数据科学算法竞赛

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域

AI天才研究院·2025-03-11 20:03

Dash 简介

Dash由Plotly团队开发，旨在帮助数据分析师、数据科学家和开发人员快速创建交互式的、基于数据的Web应用，而无需深入掌握前端技术（如HTML、CSS和JavaScript）。

tankusa·2025-03-11 17:33

算法竞赛中常用的STL容器

二、竞赛中常见STL的容器1.string类2.vector3.stack4.queue5.priority_queue6.set7.map8.pair总结前言在我们的算法竞赛中，为了节约时间，我们不可能去手撕一个数据结构

メ稀饭你的笑·2025-03-10 19:46

C++ STL 算法竞赛常用模板归纳汇总

向量vector(相当于可变长数组）/*STL库vector、deque、list、set、map、multiset、multimap、unordered_set、unordered_map、unordered_multiset、unordered_multimap、stack、queue、priority_queue、string、pair*/#include#includeusingnames

小桥儿流水人家·2025-03-10 19:15

算法竞赛C++常用STL（自用收藏！！！！！！）

①vectorvector：又称变长数组，定义在头文件中，vector容器是动态空间，随着元素的加入，它的内部机制会自动扩充空间以容纳新的元素。因此vector的运用对于内存的合理利用与运用的灵活性有很大的帮助。vector的定义方式vectorv;//定义一个vector，其中的元素为int类型vectorv[N];//定义一个vector数组，其中有N个vectorvectorv(len);/

gusiler·2025-03-10 19:13

C++算法竞赛常用STL知识笔记

最后更新于2024-11-15下标访问vector,deque,map可以用下标访问vectorstd::vectorv={1,2,3,4,5};intelement=v[2];//访问下标为2的元素，这里将得到3。dequestd::dequedq={21,22,23,24,25};intitem=dq[1];//访问下标为1的元素，这里将得到22。map特殊：1：如果下标对应的键已经存在于ma

a东方青·2025-03-10 18:37

C++ 算法竞赛STL以及常见模板

目录STL/*═══════════════Vector═══════════════*//*════════════════Pair════════════════*//*══════════════String════════════════*//*══════════════Queue═════════════════*//*═════════PriorityQueue═══════════

fqsword·2025-03-10 18:07

告别“装Python踩坑”：专家级避坑指南，新手老手都适用

告别“装Python踩坑”：专家级避坑指南，新手老手都适用Python，这门简洁而强大的编程语言，已成为数据科学、Web开发、自动化运维等领域的首选。

清水白石008·2025-03-10 17:28

R语言 ggplot2 可视化生成高分辨率图片实战

R语言ggplot2可视化生成高分辨率图片实战在数据分析和可视化领域，R语言一直是研究人员和数据科学家们的首选工具。其中，ggplot2包是R语言中最受欢迎和强大的可视化工具之一。

PixelEnigma·2025-03-10 15:21

迈向数据科学的第一步：在Python中支持向量回归

什么是支持向量回归？(WhatisSupportVectorRegression?)Supportvectorregressionisaspecialkindofregressionthatgivesyousomesortofbufferorflexibilitywiththeerror.Howdoesitdothat?I’mgoingtoexplainittoyouinsimpletermsby

weixin_26746401·2025-03-10 13:34

技术领域，有许多优秀的博客和网站

以下是一些常用的技术博客和网站，涵盖了编程、软件开发、数据科学、人工智能、网络安全等多个领域：1.综合技术博客1.1Medium网址:https://medium.com特点:Medium是一个开放的内容平台

小赖同学啊·2025-03-10 05:06

Python3 与 VSCode：深度对比分析

Python3作为一门强大的编程语言，拥有丰富的库和框架，广泛应用于数据科学、人工智能、网络开发等多个领域。

lly202406·2025-03-09 19:14

python版本更新历史_Python3 是否已经完成了取代 Python2 的历史进程？

wongzo·2025-03-09 06:32

利用阿里云Atlas地区选择器与Plotly.js实现数据可视化与交互

在数据科学与可视化领域，交互式图表和地图应用越来越成为数据分析和展示的重要手段。本文将介绍如何结合阿里云Atlas地区选择器与Plotly.js，创建动态交互式的数据可视化应用。

源代码杀手·2025-03-08 10:29

简单分享下Python数据可视化

在数据科学的广阔天地里，数据可视化是不可或缺的一环，它让复杂的数据变得易于理解。对于Python初学者而言，掌握Matplotlib和Seaborn这两个强大的库，无疑能让你的分析报告更加生动有趣。

