数据分析自学攻略第16页

R语言：将R语言中的Seurat数据对象转换为Python能处理的h5ad格式

背景在基因组学数据分析场景下，有些数据被保存为了R语言中的Seurat对象格式，我们的需求是将Seurat对象格式的数据转换为Python能处理的h5ad格式。

S.GJ·2025-02-06 04:52

【Rust自学】10.3. trait Pt.1：trait的定义、约束与实现

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦，对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)题外话：trait的概念非常非常非常重要！！！整个第10章全都是Rust的重难点！！！10.3.1.什么是traittrait意为特征、特质。trait用来向Rust编译器描述某种类型具有哪些并且可以与其它类型共享的功能。trait可以以抽象的方式来定义共享的行为。与trait相关的还有traitbound

SomeB1oody·2025-02-06 04:15

【Rust自学】10.2. 泛型

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦，对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)题外话：泛型的概念非常非常非常重要！！！整个第10章全都是Rust的重难点！！！10.2.1.什么是泛型泛型的主要功能是提高代码的复用能力，适用于处理重复代码的问题，也可以说是实现数据与算法的分离。泛型是具体类型或其它属性的抽象代替。它的意思是你写代码时写的泛型代码并不是最终的代码，而是一种模版，里面有一些

SomeB1oody·2025-02-06 04:45

人工智能-数据分析及特征提取思路

2.数据分析数据分析的意义包括得到数据得直觉、发掘潜在的结构、提取重要的变量、删除异常值、检验潜在的假设和建立初步的模型。

power-辰南·2025-02-06 03:10

线性回归模型全攻略：原理、步骤与应用实例

基本概念理论：在线性回归中，我们通常有一个或多个自变量(X)和一个因变量(Y)。模型的目标是找到一条最佳拟合直线，使得这条直线能够最好地描述(X)和(Y)之间的关系。这条直线的方程通常表示为：(Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+...+\beta_pX_p+\epsilon)其中，(Y)是因变量（目标变量）(X_1,X_2,...,X_p)是自变量（特征）(\beta

..蓝桉...·2025-02-06 03:09

【Rust自学】19.2. 高级trait：关联类型、默认泛型参数和运算符重载、完全限定语法、supertrait和newtype

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（加关注即可阅读全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)19.2.1.在trait定义中使用关联类型来指定占位类型我们首先在第10章的10.3.traitPt.1：trait的定义、约束与实现和10.4.traitPt.2：trait作为参数和返回类型、traitbound中介绍了trait，但我们没有讨论更高级的细节。现在我们来深入了解关

SomeB1oody·2025-02-06 03:37

Python Pandas | 数据分析编程练习100例笔记

#课程视频网站：PythonPandas数据分析，编程练习100例_哔哩哔哩_bilibili#目前更新到视频69正在自学pythonpandas。

yatingliu2019·2025-02-05 23:41

大一计算机的自学总结：链表相关题目

前言链表题写起来有种纯看数值的美，没什么高深的算法思路，全看过硬的coding能力。（捂脸）一、相交链表/***Definitionforsingly-linkedlist.*structListNode{*intval;*ListNode*next;*ListNode(intx):val(x),next(NULL){}*};*/classSolution{public:ListNode*getI

WBluuue·2025-02-05 23:38

大一计算机的自学总结：基数排序

前言之前的所有排序都是基于“比较”这一过程的，而计数排序和基数排序则是不使用比较的排序。时间复杂度方面，基数排序和计数排序都是O(n)，比之前的排序算法都要优秀，但对数据有很大要求。一、计数排序#includeusingnamespacestd;//全局变量#definen10intarr[n];inthelp[20]={0};//计数排序voidcountSort(){for(inti=0;i0

WBluuue·2025-02-05 23:08

大一计算机的自学总结：链表的相关操作

大一计算机的自学总结：单双链表的反转一、合并两个有序链表#include#include"LinkedListFunction.h"usingnamespacestd;//合并两个有序链表Listmerge

