (a $1 \times 1$ pixel embedded in our emailed coupon codes that show the open and click rates for our marketing ads), we’re finding shockingly accurate results from our model based on our monitoring of actual open and usage rates of our coupons.

While this news is exciting, the business isn’t convinced by our delta error in minutes from prediction to actual opening time of the emails. What they really want to know is this: “Does this increase sales?” To begin to answer that question, we should analyze that metric, shown in figure 11.3.

How can we determine whether a causal relationship exists between sending targeted coupons to customers at times that they are most likely to see the coupons, and the customers’ use of those coupons? It all begins with determining what to measure, who to measure it on, and what tools to utilize to determine if the model has a causal influence.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Measuring prediction performance

The first step that we need to think about in measuring our model’s performance is the same as we would engage in for any design of experiments (DOE) exercise. We start by talking to the experts who engage in the email marketing campaigns (our internal customers for this project) well before the production release date of our solution. This team, after all, has a fundamentally deep understanding of both our customers and their interactions with our product line.

During these discussions, we’ll want to focus on the marketing team’s knowledge of our customer. That deep understanding of the customer base will aid us in determining which data that we collect about them can be used to limit the latent effects in order to minimize variance in our results. Table 11.1 shows the conjectures that the SME groups and the DS team have, along with the results of the analysis.

We know that we need to minimize the latent variable effects that are causing behavior imbalance. We can’t get the data that conclusively identifies the behaviors that we’re seeing (multimodality), but we certainly can improve our attribution if we control for it. But how can we do that? How do we group our users most effectively?

Based on our discussions with the SME group, we set about analyzing approaches that can reduce the inherent variability within our population. By listening to the marketing team, we find that its tried-and-true methodology for evaluating customer cohorts is the most optimal solution. By combining the recency of purchases, the number of historical purchases, and the total amount of spending sent our way by customers, we can define a standard metric to classify our cohorts (see the following sidebar regarding RFM for the power of this segmentation technique).

RFM: A great way to group humans if you’re selling things to them RFM, an acronym for recency, frequency, and monetary value, is a direct marketing term coined by Jan Roelf Bult and Tom Wansbeek. In their article “Optimal Selection for Direct Mail,” they postulated RFM as a significantly powerful means of assigning value to customers. The pair estimated that $80 \%$ of a company’s revenue actually comes from $20 \%$ of its customers.

While prescient in the extreme, the success of this methodology has been proven time and again in many industries (not relegated to only business-to-consumer companies, either). The principal concept is to define five quantile-based buckets of customers on each of these three observational variables. Customers with a high value in monetary value, for instance, would be the top $20 \%$ of spenders, receiving a value of 5 for M. Customers with a low value in frequency (the number of total purchases over the lifetime of the account), typically consisting of one-time purchasers, would have an $\mathrm{F}$ value of 1.

When combined, RFM values create a matrix of 125 elements ranging from the lowestvalue customer (111) to the highest-value (555) customer. Applying business-specific and industry-specific meta-groupings atop these raw 125 matrix entry values allows for a company (and a DS team) to have points of latent-variable-lessening stratification points for the purposes of hypothesis testing.

I once was a bit incredulous at this technique of grouping human behavior in such a simplistic way-until I analyzed it for a third time at a third company. I’m now a pretty firm believer in this seemingly simplistic but wondrously powerful technique.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Measuring model attribution

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接下来是冰淇淋。具体来说，我们是一群在冰淇淋公司工作的DSs。几个月前，销售和市场团队找到我们，要求我们提供一个模型，帮助他们确定何时向客户发送优惠券，以增加他们在收件箱中看到这些优惠券的机会。营销组的标准行为是每个星期一早上以$8 \ mathm {a}的价格发送大量邮件。\ mathrm {m} $。我们的项目旨在生成一个日和小时的组合，以个性化的方式发送电子邮件。

图11.2的顶部显示了我们先前状态的组件和示例。图的底部显示了模型输出的样式，作为图像组件生成器的一部分，针对我们的每个成员进行个性化。

我们已经构建了这个MVP，并根据我们的影子运行显示了一些有希望的结果。通过跟踪我们的像素数据(在我们的电子邮件优惠券代码中嵌入1美元乘以1美元的像素，显示我们营销广告的打开率和点击率)，我们发现基于我们对优惠券实际打开率和使用率的监测，我们的模型得出了惊人的准确结果。

