数据分析实践

24远景能源-动力，10月最后一周面试！【NTAKYsW】

大模型公司收实习啦，入局好机会，全是大佬不卷后端研发实习生简历投递请联系我，牛客会屏蔽邮箱日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
2301_79125642·2025-03-22 09:59

美团-测开

【软件测试】白盒测试与黑盒测试_白盒测试和黑盒测试-CSDN博客软件测试理论与实践：涵盖数据库、网络、自动化测试-CSDN博客对测开的理解通过技术手段来测试和优化软件，测试功能是否能正常运行，存在哪些漏洞
陈陈爱java·2025-03-22 09:29

鸿蒙HarmonyOS应用开发 |鸿蒙技术分享HarmonyOS Next 深度解析：分布式能力与跨设备协作实战

本文将从技术架构、生态优势和开发实践三个方面深入探讨HarmonyOSNext的技术特点，并通过一个
一键难忘·2025-03-22 09:28

Python 数据分析实战：宠物经济行业发展洞察

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1宠物用品用户满意度分析2.4.2宠物用品销售与价格关系分析2.4.3宠物经济行业未来发展预测三、主要的代码难点解析
萧十一郎@·2025-03-22 08:48

Trae IDE与Claude 3.5的实践案例

在现在这个到处都是电脑和手机的时代，AI工具正在变成编程学习和开发的好帮手。今天，咱们就来好好聊聊AI工具，特别是TraeIDE和Claude3.5这两个工具，在学习FastAPI和构建知识图谱的时候有多厉害，还有它们对编程行业会有什么影响。一、AI工具：编程学习与开发的好帮手AI工具在编程学习和开发里，作用可太大了。就像TraeIDE和Claude3.5，它们能像好朋友一样，在写代码的时候帮忙检
黑金IT·2025-03-22 08:45

使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践

技术背景介绍在当今的AI与机器学习应用中，处理和管理大量的嵌入向量是一个常见的需求。Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。它的高性能和易用性使其成为处理向量数据的理想选择。核心原理解析Milvus的核心功能体现在其强大的向量索引和搜索能力。它支持多种索引算法，包括IVF、HNSW等，使其能够高效地进行大规模向量的相似性搜索操
qahaj·2025-03-22 08:43

MiC建筑：打破传统边界，中建海龙的创新实践

在建筑需求日益多元的当下，一种全新的建筑模式——MiC建筑正悄然颠覆传统建筑理念，重塑行业格局。MiC，全称ModularIntegratedConstruction，即模块化集成建筑。它把建筑工程拆解成一个个独立的模块，它们是在工厂的生产线上，按照严格的标准和精细化的工艺，被精心打造出来的“建筑半成品”。从基础的结构框架，到内部的水电管线铺设，再到精致的室内装修，每个模块在出厂前都已经基本完工，
资讯新鲜事·2025-03-22 07:36

【C++】——精细化哈希表架构：理论与实践的综合分析

先找出你的能力在哪里，然后再决定你是谁。——塔拉·韦斯特弗《你当像鸟飞往你的山》目录1.C++与哈希表：核心概念与引入2.哈希表的底层机制：原理与挑战2.1核心功能解析：效率与灵活性的平衡2.2哈希冲突的本质：问题与应对策略2.3开散列与闭散列：两大解决方案的比较3.闭散列的精确实现：从设计到优化3.1整体框架设计：面向扩展的架构3.2仿函数的灵活性：高效哈希的关键3.3插入操作：冲突检测与位置分
m0_74825238·2025-03-22 07:03

深入剖析 Spring Boot 应用上下文 (Application Context)：核心概念与实践应用

深入剖析SpringBoot应用上下文(ApplicationContext)：核心概念与实践应用引言在SpringBoot的世界里，应用上下文(ApplicationContext)扮演着至关重要的角色
无眠_·2025-03-22 06:57

《Java线程池深度解析：从核心参数到饱和策略实战》

本文通过电商秒杀场景贯穿线程池参数调优全过程，结合ThreadPoolExecutor源码解析核心机制，并给出动态线程池与监控报警的最佳实践。
云之兕·2025-03-22 06:25

