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一份关于kaggle特征构建技巧和心得

在很长的一段时间里,我们表现出缺乏创造力,所做出的工作被认为是山寨、借鉴,这一点是不可否认,但随着自身的积累,厚积薄发,完成了从借鉴到创造的突破。创造力是我们工作的基本要素之一,这点在各行各业都显得很重要,在机器学习领域也无所例外。 创建特征也需要创造力,因此本文在这里列出了我日常生活中的一些想法,希望对其它人有些启发,以至于能够在此基础上利用创造力在Kaggle排行榜上取得很好的成绩。 这篇文章的灵感来自于Beluga在Kaggle上分享的文章,本文部分内容是直接摘自该文章中,因此,读者也可以看看这篇文章。以下是分享的正文: 1.当不需要时,不要尝试预测未来: 如果训练/测试都来自同一时间线,那么就可以非常巧妙地使用特性。虽然这只是一个kaggle的案例,但可以利用这个优势。例如

java B2B2C Springcloud仿淘宝电子商城系统- Zuul过滤器返回值拦截

Zuul作为网关服务,是其他各服务对外中转站,通过Zuul进行请求转发。这就涉及到部分数据是不能原封返回的,比如服务之间通信的凭证,用户的加密信息等等。需要JAVA Spring Cloud大型企业分布式微服务云构建的B2B2C电子商务平台源码 一零三八七七四六二六 举个例子,用户服务提供一个登录接口,用户名密码正确后返回一个Token,此Token作为用户服务的通行证,那么用户登录成功后返回的Token就需要进行加密或者防止篡改处理。在到达用户服务其他接口前,就需要对Token进行校验,非法的Token就不需要转发到用户服务中了,直接在网关层返回信息即可。 要修改服务返回的信息,需要使用的是Zuul的过滤器。使用时只需要继承ZuulFilter,实现必要的方法即可。 Zuul提供默认的四种过滤器类型,通过filterType方法进行标识 pre:可以在请求被路由之前调用route:在路由请求时候被调用post:在route和error过滤器之后被调用error:处理请求时发生错误时被调用 过滤器执行的顺序是通过filterOrder方法进行排序,越小的值越优先处理。FilterCon...

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