虽然这个消息令人兴奋，但我们从预测到实际打开邮件时间的分钟误差并不令人信服。他们真正想知道的是:“这会增加销量吗?”要开始回答这个问题，我们应该分析这个指标，如图11.3所示。

我们如何确定在客户最有可能看到优惠券的时候向他们发送目标优惠券与客户使用这些优惠券之间是否存在因果关系?这一切都始于确定测量什么，谁来测量，以及使用什么工具来确定模型是否具有因果影响。

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在测量模型的性能时，我们需要考虑的第一步与我们参与任何实验设计(DOE)练习的步骤是一样的。在解决方案的产品发布日期之前，我们首先与参与电子邮件营销活动的专家(我们这个项目的内部客户)进行交谈。毕竟，这个团队对我们的客户以及他们与我们产品线的互动有着深刻的理解。

在这些讨论中，我们希望把重点放在营销团队对客户的了解上。对客户基础的深刻理解将帮助我们确定我们收集的关于他们的哪些数据可以用来限制潜在的影响，从而最小化我们结果中的方差。表11.1显示了中小企业组和DS团队的推测，以及分析结果。

我们知道，我们需要将导致行为失衡的潜在变量效应最小化。我们无法得到最终确定我们所看到的行为(多模态)的数据，但如果我们控制它，我们肯定可以改进我们的归因。但是我们怎么做呢?我们如何最有效地对用户进行分组?

根据我们与SME小组的讨论，我们开始分析可以减少我们人群中固有变异性的方法。通过听取营销团队的意见，我们发现其评估客户群体的可靠方法是最优的解决方案。通过结合最近的购买次数、历史购买次数和客户发送给我们的总支出，我们可以定义一个标准度量来对我们的队列进行分类(请参阅以下关于RFM的侧栏，了解这种分割技术的强大功能)。

RFM:如果你向他们销售产品，RFM是将人们分组的好方法。RFM是近时性、频率和货币价值的首字母缩略词，是由Jan Roelf Bult和Tom Wansbeek创造的一个直接营销术语。在他们的文章“直销邮件的最佳选择”中，他们假设RFM是为客户分配价值的一种非常强大的手段。两人估计，一家公司80%的收入实际上来自20%的客户。

虽然这种方法非常有先见之明，但它的成功已经在许多行业中得到了一次又一次的证明(也不仅仅局限于企业对消费者的公司)。主要概念是在这三个观察变量的每一个上定义五个基于分位数的客户桶。例如，货币价值高的客户将是最高的20%的消费者，其m值为5。频率低的客户(帐户生命周期内的总购买次数)，通常由一次性购买者组成，其m值为1。

当组合在一起时，RFM值创建了一个包含125个元素的矩阵，从最低值客户(111)到最高值客户(555)。在这些原始的125个矩阵条目值之上应用特定于业务和特定于行业的元分组，允许公司(和DS团队)拥有减少潜在变量的分层点，以便进行假设检验。

我曾经对这种以如此简单的方式对人类行为进行分组的技术有点怀疑——直到我在第三家公司第三次分析它。我现在非常坚定地相信这个看似简单但非常强大的技巧。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Trying to be too clever

如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。机器学习Machine Learning是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。

机器学习Machine Learning程序可以在没有明确编程的情况下执行任务。它涉及到计算机从提供的数据中学习，从而执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务，有可能通过编程算法告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤；就计算机而言，不需要学习。对于更高级的任务，由人类手动创建所需的算法可能是一个挑战。在实践中，帮助机器开发自己的算法，而不是让人类程序员指定每一个需要的步骤，可能会变得更加有效 。

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Trying to be too clever

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Trying to be too clever

There is no award, nor will there ever be, for developing software with the fewest keystrokes. Trying to be clever by seeing how compact and concise code can be written does nothing for the runtime efficiency of the code in an interpreted language. The only thing it achieves is raising the ire of others who have to read the code.
NOTE Code styling and comprehensible structure benefits humans. The computer doesn’t care how fancy your chained operations are, but other humans will. And they will hate you for this form of cleverness.
Listing 10.2 exemplifies an attempt at creating the most dense and efficient code achievable. While it is technically correct and will result in the calculation of a root mean squared error, it’s nearly impossible to read.

Writing code like this does nothing for performance. The author may feel smarter by writing what they see as efficient code, but nothing could be further from the truth.