WBluuue·2025-02-05 23:07

《大话数据结构》-程杰自学数据结构感悟

2.好的自学读物的目标是让初学者“独自”全盘掌握知识，需要强调“独自”一词，这就说明读者在阅读时，是完全依靠自己的力量来向未知出发挑

安夏886·2025-02-05 23:37

大一计算机的自学总结：数据结构设计相关题

前言说实在的，感觉这种设计数据结构的题比链表题还要ex，尤其是当哈希表和链表一起上的时候！一、设计有setAll功能的哈希表#includeusingnamespacestd;intcnt=0,setAllTime=0,setAllValue;map>mySet;voidput(intx,inty){mySet[x]={y,cnt};}voidget(intx){map>::iteratorite

WBluuue·2025-02-05 23:37

智能电网与能源管理：未来能源的智慧变革

通过先进的通信技术、传感器、数据分析和自动化手段，智能电网与能源管理系统为能源的生产、传输、分配和使用注入了新的活力，不仅提高了能源利用效率，还促进了清洁能源的普及与应用。一、什么是智能电网？

给生活加糖！·2025-02-05 22:06

C# WebSocket-Sharp 全解析：7个关键步骤教你轻松搭建WebSocket服务器与客户端！

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墨瑾轩·2025-02-05 22:03

主题聚类：精炼信息的关键步骤

这一过程不仅减少了信息冗余，还提高了信息的质量和可用性，广泛应用于学术研究、内容创作和数据分析等领域。逻辑层级的建立则帮助区分主要和次要观点，识别因果关系，构建清晰的逻辑框架，使观点更具说服力。

XianxinMao·2025-02-05 22:00

Lazada 淘宝详情 API 的价值与应用解析

对于电商开发者、商家以及数据分析师而言，Lazada和淘宝详情API接口是挖掘这些数据价值的关键工具。通过这些接口，能够获取商品的详细信息，涵盖商品描述、价格、库存、评价等多维度内容。

·2025-02-05 22:46

批处理操作系统、分时操作系统、实时操作系统

应用场景：适合于批量数据处理，如科学计算、数据分析等。这种系统通常不提供交互式操作。优点：能够高效地处理大量作业，多道程序运行，用户脱机工作，减少用户等待时间。缺点：响应时

小土嘿嘿·2025-02-05 22:29

MySQL数据库详细介绍：从入门到进阶

MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，被广泛应用于Web应用程序、企业级应用以及各种数据分析场景。

小小小妮子~·2025-02-05 21:59

数据驱动产品设计：把数据作为驱动力，为产品提供更有质感、更个性化的体验

通过利用大数据的挖掘和分析能力、用户行为习惯、社交网络信息等多种维度的数据分析，人们对产品的洞察力和创意能力已然成为了一种全新的生产力。

AI天才研究院·2025-02-05 21:27

7大模式！C# RabbitMQ消息队列深度解析与实战指南

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墨瑾轩·2025-02-05 20:23

云计算：从基础架构原理到最佳实践之：云计算大数据分析与处理

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.云计算概述2.1云计算简介2.2云计算特点3.大数据的定义与特点3.1大数据定义3.2大数据特点4.大数据分类、存储和处理技术4.1大数据分类4.2大数据存储和处理技术5.Hadoop-Cloud组件选型5.1Hadoop安装5.1.1Hadoop下载5.1.2配置环境变量5.2配置Hadoop集群5.2.1配置Hadoopcore-site.xml

AI天才研究院·2025-02-05 20:18

分布式计算在现代科技中的应用与发展趋势

此外，大数据分析不断推动着分布式计算的发展，因为在海量数据中提取有价值

智能计算研究中心·2025-02-05 20:48

解锁业务增长密钥：目标跟踪指标实战指南

GoalTrackingMetric（目标跟踪指标）是营销、数据分析及业务管理领域中用于衡量特定业务或营销目标实现情况的一系列关键绩效指标（KPIs）。

·2025-02-05 18:35

ASP.NET Core Web API 处理 JSON 数据：5步打造高效 API

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墨瑾轩·2025-02-05 15:18

大学新生的最佳入门攻略

大学新生的最佳入门攻略编程已成为当代大学生的必备技能，但面对众多编程语言和学习资源，新生们常常感到迷茫。如何选择适合自己的编程语言？如何制定有效的学习计划？如何避免常见的学习陷阱？

hlb20130715·2025-02-05 15:46

DeepBI 对于Airbnb的数据分析，Agent是如何工作的

#数据分析#各位看官认为生成式AI发展方向是Agent还是Chat？首先我们来简单看一下这两个的区别：Chat是一个以“大脑和嘴”为主要构成的智能体，专注于信息处理和语言交流。

