“Check completeness, academic recognition agency check, English test check” are classified as ____________ step." (1分) Business Value Adding (BVA) Non-Value Adding (NVA) Value Adding (VA) Data-driven decision making (DDDM)

"Check completeness, academic recognition agency check, English test check" 可以被归类为“非价值增加（Non-Value Adding, NVA）”步骤。这是因为这些步骤不会直接增加产品或服务的价值，而只是为了确保申请材料的完整性、准确性和合规性。

相关问题

goland debug时报错error: pointer is missing a nullability type specifier (_Nonnull, _Nullable, or _Null_unspecified) [-Werror,-Wnullability-completeness]什么原因，怎么解决

这个错误是由于在编译器中开启了严格的空指针检查导致的。在新版本的编译器中，默认开启了空指针的完整性检查，要求所有的指针都要明确指定其空性类型。根据错误信息来看，你的代码中有一个指针缺少了空性类型的说明。

要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 找到引起错误的代码行，并确定是哪个指针缺少了空性类型的说明。
2. 根据代码的语义，为缺少空性类型说明的指针添加合适的空性类型。
- 如果指针可以为null，可以使用 `_Nullable`。
- 如果指针不可以为null，可以使用 `_Nonnull`。
- 如果指针的空性不确定，可以使用 `_Null_unspecified`。
3. 保存代码并重新编译，错误应该会消失。

需要注意的是，具体的解决方法可能因代码的具体情况而异。如果以上方法无法解决问题，你可以提供更多的上下文信息，我会尽力帮助你解决这个问题。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import * from sklearn.cluster import * digits = load_digits() digits_X = digits.data digits_y = digits.target n_clusters = 10 clf =(n_clusters=n_clusters, random_state=0) clf.load_digits() result = homogeneity_completeness_v_measure(digits_y, clf.labels_)

在你提供的代码中，有一些问题需要修改才能正确运行。

首先，你在定义 `clf` 时缺少了 `KMeans` 这个类的名字，应该改为：

clf = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0)

接着，你需要用 `clf.fit()` 方法来拟合模型，而不是 `clf.load_digits()`。

最后，你可以使用 `homogeneity_completeness_v_measure()` 方法来计算聚类结果的完整性、同质性和V-measure值。需要注意的是，这个方法需要传入真实标签和预测标签两个参数，因此我们需要用 `clf.predict(digits_X)` 来获取预测标签。修改后的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.metrics import *
from sklearn.cluster import *

digits = load_digits()
digits_X = digits.data
digits_y = digits.target
n_clusters = 10

clf = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0)
clf.fit(digits_X)

result = homogeneity_completeness_v_measure(digits_y, clf.predict(digits_X))
print("Homogeneity: {:.3f}, Completeness: {:.3f}, V-measure: {:.3f}".format(result[0], result[1], result[2]))

希望这个回答对你有所帮助！