The code makes it hard for others to figure out what is going on, will be incredibly challenging to modify, and limits the ability to debug.
Listing 10.2 Complex one-liner
$$
\begin{aligned}
\text { rmse } & =\text { math.sqrt }(\text { functools.reduce (operator.add, }[\operatorname{math} \cdot \operatorname{pow}(\mathrm{x}[0]-\mathrm{x}[1], 2) \text { for } \
& \mathrm{x} \text { in } 1 \text { ist }(\operatorname{zip}(1 \operatorname{sis}(\operatorname{range}(100)), \operatorname{list}(\operatorname{range}(0,500,5)))]) / 100)
\end{aligned}
$$
Borderline intentionally obfuscated functionality. Writing code like this does no one, including yourself, any favors. It’s dense, hard to read, and requires a lot of mental effort to figure out what it’s doing (even if it is named correctly).
This style of efficient one-line coding requires paying far too much attention to each element in order to piece together all of the actions occurring. Thankfully, a simple set of logic is being performed in this example. I have seen one-liners span dozens of lines in an IDE before, and it does no one any favors by writing code like this.

The following is a cleaner and more straightforward way to write this block of functionality. While still not ideal, it achieves a higher degree of legibility.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Code architecture

Code architecture is a contentious subject. While many people tout that they have an ideal approach, the only valid answer to what makes a good layout of logic within a code base is the one that the team can maintain. I’ve lost count of the number of times that I’ve worked on or seen someone’s ideal repository structure that is so ridiculously overengineered that the team ends up struggling to merge code to it before the project is done.

The inevitable result of defining a well-intentioned but overly complex repository structure for a project is a breakdown in proper abstraction. As the process of development moves along in an ML project, and additional features are created to solve the needs of the solution, new functionality ends up getting shoehorned in places that it would not have otherwise been placed. By the time the development cycle is complete, the code base is impossible to navigate, as shown in figure 10.2.

In this example, a series of three major feature updates need to be added to the code. Each contributor attempts to figure out where their feature branch code needs to be placed, based on the existing wireframe built at the start of the project. The first improvement that adds more features to the vector isn’t confusing. The repository structure has clearly defined modules dedicated to this.

The second change, modifications to the model family, involves replacing the model that had been used earlier. As long as the original model’s core code, which was in existence before the change, gets completely removed from the code base, and the dead code is removed and not just commented out, this form of refactoring is perfectly fine. However, as part of this model change, new functionality is required in the form of a validation check. Where should this go?

The contributor ends up slapping this new functionality into the feature-validation statistics class. This now creates a tight coupling of functionality between featurerelated statistics and the new target-related statistics.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Trying to be too clever

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Trying to be too clever

现在没有，将来也不会有，用最少的按键次数来开发软件的奖励。试图聪明地观察如何编写紧凑和简洁的代码对解释型语言中代码的运行时效率没有任何帮助。它所做的唯一一件事就是激怒那些必须阅读代码的人。
代码样式化和易于理解的结构有利于人类。计算机并不关心你的链式操作有多花哨，但其他人会。他们会因为你的这种小聪明而恨你。
清单10.2举例说明了如何创建最紧凑、最高效的代码。虽然它在技术上是正确的，并且会导致计算均方根误差，但几乎不可能读取。

像这样编写代码对性能没有任何帮助。通过编写他们认为高效的代码，作者可能会觉得自己更聪明，但事实并非如此。

代码使其他人很难弄清楚发生了什么，难以修改，并且限制了调试的能力。
清单10.2复杂的一行代码
$$
\begin{aligned}
\text { rmse } & =\text { math.sqrt }(\text { functools.reduce (operator.add, }[\operatorname{math} \cdot \operatorname{pow}(\mathrm{x}[0]-\mathrm{x}[1], 2) \text { for } \
& \mathrm{x} \text { in } 1 \text { ist }(\operatorname{zip}(1 \operatorname{sis}(\operatorname{range}(100)), \operatorname{list}(\operatorname{range}(0,500,5)))]) / 100)
\end{aligned}
$$
故意模糊功能的边界。像这样编写代码对任何人(包括您自己)都没有好处。它是密集的，难以阅读，并且需要大量的脑力来弄清楚它在做什么(即使它的命名是正确的)。
这种高效的单行编码风格需要对每个元素投入过多的注意力，以便将发生的所有操作拼凑在一起。值得庆幸的是，在这个示例中执行了一组简单的逻辑。我以前在IDE中看到过一行程序跨越几十行，编写这样的代码对任何人都没有好处。

