数据科学工程实践

SLAM算法与工程实践——相机篇：RealSense D435使用（1）

SLAM算法与工程实践系列文章下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此SLAM算法与工程实践系列文章链接下面是专栏地址：SLAM算法与工程实践系列专栏文章目录SLAM
yangtsejin·2024-01-02 08:07

GO语言基础笔记（九）：工程实践

单元测试（UnitTesting）单元测试是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证。在Go语言中，可以使用内置的testing包来进行单元测试。进行单元测试时，您应该关注以下几个要点：测试代码的独立性：确保每个测试用例都是独立的，不依赖于其他测试。边界条件的测试：不仅要测试常规条件，也要测试边界和异常情况。使用表驱动测试：这种方法可以让您用不同的输入重复测试同一功能。1.测试代码的独立性在单元测
Thomas_Lbw·2024-01-02 06:29

Pystata：Python中Stata的应用 (一) 环境配置

而Python得益于强大的数据科学生态，集收集、清洗和处理数据于一身。随
Colin_Bao·2024-01-02 03:45

python开发的app有哪些,python如何开发小软件

Python无处不在，可以说是现代的C编程语言，你可以在任何地方看到Python的身影，从网站、应用程序、数据科学项目、人工智能到物联网设备，也是世界上所有年龄段的程序员最流行和最喜欢的编程语言，如果您是初学者
小发猫·2024-01-02 02:39

Python数据科学应用从入门到精通--Python读取、合并SPSS数据文件

在很多情况下，我们需要调用SPSS软件产生的数据，下面通过示例来进行讲解。首先需要将本书提供的数据文件存储在安装spyder-py3的默认路径位置（C:/Users/Administrator/.spyder-py3/，注意具体的安装路径可能与此不同），然后从相应位置进行读取，输入以下代码并逐行运行：pipinstall--upgradepyreadstat#读取SPSS数据需要安装pyreads
数据科学作家·2024-01-02 02:44

如何利用Conda管理多种虚拟环境与Jupyter Notebook内核切换

写在开头在数据科学与机器学习领域，项目之间可能存在不同的依赖关系和版本要求。为了有效管理这些差异，使用虚拟环境成为一种标准实践。
theskylife·2024-01-01 17:28

Atlas 2.2.0 安装部署

ApacheAtlas提供开放的元数据管理和治理功能，使企业能够建立数据资产目录，对这些资产进行分类和治理，并为数据科学家、分析师和数据治理团队提供围绕这些数据资产的协作功能。
mba1398·2024-01-01 16:33

Python为何适合开发AI项目？

这使得新手能够更容易上手，并且对于处理复杂的AI算法和数据科学任务也非常友好。
金木讲编程·2024-01-01 14:28

数据特征工程 | 特征筛选（过滤法）—— ANOVA

特征筛选的重要性：在机器学习和数据科学领域，特征筛选是优化模型性能和提高计算效率的关键步骤。当数据集包含大量特征时，不仅增加了计算成本，还可能引入噪声和冗余信息，影响模型的泛化能力。
算法如诗·2024-01-01 03:50

Python 数据分析1：三种工具实现连接、读取MySQL数据库并处理MySQL数据为DataFrame

数据四、通过SQLAlchemy获取MySQL数据五、小结一、前言环境：windows1164位Python3.9（anaconda3）MySQL8pandas1.4.2使用Python操作MySQL是数据科学和数据工程领域中一个重要的技能
Xin学数据·2024-01-01 01:58

8年程序员学习感悟，Python学习要注意这5点，入门到精通少走弯路！

Python是一种高级的、动态类型的编程语言，它被广泛应用于数据科学、人工智能、网络开发等多个领域。如果你想学习Python，这篇文章将为你提供一份全面的学习路线。
软件测试狂阿沐·2024-01-01 00:53

数据科学 IPython 笔记本 8.17 使用 Seaborn 的可视化

8.17使用Seaborn的可视化原文：VisualizationwithSeaborn译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0本节是《Python数据科学手册》（PythonDataScienceHandbook
布客飞龙·2023-12-31 19:09

30个最受欢迎的数据挖掘面试问题答案-第1部分

这些问题在数据科学访谈中经常被问到。此外，这个热门面试问题数据挖掘答案包含的问题的答案，以帮助您破解数据科学家工作的面试。
栀子花_ef39·2023-12-31 18:54

滚动聚合（即滚动窗口求和)之RcppRoll 包

在看到《R数据科学》第45页时候，突然看到一句话image.png尽管这里并没有对RcppRoll包进行描述，但是经不住好奇去查了一下这个包install.packages("RcppRoll")library
热衷组培的二货潜·2023-12-31 14:48

sklearn学习之用matplotlib绘制鸢尾花（Iris）数据集的两个特征：花萼的长度和宽度

直接上代码sklearnIris数据集是机器学习和数据科学中经常使用的一个标准数据集，用于分类任务fromsklearnimportdatasets#加载Iris数据集iris=datasets.load_iris
老大白菜·2023-12-31 07:14

