数据科学导论第3页

[深入探索USearch：快速高效的单文件向量搜索引擎]

引言在数据科学和机器学习领域，最近出现了许多用于近似最近邻搜索（ApproximateNearestNeighbors,ANNS）的工具。

stjklkjhgffxw·2025-02-21 05:15

NumPy的基本使用

在Python的数据科学与数值计算领域，NumPy无疑是一颗耀眼的明星。作为Python中用于科学计算的基础库，NumPy提供了高效的多维数组对象以及处理这些数组的各种工具。

Mo思·2025-02-20 12:28

【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测：孤立森林与AutoEncoder对比》

一、引言在数据科学和机器学习领域，异常检测（AnomalyDetection）是一个非常重要的任务。它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于

再见孙悟空_·2025-02-20 01:01

python 山脊图_（数据科学学习手札98）纯Python绘制满满艺术感的山脊地图

1简介下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过，这是英国摇滚乐队JoyDivision在1979年发行的其第一张录音室专辑UnknownPleasures的封面，由艺术家PeterSaville基于射电脉冲星信号的数据图创作而成，成为了一种流行文化的符号标志。图1类似图1的风格，在地图制作中也存在着一种山脊地图，基于记录地表海拔信息的高程数据，我们可以利用水平方向上的基于实际位置海拔高度的曲线，来对

weixin_39780255·2025-02-19 05:16

流行编程语言全解析：优势、应用与短板

适用领域数据科学与分析：处理和分析大规模数据集，进行数据可视化。典型示例：Google用Python进行数据分析，处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能：构建和训练模型。

a小胡哦·2025-02-19 03:27

如何在Python上安装xgboost？

在数据科学和机器学习领域，XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点，成为了众多数据科学家和工程师的首选。

cda2024·2025-02-18 22:32

基于GPT一键完成数据分析全流程的AI Agent: Streamline Analyst

在数据科学和可视化方面，非常多家AICopilot通过提供智能提示、建议或辅助决策等手段有效减小了用户的工作量。但是很少有app针对不同种类数据的预处理、建模、可视化等

Wilson_ZheLIN·2025-02-18 21:54

信息技术导论第二章物联网技术笔记

第二章物联网技术2.1物联网概述2.1.1物联网的基本概念物联网的定义是：通过射频识别（RFID）装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。当每个而不是每种物品能够被唯一标识后，利用识别、通信和计算等技术，在互联网基础上，构建的连接各种物品的网络，就是人们常说的物联网。物

新世紀渾水摸魚戰士·2025-02-18 19:31

书籍-《控制理论的数学导论（第三版）》

AMathematicalIntroductiontoControlTheory作者：ShlomoEngelberg出版：WorldScientificPublishingCompany编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：《控制理论的数学导论

·2025-02-18 00:37

【OSTEP】操作系统导论-精翻讲解：第五章-进程API

写在前面：学习操作系统是一个漫长且容易迷茫的过程。这本书在我的学习过程中给予了很大的帮助。本文将尽量精简内容，仅保留关键部分，并对学习中遇到的难点进行注释和解释。希望这能为初学者提供一些帮助和指引。本文所有涉及的图片及内容皆引用自：OperatingSystems:ThreeEasyPieces作者：RemziH.Arpaci-DusseauandAndreaC.Arpaci-Dusseau(Un

Refulic.·2025-02-17 21:00

FastAPI：解锁高性能API开发的密钥，轻松构建现代Web服务

它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名，适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对FastAPI的详细介绍

醉心编码·2025-02-17 20:48

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。

天飓·2025-02-17 18:35

LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测 Matlab代码

LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测Matlab代码一、引言1.1、研究背景与意义在现代数据科学领域，多变量回归预测问题一直是一个研究热点。

前程算法屋·2025-02-17 01:09

Anaconda3 介绍和安装

介绍Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版，专注于数据科学、机器学习和科学计算，主要面向数据科学和机器学习领域。

gorgor在码农·2025-02-16 23:25

下载多个python如何配置环境

多环境Python配置方案在数据科学和软件开发的领域，Python因其简单易用而广受欢迎。然而，随着项目的不断增多，我们常常需要在同一台机子上安装多个版本的Python及其依赖。

彪悍的高校·2025-02-16 22:49

DeepSeek推荐未来好就业的十大专业

一、人工智能与数据科学专业聚焦人工智能、大数据技术、计算机科学与技术、机器学习、数据科学与大数据技术等专业，构成了这一前沿领域的核心。

东锋1.3·2025-02-16 15:59

SQLMesh 系列教程4- 详解模型特点及模型类型

无论你是数据工程师还是数据科学家，SQLMesh都能为你提供强大的支持。让我们一起探索SQLMesh

梦想画家·2025-02-16 12:36

pycharm社区版有个window和arm64版本，到底下载哪一个？还有pycharm官网

PyCharm：适用于数据科学和Web开发的PythonIDE适用于数据科学和Web开发的PythonIDE，具有智能代码补全、实时错误检查、快速修复等。

huiyuanzhenduo·2025-02-16 11:30

Python入门第一步：一文掌握Python3基础语法

学习Python3是编程之旅的绝佳起点，因为它语法简洁，功能强大，且广泛应用于数据科学、Web开发、自动化脚本等领域。以下是Python3的基础语法代码演示，帮助你迈出Python编程的第一步。