下面是一种更清晰、更直接的方式来编写这个功能块。虽然仍然不理想，但它实现了更高程度的易读性

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Code architecture

代码架构是一个有争议的主题。虽然许多人吹嘘他们有一种理想的方法，但是对于如何在代码库中形成良好的逻辑布局，唯一有效的答案是团队可以维护的逻辑布局。我已经记不清有多少次我从事或看到某人的理想存储库结构是如此荒谬的过度设计，以至于团队最终在项目完成之前努力将代码合并到它。

为项目定义一个意图良好但过于复杂的存储库结构的不可避免的结果是在适当的抽象中崩溃。随着ML项目开发过程的推进，以及为解决方案的需求而创建的附加功能，新功能最终会被硬塞到原本不会被放置的地方。当开发周期完成时，代码库无法导航，如图10.2所示。

在本例中，需要向代码中添加三个主要特性更新。每个贡献者都试图根据项目开始时构建的现有线框，找出他们的特性分支代码需要放置在哪里。第一个改进是向矢量添加了更多的特性，这并不令人困惑。存储库结构明确定义了专用于此的模块。

第二个变化是对模型族的修改，涉及到替换之前使用的模型。只要原始模型的核心代码(在更改之前就存在)完全从代码库中删除，并且删除了死代码，而不仅仅是注释掉，这种形式的重构就完全没有问题。然而，作为此模型更改的一部分，需要以验证检查的形式提供新功能。这应该放在哪里?

贡献者最终将这个新功能添加到特性验证统计类中。现在，这在特性相关统计和新的目标相关统计之间创建了功能的紧密耦合

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微积分代写

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它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Understanding monolithic scripts and why they are bad

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Understanding monolithic scripts and why they are bad

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Understanding monolithic scripts and why they are bad

Inheritance, in the world of computing, can mean a few different things. The topic first comes to mind when thinking of crafting extensible code through abstraction (code reuse in object-oriented design to reduce copied functionality and decrease complexity). While this type of inheritance is undeniably good, a different type of inheritance can range from good to nightmarish. This is the inheritance we get when assuming responsibility for someone else’s code base.

Let’s imagine that you start at a new company. After indoctrination is done, you’re given a token to access the DS repository (repo). This moment of traversing the repo for the first time is either exciting or terrifying, depending on the number of times you’ve done this before. What are you going to find? What have your predecessors at this company built? How easy is the code going to be to debug, modify, and support? Is it filled with technical debt? Is it consistent in style? Does it adhere to language standards?

At first glance, you feel a sinking in your stomach as you look through the directory structure. There are dozens of directories, each with a project name. Within each of these directories is a single file. You know you are in for a world of frustration in figuring out how any of these monolithic and messy scripts work. Any on-call support you’ll be tasked with providing for these is going to be incredibly challenging. Each issue that comes up, after all, will involve reverse engineering these confusing and complicated scripts for even the most trivial of errors that occur.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|How monoliths come into being

If we were to dig into the commit history of our new team’s repository, we’d likely find a seamless transition from prototype to experimentation. The first commit would likely be the result of a bare-bones experiment, filled with TODO comments and placeholder functionality. As we move through the commit history, the script begins to take shape, piece by piece, finally arriving at the production version of the code that you see in the master branch.

The problem here is not that scripting was used. The vast majority of professional ML engineers, myself included, do our prototyping and experimentation in notebooks (scripts). The dynamic nature of notebooks and the ability to rapidly try out new ideas makes them an ideal platform for this stage of work. Upon accepting a prototype as a path to develop, however, all of that prototype code is thrown out in favor of creating modularized code during MVP development.

The evolution of a script from a prototype is understandable. ML development is notorious for having countless changes, needing rapid feedback of results, and pivoting dramatically in approaches during the MVP phase. Even during early phases, however, the code can be structured such that it is much easier to decouple functionality, abstract away complexity, and create a more testable (and debug-friendly) code base.
The way a monolithic production code base comes into being is by shipping a prototype to production. This is never advisable.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Understanding monolithic scripts and why they are bad

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Understanding monolithic scripts and why they are bad

在计算世界中，继承可能意味着一些不同的东西。当考虑通过抽象(在面向对象设计中重用代码以减少复制功能和降低复杂性)来制作可扩展代码时，这个主题首先出现在脑海中。虽然这种类型的继承无可否认是好的，但另一种类型的继承可能从好到糟糕。这是我们在为别人的代码库承担责任时得到的继承。

让我们想象一下，你开始在一家新公司工作。灌输完成后，您将获得一个令牌来访问DS存储库(repo)。第一次遍历回购的时刻是兴奋还是恐惧，这取决于你之前做过多少次。你会发现什么?你在这家公司的前任们做了什么?代码调试、修改和支持有多容易?它是否充满了技术债务?风格是否一致?它是否符合语言标准?