解锁大数据世界的钥匙——Hadoop HDFS安装与使用指南

目录1、前言2、HadoopHDFS简介3、HadoopHDFS安装与配置4、HadoopHDFS使用5、结语1、前言大数据存储与处理是当今数据科学领域中最重要的任务之一。
凛鼕将至·2023-12-31 07:25

免费域名&部署blog之streamlit【入门篇】

Streamlit是一个用于创建数据应用程序的Python库，可以帮助数据科学家、工程师和分析师轻松快速地构建交互式和可视化的数据界面。无需繁
整天梦游的小jerry·2023-12-31 04:50

字节青训营Go语言学习第二天-Go语言工程实践之测试

文章目录测试单元测试单元测试-规则单元测试覆盖率单元测试-依赖单元函数-Mock基准测试基准测试-优化案例测试单元测试单元测试-规则使用gogetgithub.com/stretchr/testify/assert命令时提示go:modulegithub.com/stretchr/testify/assert:Get"https://proxy.golang.org/github.com/stre
蓝鲸不蓝369·2023-12-31 01:06

编程语言的新趋势

文章目录1.引言2.多样性和多范式2.1示例：Kotlin语言3.WebAssembly（Wasm）3.1示例：Rust与WebAssembly4.数据科学与机器学习4.1示例：Python语言5.全栈开发和云原生
IT·陈寒·2023-12-30 23:51

通俗易懂介绍机器学习与深度学习的差别

无论你是否主动关注过数据科学，你应该已经听说过这两个名词了。
AI小白龙*·2023-12-30 21:56

【GIS】1.什么是空间分析？

本系列文章主要参考CHICAGO大学的空间数据科学中心的相关课程(￣∇￣)/感谢分享～什么是空间分析空间分析不仅仅是指做一个地图这么简单，而是为这些位置空间添加实际的值，并通过对这些值的转换、计算等操作
AQin1012·2023-12-30 16:32

Conda：Python环境管理的瑞士军刀

在数据科学和机器学习的世界中，管理各种库和依赖关系的重要性不容忽视。Conda就是为此而生的强大工具。本文将深入探讨Conda的简介、功能以及使用示例，帮助你更好地理解和使用这个工具。
yule.yang·2023-12-30 15:07

Conda简介及常用指令

Conda是一个开源的包管理器和环境管理器，主要用于安装、运行和升级数据科学和机器学习等领域的软件包和依赖。
终将老去的穷苦程序员·2023-12-30 15:02

Jenkins X--(3)具备什么样的加速能力

经年累月基于真实世界中的团队和组织收集上来的数据被DevOps领域的思想领袖和数据科学家们进行了深入的分析。《Accelerate》一书总结了一组有
DevOps亮哥·2023-12-30 14:34

ApacheCN 翻译/校对活动进度公告 2022.5.4

命令行上的数据科学第二版【校对】仓库：https://github.com/apachecn/ds-cmd-line-2e-zh整体进度：https://github.com/apachecn/ds-cmd-line
布客飞龙·2023-12-30 14:05

ubuntu安装conda

Anaconda是一个流行的Python和R数据科学及机器学习平台，它包括了许多科学计算和数据处理的库。
MonkeyKing.sun·2023-12-30 13:04

视频美颜SDK探究：动态贴纸的技术实现

本篇文章，小编将与大家一同了解视频美颜SDK中动态贴纸的技术实现，剖析其背后的算法和工程实践。一、动态贴纸的定义与应用贴纸可以跟随面部动作，实时粘附在用户脸部，为视频内容增添趣味和个性。
美狐美颜sdk·2023-12-30 13:55

R3LIVE编译运行(自己数据集)，用自己的设备实机操作中遇到的一系列问题

提示：以下全是自己编译实际运行SLAM工程实践中遇到的种种问题及如何解决相关问题使用自己的相机和雷达实时运行R3LIVE、FAST-LIO2、FAST-LIVO等SLAM系统前言写这篇博客的主要目的：记录自己从零开始接触
@过期秋刀鱼·2023-12-30 11:37

盘点用于数据科学的三大顶级Python库（附代码）

【嵌牛导读】：盘点用于数据科学的三大顶级Python库【嵌牛鼻子】：数据科学Python库【嵌牛提问】：你知道数据科学常用的Python库吗？
羽_71ba·2023-12-30 10:30

数据科学（统计学）

描述单个数据集描述你部门成员有多少朋友？描述方式1：直接显示所有的数据num_friends=[100,49,41,40,25,21,21,19,19,18,18,16,15,15,15,15,14,14,13,13,13,13,12,12,11,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9
GHope·2023-12-30 05:13

AIOps是什么？它与AI有什么关系？

我们已经到达了这样的一个时代，数据科学和算法
AIOPstack·2023-12-30 04:50

[架构之路-90]：《软件架构设计：程序员向架构师转型必备》-0-总结

今天分享的这份资料主要包含：软件开发普通程序员向系统架构师转型的一些思路、方法和工程实践。也包括转型过程中意识形
文火冰糖的硅基工坊·2023-12-30 03:53