小尤笔记·2025-02-15 23:29

Python数据可视化工具库之lux使用详解

概要数据可视化在数据科学和分析中扮演着重要的角色。它可以更好地理解数据、发现模式、传达见解，并支持数据驱动的决策。

Rocky006·2025-02-15 15:51

Apache Iceberg 与 Apache Hudi：数据湖领域的双雄对决

数据湖仓结合了数据仓库和数据湖的最佳元素，提供了一个统一的平台，支持数据科学、商业智能、人工智能/机器学习以及临时报告等多种关键功能。

夜里慢慢行456·2025-02-15 12:35

R 语言必备十大资源

·2025-02-14 01:30

zsh: command not found: conda

如果尚未安装，请先安装：Anaconda（完整版本，包含大量数据科学工具）下载Anac

苏寅·2025-02-13 19:36

Java与Python的集成与性能对比研究

而Python因其简洁易学、灵活性强，在数据科学、人工智能和快速原型开发方面具有显著优势。虽然这两种语言在设计上有很大的差异，但它们可以通过多种方式进行集成，结合各自的优势，

向哆哆·2025-02-13 17:21

DataWhale 数学建模导论学习笔记（第一章）

要点：利用Python作为计算工具帮助解决数学模型。一、前期准备工作1.AnacondaNavigator帮助安装了NumPy所需的功能包。2.通过Jupyter_Lab,可以直接测试代码运行的结果。3.通过vscode可以修改文本并即时看到预览结果，解决一些符号、公式、表格显示不正常的问题。4.这也是我第一次使用CSDN记录自己的学习笔记。二、进入第一章正题解析方法与几何建模：1.前面的向量和矩

ryanYu_127·2025-02-13 12:50

Datawhale数学建模导论课程第八章学习心得(I)一时间序列与投资模型

学习链接：Datawhale数学建模教程Descriptionhttps://datawhalechina.github.io/intro-mathmodel/#/CH8/%E7%AC%AC8%E7%AB%A0-%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97?id=_811-%e6%97%b6%e9%97%b4%e5%ba%8f%e5%88%97%e7%9a%84%e5%

星.惜尘·2025-02-13 11:40

22章9节：使用 R Markdown 和 Shiny 结合R语言进行数据报告和交互式应用的创建

R语言是数据科学领域中广泛应用的编程语言之一，它的强大之处不仅在于数据分析能力，还体现在其丰富的可视化和报告生成功能上。在数据分析的过程中，生成报告、展示结果和与他人共享工作成果是非常重要的任务。

DAT｜R科学·2025-02-13 08:13

临水逸·2025-02-13 05:50

python 3.8 的anaconda怎么下载

Python3.8版本的Anaconda下载与安装指南在当今数据科学、机器学习和人工智能领域，Anaconda作为一款集成了众多Python包的发行版，受到了广泛欢迎。

xiamu_CDA·2025-02-13 01:50

python基础入门：附录：常用第三方库推荐（NumPy、Django等）

Python常用第三方库全景指南：从基础到前沿工具集一、数据科学核心套件数值计算三剑客#NumPy数组操作示例importnumpyasnparr=np.arange(1,10).reshape(3,3

赵鑫亿·2025-02-12 16:14

Python网络爬虫精要

数据科学必须掌握的技能之一。

小迪和夫人·2025-02-11 14:41

编程语言的未来

有些语言专注于数据科学（例如Python、R），有些专注于并行处理和高性能计算（例如Rust、Julia），还有

胡图不迷糊·2025-02-11 07:48

TTS（Text-to-Speech）文本转语音技术导论

加我微信hezkz17进数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组)一TTS技术原理？TTS（Text-to-Speech）技术是一种将文本转化为语音的技术，它基于语音合成技术，将输入的文字信息转换为自然流畅的语音输出。TTS技术的原理可以分为以下几个步骤：1文本处理：首先，输入的文本会经过文本预处理，包括拼写纠正、断句、词性标注等操作。这些操作旨在提高后续步骤的处理效果。2文本分析：接下来，

「已注销」·2025-02-10 20:26

pytorch 人脸修复_修复pytorch数据加载器

pytorch人脸修复黑客数据科学工作流程(Hackingdatascienceworkflows)Icameacrossaninterestingproblemrecently.AteammateandIwereworkingonaseriesofDeepLearningexperimentsthatinvolvedanimagedatasetthatspannedhundredsofgigab

weixin_26729375·2025-02-10 19:18

【编程语言】

BrendanEich于1995年创建Web开发，前端和后端编程，移动应用开发2Python解释型、交互式、面向对象的编程语言易读性，跨平台，解释型，动态类型由GuidovanRossum于1991年发布Web开发，数据科学