专利信息管理知识产权基于Spring Boot SSM

目录一、需求分析1.1系统用户角色与权限1.2专利信息管理功能二、数据分析与报表生成三、系统性能与安全性四用户体验与界面设计五扩展性与可维护性六、法律法规与合规性七.技术选型与实现‌7.1技术选型‌：‌
QQ1978519681计算机程序·2025-03-22 06:25

蓝桥杯动态规划实战：从数字三角形到砝码称重

适合人群：蓝桥杯备考生|算法竞赛入门者|DP学习实践者目录一、我的动态规划入门之路1.数字三角形：经典DP首战告捷2.砝码称重：背包问题的变形二、蓝桥杯高频算法考点三、蓝桥杯DP专项训练题四、备考建议一
藍海琴泉·2025-03-22 06:22

鸿蒙特效教程09-深入学习animateTo动画

效果演示通过两个常见的按钮动画效果，深入学习HarmonyOSNext的animateTo动画，以及探索最佳实践。
苏杰豪·2025-03-22 05:20

Matplotlib如何创建交互式图表？

然而，Matplotlib同样支持创建交互式图表，这对于数据分析和可视化非常有用。交互式图表允许用户通过交互方式探索数据，例如缩放、平移或者查询数据点。
EdgarBertram·2025-03-22 05:46

【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览：前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践，我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足：如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。
同学小张·2025-03-22 05:43

清晰架构之typescript实践：构建可扩展服务的利器

清晰架构之typescript实践：构建可扩展服务的利器react-with-clean-architectureCleanarchitecturebasedreactprojectsamplecode
吕曦耘George·2025-03-22 05:12

看看Twitter、Airbnb、Uber的实践

导读：本文分析一下典型硅谷互联网企业的大数据平台架构。作者：彭锋宋文欣孙浩峰来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01Twitter的大数据平台架构Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一，其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。▲图7-2Twitter大数据平台架构Twitter的大数据平台开发比较早，很多
大数据v·2025-03-22 04:05

使用E2B数据分析沙盒进行文件分析

使用E2B数据分析沙盒进行文件分析在现代数据分析中，运行环境的安全性与灵活性是确保数据处理高效可靠的关键因素。
qahaj·2025-03-22 04:33

Calico与eBPF知多少：高性能网络与可观测性实践指南

功能概述2.2架构概览3.理解eBPF3.1定义3.2应用场景系统监控：内核级可观测性革命网络过滤：高性能流量治理性能分析：函数级瓶颈定位4.Calico与eBPF的融合4.1集成方式4.2优势分析5.实践指南
磐基Stack专业服务团队·2025-03-22 03:29

ZooKeeper集群高可用性测试与实践：从规划到故障模拟

#作者：任少近文章目录ZooKeeper集群环境规划1.集群数据一致性测试2.集群节点故障测试ZooKeeper集群高可用性测试的主要目的是确保在分布式环境中，ZooKeeper服务能够持续提供一致性和高可用性的协调服务。ZooKeeper集群环境规划节点ipZooKeeper版本java版本对外端口集群通信端口集群选举端口192.168.x.xZooKeeper-3.6.11.8.0_33221
磐基Stack专业服务团队·2025-03-22 03:29

数据分析实战：Shopee虾皮网销售数据分析

一、背景目标Shopee（虾皮网）是东南亚电商平台，覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、泰国、越南、巴西、墨西哥、哥伦比亚、智利等十余个市场，触达超10亿消费者！2023年Shopee总订单量达82亿，23年Q4总订单数同比增长46%！分析数据样本来自某爬虫系统爬取的Shopee网从2023年4月至2023年5月期间特定产品的销售数据。任务要求任务要求：从数据中获取在2023年5月上市的产品。使用问题1
harvensage·2025-03-22 03:28

PHP 爬虫实战：爬取淘宝商品详情数据

随着互联网技术的发展，数据爬取越来越成为了数据分析、机器学习等领域的重要前置技能。而在这其中，爬虫技术更是不可或缺。php作为一门广泛使用的后端编程语言，其在爬虫领域同样也有着广泛应用和优势。
EcomDataMiner·2025-03-22 03:56

如何使用PHP爬虫根据关键词获取Shopee商品列表？

无论是进行市场调研、数据分析，还是寻找热门商品，根据关键词获取Shopee商品列表都是一项极具价值的任务。然而，手动浏览和整理这些信息显然是低效且容易出错的。
数据小爬虫@·2025-03-22 03:24