小软件大世界·2025-03-08 06:09

Python与数据可视化库Seaborn实战

介绍核心特性和优势代码示例：简单散点图三、技术细节技术原理技术难点四、实战应用应用场景问题与解决方案五、优化与改进潜在问题改进建议六、常见问题七、总结与展望一、引言Python，作为一门功能强大且易于学习的编程语言，近年来在数据科学领域取得了显著地位

master_chenchengg·2025-03-08 06:25

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

算法竞赛备赛——【数论】快速幂

快速幂计算a的b次方时间复杂度：O(logb)#includeusingnamespacestd;constintN=1e5+9;usingll=longlong;#definemod998244353llksm(lla,llb){llres=1;//a=2b=13--1101while(b){//res=2a=2^2b=6//体现倍增思想if(b&1)res=res*a%mod;//res=2a

Aurora_wmroy·2025-03-07 23:16

大型项目，选择conda还是Poetry要点分析

对于大型项目，尤其是涉及多语言协同开发的项目，比如数据科学项目中可能会用到Python进行数据分析，同时依赖底层用C语言编写的高性能计算库，conda可以很

Hello kele·2025-03-07 07:44

Conda 环境搭建实战：从基础到进阶

在当今复杂多变的软件开发与数据科学领域，拥有一个稳定、可复现且易于管理的开发环境是项目成功的基石。

嘉图明·2025-03-07 05:53

【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio

它们各有独特的设计理念和适用场景，以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析：一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入

木亦汐丫·2025-03-06 23:54

机器学习笔记

（汤姆·米切尔（TomMitchell），1997，MachineLearning）1.2机器学习、人工智能、数据挖掘从本质上看，数据科学的目标是通过处理各

有涯小学生·2025-03-06 10:35

Python在机器学习与数据分析领域的深度应用：从基础到实战

它不仅为数据科学家和开发者提供了高效处理和分析数据的手段，还助力构建各种智能模型，实现精准预测和决策支持。

CodeJourney.·2025-03-06 09:54

Python神器 Jupyter Notebook

它适用于数据分析、可视化、机器学习等多种场景，尤其在数据科学领域中广受欢迎。二、安装与配置JupyterNotebook可以通过多种方式进行安装，其中最常见的是通过安装A

懒大王爱吃狼·2025-03-06 07:10

【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇：数据处理的瑞士军刀（含完整代码）

Pandas作为Python生态中最强大的数据处理库，以其灵活的数据结构（如DataFrame和Series）和丰富的功能（数据清洗、转换、聚合等），成为数据科学家和工程师的核心工具。

arbboter·2025-03-05 20:08

（一）spark是什么？

2.spark的用途（1）：数据科学任务具备SQL、统计、预测建模（机器学习）等方面的经验，以及一定的python，matlab

一智哇·2025-03-05 11:21

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

与数据科学家、工程团队和产品团队合作，理解业务需求并将算法转化为实际产品。对模型性能进行评估和优化，确保模型的准确性、效率和可扩

执于代码·2025-03-03 23:39

强者联盟——Python语言结合Spark框架

得益于在数据科学中强大的表现，Python语言的粉丝遍布天下，如今又遇上强大的分布式内存计算框架Spark，两个领域的强者走到一起，自然能碰出更加强大的火花（Spark可以翻译为火花），因此本文主要讲述了

博文视点·2025-03-03 12:15

深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例

深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例随着人工智能和数据科学领域的迅速发展，机器学习成为了当下最炙手可热的技术之一。

caihuayuan5·2025-03-03 04:42

【SpringBoot】MyBatis-plus 报错 Property ‘sqlSessionFactory‘ or ‘sqlSessionTemplate‘ are required

我是，一个正在为秋招和算法竞赛做准备的学生????喜欢的朋友可以关注一下???，下次更新不

m0_74825223·2025-03-02 15:52

Python NumPy 深度解析：科学计算的得力助手

PythonNumPy深度解析：科学计算的得力助手在Python数据科学和科学计算领域，NumPy是一个核心且基础的库。

tekin·2025-03-02 08:48

0. Kaggle实战：Kaggle竞赛实战记录列表（持续更新）

通过通俗易懂的讲解和简单明了的测试数据，帮助每位读者轻松掌握参赛技巧，快速提升实战能力，一起探索数据科学的魅力！2.Kaggle竞赛列表2.1Eedi-MiningMisconcep