岑亮·2025-02-10 13:54

Julia语言的编程范式

Julia语言的编程范式引言随着数据科学、机器学习和高性能计算的迅猛发展，编程语言的选择对研究者和开发者来说变得尤为重要。

段慕华·2025-02-10 05:37

在Jupyter Notebook中进行大数据分析：集成Apache Spark

在JupyterNotebook中进行大数据分析：集成ApacheSpark介绍JupyterNotebook是一款广泛使用的数据科学工具，结合ApacheSpark后，能够处理和分析大规模数据。

范范0825·2025-02-09 17:42

使用Python和LangChain加载与解析目录中文档的全面指南：从基础操作到高级技巧

无论是在数据科学、机器学习、自然语言处理，还是在软件开发和文档管理中，我们经常需要批量加载和解析存储在本地文件系统中的文件。

m0_57781768·2025-02-09 04:35

深入探讨使用Python和LangChain加载与解析HTML文档：从基础操作到高级应用

无论是网页开发、数据爬取、信息抽取，还是自然语言处理和数据分析，处理HTML文档都是开发者和数据科学家不可避免的任务。然而，HTML文档的结构复杂且多变，往往需要使用专业的工具和库来解析和处理。

m0_57781768·2025-02-09 04:35

Streamlit是个什么，怎么看是否启动

Streamlit是一个开源的Python库，旨在帮助开发者快速创建交互式的Web应用程序，特别适用于数据科学和机器学习项目。

张3蜂·2025-02-09 01:40

股票数据集成：优质API接口精选

在金融数据分析中，股票API为数据科学家和分析师提供精准的股票价格、公司财报及市场趋势数据，辅助量化分析和预测。在程序化交易领域，股票API是自动化交易系统的核心组成部分，允许

·2025-02-08 10:36

Python Matplotlib：基本图表绘制指南

在数据分析和数据科学领域，Matplotlib是我们展示数据的有力工具。本文将详细讲解如何使用Matplotlib绘制常见图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图和直方图等。

chusheng1840·2025-02-08 09:13

计算机导论的学科知识体,计算机导论..ppt

计算机导论..ppt计算机导论前言“我会计算机”，已经没有优势，计算机人怎么办？

weixin_39861255·2025-02-07 16:00

3D数据可视化与SVM分类

在数据科学和机器学习中，数据可视化是理解数据分布和模型表现的关键环节。

t0_54coder·2025-02-07 07:24

贪心算法之证明要点----算法导论

一般先假设一个最优解，用剪切黏贴技术(参考算法导论)两个性质：贪心选择性质：一个全局最优解可以通过局部最优得到。即存在一个最优解是以贪心选择开始的。最优子结构：一个最优解包括期子问题的最优解。

G11176593·2025-02-07 04:34

探索程序员职业赛道：中国行业发展趋势与市场需求分析

目录写在开头1.中国行业发展趋势与市场需求分析1.1.前端开发1.2.后端开发1.3.数据科学与人工智能1.4.区块链技术1.5软件工程与项目管理1.6嵌入式开发与物联网2.如何选择适合自己的职业赛道写在最后写在开头作为程序员

theskylife·2025-02-07 02:49

特征编码技术:onehot编码与label编码

特征编码技术:one-hot编码与label编码1.背景介绍在机器学习和数据科学领域,特征工程是一个至关重要的步骤。特征工程的目的是将原始数据转换成适合机器学习算法输入的格式。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-07 00:06

工程导论-----工程，技术与工程师

工程，技术与工程师工程与技术工程依赖技术的发展，技术是实现工程的手段。可以认为技术是建立在科学与工程间的桥梁。尽管技术工作和工程工作存在较大的区别，但这两项工作所需要的科学基础知识和技能非常相似。工程技术的传统学科土木工程：传统上，土木工程师应该掌握众多技能，如筑墙，造桥以及修路等，土木工程在古代军事工程中也发挥着关键作用。现代土木工程师的职责是完成不同规模的土木建筑项目。建筑工程：建筑工程师不仅

daodao022·2025-02-06 19:37

开源数据分析工具 RapidMiner

RapidMiner是一款功能强大且广泛应用的数据分析工具，其核心功能和特点使其成为数据科学家、商业分析师和预测建模人员的首选工具。

kcarly·2025-02-06 08:21

STM32单片机学习记录（11.3）

目录一、STM32二、无人机系统导论一、STM321.2-了解STM32（ARMCortex-M内核单片机）基础系统结构、启动配置、系统电路以及系统板基础模块与功能；2.1-完成Keil5的安装以及基础设置改动

宣宣猪的小花园.·2025-02-05 12:17

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