知识花海·2025-02-05 15:42

从JPA到MyBatis：选择最适合你的ORM

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣嘿，小伙伴们！今天我们要聊聊一个非常重要的主题：ORM（对象关系映射）的选择。

墨瑾轩·2025-02-05 15:11

团队效能提升攻略：7大团队效能模型与协作工具

团队效能模型是帮助组织提升团队绩效、解决团队合作中出现的问题的有力工具。以下是七大常见的团队效能模型，这些模型在不同领域被广泛应用，以优化团队的协作与绩效。1.TuckmanModel(塔克曼模型)Tuckman于1965年提出了Tuckman模型，广泛用于团队发展和团队建设领域。模型内容：Tuckman模型将团队的成长过程划分为五个阶段：形成（Forming）、风暴（Storming）、规范（N

·2025-02-05 13:57

Elasticsearch中的度量聚合：深度解析与实战应用

在大数据和实时分析日益重要的今天，Elasticsearch以其强大的搜索和聚合能力，成为了众多企业和开发者进行数据分析和处理的首选工具。

芯作者·2025-02-05 10:07

从零开始：安装与配置你的Linux操作系统全攻略

引言Linux操作系统的最大特点之一就是其开源性。这意味着任何人都可以获取、修改和分发其源代码。这种开放性不仅促进了技术创新，还使得Linux系统能够迅速适应各种硬件平台和需求。开源社区中的大量开发者不断为Linux贡献代码和修复漏洞，从而保证了系统的持续更新和完善。Linux以其出色的稳定性而闻名。由于Linux内核的健壮性和高效性，Linux系统往往能够在长时间运行下保持高效和稳定。这使得Li

2401_84615737·2025-02-05 10:05

青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 19课题、外部模块

青少年编程与数学02-008Pyhon语言编程基础19课题、外部模块一、外部模块特点：常见外部模块：安装外部模块：使用外部模块：二、库二、框架三、常用框架Web开发框架：数据分析和科学计算框架：机器学习和人工智能框架

明月看潮生·2025-02-05 09:00

为什么我的CDH不用Hue，改用Scriptis了？

数据表不能直接方便地导出Excel，降低了工作效率UDF和函数支持较差，没有自带的数据分析常用UDF函数库，也

兔子那么可爱·2025-02-05 09:58

大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow攻略与深度解析（LLM系列04）

文章目录大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow攻略与深度解析（LLM系列04）1.引言2.TensorFlow分布式训练基础概念3.TensorFlow中LLM分布式训练的关键技术及应用4.利用

North_D·2025-02-05 08:20

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】3.1 NumPy图像大小调整实战

3.1NumPy图像大小调整实战目录NumPy图像大小调整实战图像大小调整的基本概念为什么需要调整图像大小使用NumPy调整图像大小的技术代码实现：详细原理和源码注释实际应用案例：图像缩放在机器学习中的应用目录图像大小调整的基本概念为什么需要调整图像大小使用NumPy调整图像大小的技术3.1线性插值3.2最近邻插值3.3双线性插值3.4双三次插值代码实现：详细原理和源码注释4.1线性插值代码实现4

精通代码大仙·2025-02-05 06:36

12月更新 | 国内可用的 ChatGPT中文版镜像网站攻略整理

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③github收集各种可以的ChatGPT镜像网站，免费的收费的。支持4o以及o1，支持MJ绘画1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站（ChatGPTMirrorSite）是指通过复制原始网站内容和结构，创建的备用网站。其主要目的

