fMAP产品文档概览与用户任务快速定位指南

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0 下载量 18 浏览量 更新于2024-11-04 收藏 128KB ZIP 举报
资源摘要信息:"fMAP_Part6.zip_" 在探讨这份文档的内容之前,首先需要对文档标题中的“fMAP”进行解读。fMAP很可能是一个特定软件产品的名称,或者是一个产品系列的简称。基于标题中的信息,可以推测这是一个专注于用户任务和文档组织的产品,它的目标是让用户能够迅速识别并访问fMAP系列产品相关的所有类型的用户任务。 【标题】: "fMAP_Part6.zip_" 从标题可以得知,当前正在讨论的是fMAP系列产品文档的第六部分。标题末尾的“_”可能表示文件名被截断,但这不影响我们对文档内容的理解。此外,文件名中包含的“zip”后缀表明这是一个压缩包文件,这通常用于打包多个文件以方便传输和存储。 【描述】: "provides an overview of how the document is organized so that all types of user tasks for the fMAP Series products can be identified and accessed quickly in this document or related documents." 描述部分清晰地阐释了文档的组织方式,这是为了确保用户能够快速找到与fMAP系列产品相关的任何类型的用户任务。描述强调了文档的导航性和易用性,意味着用户可以借助该文档快速定位到他们需要的信息,无论是直接在该文档内还是在相关联的文档中。 这份文档很可能采用了一种结构化的内容组织方式,例如目录、索引或标签系统,以帮助用户迅速浏览和查找信息。考虑到文档的标题和描述,文档内容可能包括但不限于以下方面: 1. 产品功能概述:对fMAP系列产品的主要功能和特性进行说明,帮助用户了解产品的基础。 2. 用户任务分类:按照用户的需求或操作流程将任务分门别类,如设置、配置、数据导入导出、故障排除等。 3. 快速入门指南:提供一个快速的引导,帮助新用户或不熟悉产品的用户快速开始使用产品。 4. 操作步骤详解:详尽地描述如何执行特定的用户任务,包括必要的步骤、注意事项和潜在问题的解决方案。 5. 参考资料和链接:提供指向其他相关文档或外部资源的链接,以便用户获取更多信息或进行深入学习。 【标签】: "源码" 标签部分提到了“源码”,这表明该文档或相关的fMAP系列产品可能开放了源代码。对于软件产品而言,提供源码是一种常见的做法,尤其是开源软件,它允许用户自由地查看、修改和重新分发软件的源代码。如果fMAP系列产品的源码是开放的,那么用户可能有机会: 1. 审查源码以更好地理解软件的工作原理。 2. 调整和定制软件以满足特定需求。 3. 向社区贡献代码以改进软件。 4. 学习先进的编程技术和实践。 【压缩包子文件的文件名称列表】: fMAP_Part6.pdf 该压缩包中仅包含一个文件:“fMAP_Part6.pdf”。从文件名可以推断,这是一个PDF格式的电子文档,通常用于保留文档的排版和设计,便于在各种设备上查看。PDF格式的文档在专业场合中广泛使用,因为它保证了文档内容的不变性和跨平台兼容性。 综上所述,这份fMAP_Part6.zip压缩包中的fMAP_Part6.pdf文件是一个关键资源,提供了对fMAP系列产品用户任务的详细介绍,并可能包含了源码开放的信息。该文档被精心组织,旨在提升用户的查找效率,确保他们能够快速访问必要的任务指导和信息。

介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

2023-07-15 上传