数据科学算法竞赛第3页

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

第三章链表和list

这里我们再次对两种链表进行模拟总结实现方式首先我们需要明确的是，在算法竞赛中，为了保证运行速度，我们一般利用多个数组配合来模拟链表进行静态实现。定义数组：单链表和双向链表都需要e[]表示数值域，用于存

exm-zem·2025-02-24 23:22

Python的那些事第二十八篇：数据分析与操作的利器Pandas

Pandas：数据分析与操作的利器摘要Pandas是基于Python的开源数据分析库，广泛应用于数据科学、机器学习和商业智能等领域。

暮雨哀尘·2025-02-23 12:13

算法复杂度速查表：助你轻松应对编程面试

如果你正在准备科技公司的编程面试，或者从事软件工程、数据科学相关工作，那么理解BigO记号不只是有帮助，而是必备技能。在技术面试中，你经常会被问到：“这个算法的时间复杂度是多少？”

真智AI·2025-02-22 14:24

Python MoviePy库：视频处理与编辑的强大工具

MoviePy的易用性和灵活性使得它成为开发者和数据科学家进行视频编辑的利器。

程序员喵哥·2025-02-21 14:28

[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

蓝桥杯备赛经验帖

赛制3.比赛流程4.如何准备5.其他建议6.一些感悟1.为什么有这篇文章笔者近期发现，观看我写的两道第十五届蓝桥杯题解的人数逐渐增多，又是一年寒假一年蓝桥杯备赛季，突然想起去年这个时候，自己也是刚接触算法竞赛

Blue.ztl·2025-02-19 19:03

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

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

算法竞赛备赛——【背包DP】多重背包

多重背包基础模型有一个体积为V的背包，商店有n种物品，每种物品有一个价值v和体积w，每种物品有s个，问能够装下物品的最大价值。这里每一种物品只有s+1种状态即“拿0个、1个、2个…s个”在基础版模型中，多重背包就是将每种物品的s个摊开，变为s种相同的物品，从而退化成01背包处理只需要在01背包的基础上稍加改动，对每一个物品循环更新s次即可时间复杂度为O(nsV)例题小明的背包3蓝桥知识点：DP——

Aurora_wmroy·2025-02-17 17:50

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

简单枚举 / 枚举排列

本文参考《算法竞赛入门经典》第七章《暴力枚举法》，提出的是暴力“列举”出所有可能性并一一试验的方法。

Zhouqi_Hua·2025-02-15 02:07

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

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

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

洛谷[P4779]单源最短路径（标准版）

前言SPFASPFA算法由于它上限O(NM)=O(VE)O(NM)=O(VE)的时间复杂度,被卡掉的几率很大.在算法竞赛中,我们需要一个更稳定的算法:dijkstradijkstra.什么是dijkstradijkstra

Shadow_of_the_sun·2025-02-10 15:11

【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

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