·2025-02-05 06:18

python必读书单

文章目录{编程入门}{编程进阶}{算法基础}{Web开发}{网络编程}{爬虫}{安全}{数据分析}{数据科学}{数据挖掘}{机器学习}{深度学习}{其他方向}{编程入门}父与子的编程之旅：与小卡特一起学

Vin0sen·2025-02-05 02:08

如何自学Python：适合小白的Python学习大纲—附教程_python小白学理论(1)

MLlib（RDD-BaseAPI）机器学习、MatPlotlib绘图进阶、高级绘图工具第二阶段-商业数据可视化Excel业务分析Excel基础技能、Excel公式函数、图表可视化、人力&财务分析案例、商业数据分析方法

2401_84301389·2025-02-05 01:36

Pytorch深度学习实战2-1：详细推导Xavier参数初始化(附Python实现)

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏

2401_84140080·2025-02-05 01:35

2024年最全HarmonyOS NEXT 边缓存边播放案例(2)，2024年最新阿里三面后多久hr面

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

2401_84871578·2025-02-04 23:48

Python制作词云图

在一些简单的数据分析场景中，制作词云图是一个非常基本的数据可视化操作。由于词云图的直观性，在很多业务场景中使用都很频繁，不管是做的人、用的人、看的人都不需要有太多的技术背景。

果小撮·2025-02-04 22:12

数据降维技术研究：Karhunen-Loève展开与快速傅里叶变换的理论基础及应用

在现代科学计算和数据分析领域，数据降维与压缩技术对于处理高维数据具有重要意义。本文主要探讨两种基础而重要的数学工具：Karhunen-Loève展开（KLE）和快速傅里叶变换（FFT）。

·2025-02-04 22:40

2月最新更新 | 国内可用的 ChatGPT 中文版镜像网站攻略合集

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以用的ChatGPT镜像网站，免费的收费的。1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站（ChatGPTMirrorSite）是指通过复制原始网站内容和结构，创建的备用网站。其主要目的是在原始网站无法访问

·2025-02-04 22:09

大数据架构：从数据收集到分析的完整流程

这篇文章将详细介绍大数据架构的完整流程，从数据收集到数据分析，涵盖每一个关键环节，并提供具体的代码示例，以便于深入理解。1.数据收集1.1数据来源数据收集是大数据架构中的第一个关键环节。

勤劳兔码农·2025-02-04 21:06

揭秘DeepSeek R1大模型：它如何像人类一样“思考”？

从聊天对话到代码生成，从数据分析到创意写作，大模型的能力边界不断被突破。而近期备受关注的DeepSeekR1，凭借更高效的推理能力和更低能耗，成为行业焦点。

大模型扬叔·2025-02-04 20:00

建筑兔零基础自学python记录10|散点图进阶/scatter plot 2

建筑兔零基础自学python记录8|学画散点图/Scatterplot-CSDN博客我们学过了散点图的画法，上一次我们基本是用随机数来生成的。

阿克兔·2025-02-04 19:50

数据分析案例-基于服饰行业中消费者行为和购物习惯的可视化分析

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-02-04 16:57

在CMD命令窗口中搭建简单的Python开发环境

在CMD命令窗口中搭建简单的Python开发环境Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，它被广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等各个领域。

美丽风景-c·2025-02-04 15:19

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用关键词：数学模型、经济学、经济预测、数据分析、算法、神经网络、回归分析、供需模型、消费行为模型、投资决策模型、经济增长模型。

AI天才研究院·2025-02-04 15:47

OpenAI 实战进阶教程 - 第八节: 模型扩展与智能工具开发 - 理解 Embedding 与向量检索原理

数据分析师/科学家：对自然语言处理、文本挖掘等方向感兴趣，希望了解最新向量检索技术。技术产品经理：希望在产品中集成智能搜索、FAQ问答等功能，提升用户体验。

山海青风·2025-02-04 15:46

第五篇: 使用Python和BigQuery进行电商数据分析与可视化

使用Python和BigQuery进行电商数据分析与可视化大数据分析对于电商业务的洞察至关重要。