乍一看，当您浏览目录结构时，您会感到胃在下沉。有几十个目录，每个目录都有一个项目名称。在每个目录中都有一个文件。您知道，在弄清楚这些庞大而混乱的脚本如何工作时，您将陷入一个令人沮丧的世界。你负责的任何随叫随到的支持都将是极具挑战性的。毕竟，出现的每个问题都将涉及对这些令人困惑和复杂的脚本进行逆向工程，即使是发生的最微不足道的错误。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|How monoliths come into being

如果我们深入研究新团队存储库的提交历史，我们可能会发现从原型到实验的无缝过渡。第一次提交可能是一个基本实验的结果，充满了TODO注释和占位符功能。当我们浏览提交历史时，脚本开始逐渐成形，最后到达您在主分支中看到的代码的生产版本。

这里的问题不在于使用了脚本。绝大多数专业的机器学习工程师，包括我自己，都是在笔记本(脚本)上做原型和实验的。笔记本电脑的动态特性和快速尝试新想法的能力使它们成为这一阶段工作的理想平台。然而，在接受原型作为开发路径后，在MVP开发期间，所有原型代码都将被丢弃，以支持创建模块化代码。

从原型到脚本的演变是可以理解的。机器学习的开发因为有无数的变化，需要快速的结果反馈，以及在MVP阶段在方法上的急剧转变而臭名昭著。然而，即使在早期阶段，也可以对代码进行结构化，以便更容易解耦功能，抽象复杂性，并创建更可测试(和调试友好)的代码库。
单体生产代码库的形成方式是将原型交付到生产中。这是不可取的。

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微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

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MATLAB代写

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数据库Database数据库管理系统（DBMS）是与终端用户、应用程序和数据库本身交互的软件，用于捕获和分析数据。DBMS软件还包括了为管理数据库而提供的核心设施。数据库、DBMS和相关应用程序的总和可以被称为数据库系统。通常，术语 “数据库 “也被宽泛地用来指代任何一个DBMS、数据库系统或与数据库相关的应用程序。

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计算机代写|数据库代考Database代考|UNDERSTAND THE CUSTOMERS’ REASONING

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Occasionally, you’ll come across customers who think they know something about database design. They may say that you should use a particular table structure, an object-relational hierarchical data model, or an acute polar space modulator.

Sometimes, these suggestions make perfect sense. Other times, you’ll think the customer clicked the Google “I’m Feeling Lucky” link and stumbled into an endless morass of techno-babble and database conspiracy theories.

Even if the suggestions seem to make no sense whatsoever, don’t dismiss them out of hand. Remember that customers have a different perspective than you do. They know a lot more than you do about their particular business. They may or may not know anything about database design, but it’s entirely possible that they have a reason for their obscure requests.
For example, suppose you’re trying to design a sales and inventory system for Thor’s Thimbles. The president and CEO, Thor, says he thinks you need to use a temporal database, although the way he pronounces it makes you think he probably doesn’t understand what that means (or perhaps it’s just his Scandinavian accent). You think, “How hard can it be to sell thimbles?” and ignore him.

After you spend a month building a really slick relational database, you discover that old Thor isn’t so naive after all. It turns out that the company sells hundreds of different models of thimbles made from such materials as stainless steel, anodized aluminum, gold, and platinum. The value of the more exotic models changes daily with precious metal prices. Almost as volatile are the collectors’ models, such as the Great Scientists of History series and the Sports Immortals (the Pete Rose Hall of Fame model can bring up to $\$ 200$ at auction).

Suddenly what you thought was a simple problem really does have hundreds of variables changing rapidly over time, and you realize that you probably should have built a temporal database. You have egg on your face, and Thor decides that his brother-in-law, who originally suggested the temporal database to Thor, might be able to do a better job than you.
Even if a customer’s suggestion seems odd, take it seriously. Dig deeper to find out why the customer thinks that will be useful. Take the approach my doctor takes when I tell him that I think I have scurvy, the plague, or some other nonsense. He keeps an absolutely straight face and asks, “Why do you think that?” I won’t be right, but the symptoms I used in my incorrect diagnosis may help him decide that I really have a cold. (I envision him with the other doctors sitting in the break room later, laughing and saying, “You’ll never guess what my patient thought he had today! Ha, ha, ha!”)