商品详情中除了价格和库存，还有哪些重要信息？

这些信息对于市场调研、数据分析、商品比较以及用户体验优化等都非常有价值。
数据小爬虫@·2025-03-22 03:23

Pandas库中pd.to_datetime()函数用法详细介绍

pd.to_datetime()是Pandas库中用来将日期和时间字符串转换为日期时间对象的一个非常有用的函数，常用它进行时间上的计算和数据分析。
Pythoner研习社·2025-03-22 03:53

如何使用PHP爬虫获取Shopee（虾皮）商品详情？

无论是进行市场调研、数据分析，还是寻找热门商品，获取Shopee商品详情都是一项极具价值的任务。然而，手动浏览和整理这些信息显然是低效且容易出错的。
数据小爬虫@·2025-03-22 03:52

常见的设计模式(单例模式&工厂模式)

设计模式（Designpattern）代表了最佳的实践，是很多优秀的软件开发人员的经验总结，是解决特定问题的解决方案。它并不是语法规定，也不拘泥于特定语言。
客行.·2025-03-22 02:14

ip2region与express最佳实践

在使用ip2region进行IP地址定位并与Express框架集成时，最佳实践主要集中在如何高效地初始化Searcher实例、处理并发请求以及优化查询性能等方面。
红衣大叔·2025-03-22 01:35

npm 命令使用文档

目录简介安装与配置基础命令依赖管理版本控制脚本管理包发布高级命令配置管理最佳实践常见问题1.简介npm(NodePackageManager)是Node.js的官方包管理工具，提供：130万+开源包的注册表访问依赖解析与版本管理项目脚本自动化私有包管理能力完整的包生命周期管理
喆星时瑜·2025-03-21 23:22

Java编程：从入门到实践

背景简介本文将深入探讨Java编程中的标准类使用，特别是Scanner类的实用性和灵活性。通过实例和代码分析，我们将展示如何更有效地使用Scanner类进行用户输入处理，以及如何通过设置分隔符来接收用户输入的完整数据。此外，文章还将介绍增量开发技术在软件开发中的应用，并通过一个简单的Java程序实例，讨论如何设计和实现程序，以及如何在开发过程中考虑到用户体验。使用Scanner类获取用户输入Jav
AR新视野·2025-03-21 23:49

CentOS7 平滑升级 MariaDB 5.5 到 10.x 新版本实践

CentOS7平滑升级MariaDB5.5到10.x新版本实践更新历史2018年11月14日-初稿阅读原文-https://wsgzao.github.io/post...扩展阅读MariaDB
weixin_34318272·2025-03-21 23:19

Python 网络爬虫：从入门到实践

本文将详细介绍Python网络爬虫的基本原理、开发工具、常用框架以及实践案例。一、网络爬虫的基本原理网络爬虫的工作流程通常包括以下步骤：发送请求：向目标网站发送HTTP请求，获取网页内容。
一ge科研小菜菜·2025-03-21 22:47

模拟退火算法：原理、应用与优化策略

本文详细阐述模拟退火算法的原理，深入分析其核心要素，通过案例展示在函数优化、旅行商问题中的应用，并探讨算法的优化策略与拓展方向，为解决复杂优化问题提供全面的理论与实践指导，助力该算法在多领域的高效应用与创新发展
尹清雅·2025-03-21 22:46

如何通过Python实现自动化任务：从入门到实践

在当今快节奏的数字化时代，自动化技术正逐渐成为提高工作效率的利器。无论是处理重复性任务，还是管理复杂的工作流程，自动化都能为我们节省大量时间和精力。本文将以Python为例，带你从零开始学习如何实现自动化任务，并通过一个实际案例展示其强大功能。一、为什么选择Python实现自动化？Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，已经成为自动化领域的首选工具。以下是Python在自动化中的几大优势
小弟有话说1.0·2025-03-21 22:44

大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁

从车间到供应链，从设备到产品生命周期，制造业正通过大数据分析找到隐形的效率优化机会，打破传统生产模式的桎梏。
Echo_Wish·2025-03-21 22:42

基于ASP.NET Core的JsonApiDotNetCore框架详解与实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：JsonApiDotNetCore是一个用于.NETCoreASP.NETCore应用程序的JSONAPI框架，它简化了JSONAPI的构建过程，特别是排序、过滤和分页等常见功能。这个框架支持JSONAPI规范，旨在减少开发者编写重复样板代码的工作量，利用.NETCore的依赖注入特性提供高度的可扩展性。开发者可以通过自定义服务和组件来扩展业务逻辑，并实现版本
MCPlayer542·2025-03-21 22:41