AI人工智能如何正确入行

人工智能，已经跌入到两三年前大数据风口上，全民皆“数据科学家”的套路里了。到底做什么，算是入行AI？
朝歌1122·2023-12-30 03:15

【直播预告】刘军博士：科学研究中的AI计算：如何助力团队协作创新

欢迎大家关注12月28日20:00九章云极资深数据科学家刘军博士的直播！刘军博士将以一种独特的视角，揭示AI如何扮演科研创新的引擎角色，并深入剖析其在科研领域中引领前行的智慧之道。
九章云极DataCanvas·2023-12-30 01:07

生存分析序章3——生存分析之Python篇：介绍生存分析和scikit-survival库

写在开头在现代数据科学领域，生存分析是一项关键的统计方法，用于研究个体在一定时间内事件发生的概率。无论是医学、金融还是社会科学，生存分析都为我们提供了一种深入洞察数据的途径。
theskylife·2023-12-30 01:24

数据科学家应当了解的五个统计基本概念

摘要：本文讲述了数据科学家应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计从高的角度来看，统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。
城市中迷途小书童·2023-12-29 21:51

什么是MLOps？

MLOps是机器学习操作的缩写，基于一系列流程和最佳做法，通过数据科学家和操作人员之间的敏捷和实时协作来交付ML产品。其目标是尽可能将ML构建流程自动化，以实现持续交付。随着新一轮自动化操作浪潮的到
澳鹏Appen·2023-12-29 15:10

Jupyter Notebook: 交互式数据科学和编程工具

JupyterNotebook:功能强大的交互式编程和数据科学工具简介JupyterNotebook是一个开源的Web应用程序，广泛用于数据分析、科学计算、可视化以及机器学习等领域。
_三石_·2023-12-29 14:01

Python环境管理利器-Anaconda介绍与安装

Anacoda之前，一直觉得python的包管理很混乱，版本稍有不一样，项目需要重新部署就很费劲，后面搜索了一下，才发现之前早有轮子介绍Anaconda是一个开源的Python和R编程语言的分发版，专为进行数据科学
_三石_·2023-12-29 14:31

Anaconda 完全指南：从安装到高级功能，一篇搞定

概要Anaconda是一个非常强大的Python数据科学平台，它集成了众多常用的数据科学工具和库，为数据分析、机器学习和科学计算提供了便捷的开发环境。
Rocky006·2023-12-29 13:38

【稳定检索、火热征稿】2024年数据科学与经济管理国际会议（ICDSEM 2024）

【稳定检索、火热征稿】2024年数据科学与经济管理国际会议（ICDSEM2024）2024InternationalConferenceonDataScienceandEconomicManagement
S19113133262苏·2023-12-29 12:26

python爬虫数据分析实战_Python网络爬虫与文本数据分析

惊奇的是使用Python最多的人群其实不是程序员，而是数据科学家，尤其是社会科学家，涵盖的学科有经济学、管理学、会计学、社会学、传播学、新闻学等等。
weixin_40007548·2023-12-29 11:27

零基础必看的Python网络爬虫文本数据分析知识点总结

惊奇的是使用Python最多的人群其实不是程序员，而是数据科学家，尤其是社会科学家，涵盖的学科有经济学、管理学、会计学、社会学、传播学、新闻学等等。
搬砖的苦行僧·2023-12-29 11:52

【Python百宝箱】个性化推荐算法探幽：从协同过滤到深度学习，推荐系统库选择指南

无论您是开发人员、数据科学家还是对推荐技术感兴趣的业务专业人士，这篇文章将为您揭示推荐系统的最新趋势和最佳
friklogff·2023-12-29 11:18

2024（20届）数据科学与大数据专业毕业设计选题合集

目录前言大数据选题选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦（见文末）!以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总大家好,这里
Krin_IT·2023-12-29 09:10

JAX: 快如 PyTorch，简单如 NumPy - 深度学习与数据科学

JAX是TensorFlow和PyTorch的新竞争对手。JAX强调简单性而不牺牲速度和可扩展性。由于JAX需要更少的样板代码，因此程序更短、更接近数学，因此更容易理解。长话短说：使用importjax.numpy访问NumPy函数，使用importjax.scipy访问SciPy函数。通过使用@jax.jit进行装饰，可以加快即时编译速度。使用jax.grad求导。使用jax.vmap进行矢量化
冷冻工厂·2023-12-29 07:04

如何学习python爬虫技术

作为一门历史悠久的语言，Python比R更具有通用性，比C++更灵活，可以说Python是一个很全面的语言，尤其是在数据科学、机器学习和AI方面，表现很出色。如果想自学，怎么学习python爬虫技术?
Python分享阁·2023-12-29 03:57

爬动漫网站数据_通过这三种动漫爱上数据科学和技术

爬动漫网站数据Yes,itmightseemweirdtomentionanime,datascience,andtechnologyinthesamebreath.Butyoumightbesurprisedtolearnthatthere’squiteadeepconnectionacrossthesedomains.Iaminterestedinallthree(alongwithreadi
weixin_26744853·2023-12-29 02:23

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HyperAI超神经·2023-12-29 00:15

什么是数据可视化？数据可视化的流程与步骤

数据可视化过程当沟通、数据科学和设计发生冲突时，就会产生良好的数据
数维图2D3D前端可视化·2023-12-28 21:30
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