AI量金术师·2025-03-02 05:01

Python的那些事第三十六篇：基于 Vega 和 Vega-Lite 的数据可视化解决方案，Altair 声明式可视化库

Altair声明式可视化库：基于Vega和Vega-Lite的数据可视化解决方案摘要在数据科学和分析领域，有效的数据可视化是理解数据、发现模式和传达见解的关键。

暮雨哀尘·2025-03-02 03:47

【读书笔记】《What is Mathematics》第一章：自然数

我数学渣锻炼自己解决问题的能力数据结构逻辑训练为将来转行数据科学做底子（也许永远都不会转）考研（emmm想考一个非全日制玩一玩，感觉非全日制很适合工科学生）嗯，有了以上的理由，所以一定要坚持下去✊为什么是这本书

还没入门的大菜狗·2025-03-01 07:21

python 推荐算法库_[译] 详解个性化推荐五大最常用算法

推荐算法有很多种，数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。

weixin_39612733·2025-03-01 06:10

编程小白冲Kaggle每日打卡（4）--kaggle学堂：＜编程简介＞列表

Introduction在进行数据科学研究时，您需要一种组织数据的方法，以便高效地使用它。Python有许多数据结构可用于保存数据，如列表、集合、字典和元组。

AZmax01·2025-03-01 03:49

编程小白冲Kaggle每日打卡（5）--kaggle学堂：＜Python＞Hello,Python!

Hello,PythonPython语法、变量赋值和数字的快速介绍本课程涵盖了您需要的关键Python技能，以便您可以开始将Python用于数据科学。

AZmax01·2025-03-01 03:17

Conda 全面使用指南：从基础操作到高级优化

Conda有Anaconda和Miniconda两种发行版，Anaconda包含大量常用的数据科学包，Miniconda则仅包含Conda及其依赖项。

漫谈网络·2025-02-28 19:26

蓝桥杯知识点复习（超级全面）

JAVA基础语法：备战蓝桥杯（一）：一般输入输出和快速输入输出备战蓝桥杯（二）：java编程规范和常用数据类型备战蓝桥杯（三）：常用功能符以及循环结构和分支结构备战蓝桥杯（四）：函数(方法)、类和对象算法竞赛常用的

初见雨夜·2025-02-27 22:37

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程，为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。

智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

软件开发：创新与挑战并存的旅程

不同的编程语言适用于不同的应用场景，如Java常用于企业级应用开发，Python在数据科学和人工智能领域应用广泛，C++则在性能要求极高的系

·2025-02-27 00:09

【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：深入解读矩阵及其运算

矩阵不仅在数据科学中广泛应用，更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。

猿享天开·2025-02-26 14:33

Byzer：面向Data+AI的云原生低代码化语言

在数据科学和人工智能迅速发展的今天，企业面临着如何高效处理海量数据并实现AI模型快速开发的挑战。Byzer，作为一种创新的云原生低代码化语言，为这一难题提供了独特的解决方案。

ITPUB-微风·2025-02-26 12:18

R语言：探索数据的利器

R语言：探索数据的利器R语言是一种强大而灵活的编程语言，尤其在数据科学和统计分析领域中广泛应用。作为一门开源语言，R语言拥有丰富的数据处理和可视化功能，同时支持大规模数据分析和机器学习。

ByteWhiz·2025-02-26 12:48

kl散度度量分布_解读KL散度：从定义到优化方法

数据科学家WillKurt通过一篇博客文章对这一概念进行了介绍，机器之心技术分析师在此基础上进行了解读和扩充。本文为该解读文章的译文。引言这篇博文将介绍KL散度，即相对熵。

weixin_39846364·2025-02-26 08:20

跨平台编程：在Conda中搭建R语言环境的终极指南

跨平台编程：在Conda中搭建R语言环境的终极指南在数据科学和统计分析领域，R语言以其强大的数据处理能力和丰富的图形表示功能而广受欢迎。

2401_85812026·2025-02-26 05:56

Anaconda 2025 最新版安装与Python环境配置指南（附官方下载链接）

一、软件定位与核心功能Anaconda2025是Python/R数据科学集成开发平台，预装1500+科学计算库，新增AI模型可视化调试、多环境GPU加速等特性。

waicsdn_haha·2025-02-26 00:22

使用Python实现数组数据转换为Excel表格

引言：数组数据到Excel的转换需求在数据科学和工程中，我们经常需要将Python中的数据转换为Excel格式，以便于数据的可视化、共享和进一步分析。Python提供

嘿何i·2025-02-25 13:01

基于KNN的鸢尾花分类预测模型

大多数情况需要人来介入这个过程，人们需要根据自身的经验来选取一些合适的参数，但是“爱偷懒”的数据科学家同时也提出一些自动化的程序来实现这一步骤。一、鸢尾花数据集1.1利用sklearn库导入

溪海莘·2025-02-24 23:57

推荐频道