FPGA基带平台射频数据处理装置及验证系统设计与方法

为学习者提供实践经验和理论知识，助力开发高效可靠的通信系统。1.FPGA在射频数据处理中的应用数字信号处理（DSP）是现代电
BE东欲·2025-03-21 22:10

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐
凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:40

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。
凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:10

AI预测体彩排3新模型百十个定位预测+胆码预测+杀和尾+杀和值2025年3月21日第25弹

由于本人既精通编程+大数据分析，也热衷于彩票研究，所以很多彩友通过一些渠道找到了我。
GIS小天·2025-03-21 22:40

通过ITIL4课程助力业务创新，提升IT服务管理 - ITIL认证

无论是优化现有IT流程，还是推动技术创新，ITIL4（InformationTechnologyInfrastructureLibrary4）都为企业提供了一套完整的最佳实践框架。
·2025-03-21 21:25

SSRF 攻击与防御：从原理到落地实践

1.什么是SSRF？SSRF（Server-SideRequestForgery）是一种常见的Web安全漏洞。当服务器提供了某种对外请求的功能，如“URL参数直接转发请求”，攻击者就可以通过精心构造的URL，让服务器“自己”去访问特定的地址，从而达到以下目的：扫描内网：探测企业内网中未暴露在公网的资产，如数据库、私有API等。获取云元数据：例如访问http://169.254.169.254/la
花千树-010·2025-03-21 20:26

揭秘时空大数据：详细介绍、真实应用场景和数据示例解析

时空大数据(SpatialBigData)是指利用空间环境和时间环境信息，以及数字技术，从多种来源获取的海量、动态的、多维的数据，对空间环境和时间环境进行实时监测，并基于复杂的数据分析和挖掘，获取有价值的信息
陈书予·2025-03-21 19:21

python基于Django的旅游景点数据分析及可视化的设计与实现 7blk7

目录项目介绍技术栈具体实现截图Scrapy爬虫框架关键技术和使用的工具环境等的说明解决的思路开发流程爬虫核心代码展示系统设计论文书写大纲详细视频演示源码获取项目介绍大数据分析是现下比较热门的词汇，通过分析之后可以得到更多深入且有价值的信息
qq2295116502·2025-03-21 19:17

C#电子相册：面向对象设计与架构实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：C#电子相册是一个使用高级编程语言C#开发的Windows平台应用程序。该项目采用面向对象编程方法，将对象如照片和相册封装、继承和多态地组织起来。它可能采用了MVC、MVVM或MVP架构模式，并使用.NETFramework或.NETCore以及VisualStudio作为开发环境。数据库管理部分涉及SQL数据库，支持相册数据的存储与检索。文件列表中的"eri
金融先生-Frank·2025-03-21 18:14

Python 自动探索性数据分析库———KLib

Python自动探索性数据分析库——KLib一、引言在当今数据驱动的时代，数据分析师和科学家们面临着海量的数据需要处理和分析。
若木胡·2025-03-21 18:13

源码篇：python生成《蔬菜店销售数据分析报告》案例

本文将通过Python实现一个完整的蔬菜销售数据分析项目，涵盖数据生成、清洗、分析及可视化全流程。
IT小本本·2025-03-21 18:13

时间序列分析的军火库：AutoTS、Darts、Kats、PaddleTS、tfts 和 FancyTS解析

核心库技术解析与场景化实践1.AutoTS：自动化时间序列预测技术亮
赛卡·2025-03-21 18:04

数据分析面临的三大挑战该如何解决

最常见的数据分析挑战是什么？公司如何自信地应对它们？下面就来介绍一下。1、浏览预算限制数据分析领导者需要在当下采取行动，但同时也需要考虑未来。平衡这些需求要求他们在制
銨靜菂等芐紶·2025-03-21 17:30

数据分析过程中，发现数值缺失，怎么办？

按照数据缺失机制，数据分析过程中，我们可以将其分为以下几类：（1）完全随机缺失（MCAR）：所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关，也与未观察到的数据无关。
学掌门·2025-03-21 17:30
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