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Sometimes, the customers don’t completely understand what they need. They think they do and they almost certainly understand the symptoms of their problems, but they don’t always make the right cause-and-effect connections.

They may think a database or a new computer program will magically increase their sales, reduce their costs, walk their dogs, and wash their cars. In fact, a well-designed database will increase consistency, reduce data entry errors, provide reports, and otherwise help the customers manage their data, but that won’t necessarily translate into higher profits.
As you look over the customers’ operation, keep in mind that their real goals may not be exactly what they think they are. Their real goals probably include things like making bigger profits, making fewer mistakes so they don’t get yelled at as much by managers and clients, and finishing their daily work in time to go watch their kids’ soccer practice.

Look for the real causes of the customers’ problems and think about ways that you can address them. If you can see a way to improve operations, suggest it (always keeping in mind that they probably know a whole lot more about their business than you do, so there’s a good chance that your idea won’t fly).
NOTE By the way, never ever tell a customer, “What you really need is a slap in the head and a better product. “That sort of nonconstructive criticism may be gratifying, but it usually generates an unfavorable response.

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数据库代写

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偶尔，您会遇到自认为对数据库设计有所了解的客户。他们可能会说，应该使用特定的表结构、对象关系分层数据模型或急性极空间调制器。

有时候，这些建议非常有意义。其他时候，你会认为客户点击了谷歌“我感觉很幸运”的链接，然后陷入了无尽的技术呓语和数据库阴谋论的泥潭。

即使这些建议看起来毫无意义，也不要马上就否定它们。记住，客户的视角与你不同。他们比你更了解他们的业务。他们可能对数据库设计一无所知，也可能一无所知，但他们提出这些模糊的请求完全有可能是有原因的。
例如，假设您正在尝试为《雷神的顶针》设计销售和库存系统。总裁兼首席执行官Thor说，他认为您需要使用时态数据库，尽管他发音的方式让您认为他可能不明白这是什么意思(或者可能只是他的斯堪的纳维亚口音)。你会想”卖顶针能有多难”然后无视他。

在您花了一个月的时间构建了一个非常漂亮的关系数据库之后，您会发现原来的Thor并不是那么天真。事实证明，该公司销售数百种不同型号的顶针，这些顶针由不锈钢、阳极氧化铝、黄金和铂金等材料制成。更奇特的模型的价值每天都随着贵金属价格的变化而变化。收藏家的模型几乎同样不稳定，比如历史大科学家系列和体育不朽(皮特·罗斯名人堂的模型在拍卖会上可以卖到200美元)。

突然间，您认为是一个简单的问题实际上有数百个变量随时间快速变化，并且您意识到您可能应该构建一个时态数据库。你丢脸了，Thor认为他的姐夫(最初向Thor建议使用时态数据库)可能比你做得更好。
即使顾客的建议看起来很奇怪，也要认真对待。深入挖掘客户认为有用的原因。当我告诉我的医生我觉得自己得了坏血病、瘟疫或其他什么乱七八糟的东西时，就像他那样。他板着脸问:“你为什么这么想?”我不会是对的，但我在错误诊断中使用的症状可能会帮助他确定我真的感冒了。(我想象着他和其他医生后来坐在休息室里，笑着说:“你永远猜不到我的病人今天以为他得了什么!哈哈哈!”)

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有时，客户并不完全了解他们需要什么。他们认为他们知道，他们几乎肯定了解他们的问题的症状，但他们并不总是做出正确的因果关系。

他们可能认为一个数据库或一个新的计算机程序会神奇地增加他们的销售额，降低他们的成本，遛狗，洗车。事实上，设计良好的数据库可以提高一致性，减少数据输入错误，提供报告，并帮助客户管理他们的数据，但这并不一定会转化为更高的利润。
当您查看客户的操作时，请记住，他们的真正目标可能并不完全是他们认为的那样。他们真正的目标可能包括获得更大的利润，少犯错误，这样他们就不会被经理和客户吼得那么多，及时完成日常工作，去看孩子的足球训练。

寻找客户问题的真正原因，并思考解决问题的方法。如果你能找到改善运营的方法，那就提出建议(记住，他们可能比你更了解他们的业务，所以你的想法很有可能不会成功)。
顺便说一句，永远不要告诉客户:“你真正需要的是一记耳光和更好的产品。”这种非建设性的批评可能会令人满意，但通常会产生不利的反应。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。