「数仓宝贝库」，带你学数据！导读：本文以餐饮行业的数据挖掘应用为例，详细介绍数据挖掘的建模过程。数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。对餐饮企业而言，数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据，

【摘要】本文主要通过两个实际应用案例：一是基于本地JupyterNotebook的MNIST手写数据识别；二是基于华为云服务器的CIFAR10图像分类，对开源框架MindSpore进行介绍。!(https://bbsimg.huaweicloud.com/blogs/img/1592961022115085796.

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前 言在过去“5分钟Serverless实践”系列文章中，我们介绍了如何构建无服务器API和Web应用，从本质上来说，它们都属于基于APIG触发器对外提供一个无服务器API的场景。现在本文将介绍一种新的设计模式：基于事件的实时数据处理。为了更形象地描述，我们以图片分类为例，先介绍通过APIG触发器如何构建一个图片分类的Web应

一、Mybatis缓存MyBatis包含一个非常强大的查询缓存特性，使用缓存可以使应用更快地获取数据，避免频繁的数据库交互二、Mybatis缓存分类1.一级缓存：SqlSession的缓存一级缓存默认会启用，想要关闭一级缓存可以在select标签上配置flushCache“true”；

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本章涵盖了以下主题：分类和回归之外的其他类型的问题；评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧；为深度学习准备数据。请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。4.1　三类机器学习问题在之前的所有例子中，尝试解决的是分类（预测猫或狗）或回归（预测用户在平台上花费的平均时

机器学习基础本章涵盖了以下主题：分类和回归之外的其他类型的问题；评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧；为深度学习准备数据。请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。4.1　三类机器学习问题在之前的所有例子中，尝试解决的是分类（预测猫或狗）或回归（预测用户在平台上

这里收集了一份关于垃圾分类的数据集，一共有四个大类和245个小类，大类分别是厨余垃圾、可回收物、其他垃圾和有害垃圾，小类主要是垃圾的具体类别，果皮、纸箱等。