数据集梳理第3页

运维自动化系统各模块介绍

接触运维自动化系统开发好多年，也陆陆续续开发上线了不少的系统及功能模块，但至今还没有写过一个比较全面的文章，来系统的介绍下整个运维自动化平台都包含了哪些系统及功能模块，最近正好在梳理文档，那这篇文章就来介绍下一个较为完善的运维自动化系统都包含了哪些功能模块

快乐非自愿·2025-01-17 23:33

干货！传统工厂数字化转型，从规划到落地的实战要点

本文将为你梳理传统工厂数字化转型的关键步骤，助力企业顺利迈向数字化新征程。

RPAdaren·2025-01-17 22:28

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

首先，我们需要导入Pandas库并加载包含缺失值的数据集。假设我们有一个名为df的数据框

代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

Python基础-概念图

我没有按照任何教材的顺序来写，就是自己做一个梳理。假设你已经学过几周Python了，将来几天将我会把上面这个概念图的内容写成笔记文章。

有机苯(代码小萌新)·2025-01-17 22:22

Python Pandas中的高级数据插值方法

大家好，在数据分析过程中，缺失值是一个常见的问题，尤其是在处理真实世界的数据集时，缺失值的存在可能会对分析结果产生较大的影响。

python慕遥·2025-01-17 22:20

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?

weixin_39700394·2025-01-17 21:45

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%

u013250861·2025-01-17 21:43

【AI系统】混合并行

混合并行不仅能提高计算效率，还能在有限的硬件资源下处理更大的模型和数据集。在深度学习中，数据并行和模型并行各自有其适用的场景和局限性。

ZOMI酱·2025-01-17 20:05

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习？

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……

医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。

·2025-01-17 20:22

用Python在Excel工作表中创建数据透视表

当面对大量复杂的数据集时，为了更高效地总结、分析和展示数据，创建数据透视表成为一种不可或缺的方法。

·2025-01-17 20:17

如何用SOP流程和看板工具优化年终总结？2024指南

12月，又到了团队每年做任务复盘和年度工作总结的时候，如何在繁杂的工作中快速梳理出清晰的脉络，既高效又全面地完成年度总结？有一种既系统又直观的管理方法——看板管理。

·2025-01-17 19:37

案例分享｜某港口集团企业级数据管理及分析应用体系构建

｜数据治理某港口集团已建成多个信息化系统，充分满足集团职能管理方面的需求，但垂直化的职能管理使各职能领域的指标体系、业务流程和业务系统呈现出条状划分的鲜明特点，数据共享存在“壁垒”，缺少横向的业务流程梳理和贯通

·2025-01-17 19:04

企业项目管理利器：如何挑选最适合的工具以提升协作效率

以下是一些建议的步骤和考虑因素：一、明确需求●梳理业务：企业需要梳理自己的业务，明确项目类型、规模、复杂度以及参与人员等。

·2025-01-17 19:26

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。

KeyPan·2025-01-17 15:23

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。这通常涉及到使用特定的数据集对模型进行额外的训练，以便模型能够学习到数据集中的特定语义关系。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

架构师-论银行数字标签系统多数据源集成的应用与实现

作为项目的核心成员，我主要负责系统的架构设计、数据集成策略的制定与实施，以及后续的数据治理和质量管理工作。项目

薛定谔的猫1982·2025-01-17 15:18

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

常见的改进方向增大训练数据集：通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。改进模型结构：例如增加网络层数、调整神经元数目或选择更适合任务的架构。

KeyPan·2025-01-17 13:35

vue-router 3.X 讲解

vue-router3.X讲解最近小哆啦在学习之余，发现自己在vue-router中有好多不了解的知识点，小哆啦决定梳理一遍vue-router参考资料：VueRouter(vuejs.org)说起前端路由有些朋友可能会问什么是路由

故梦867·2025-01-17 13:32

Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换

Spark提供了两种主要的数据抽象：RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame。本文将重点介绍如何使用Java开发Spark应用，并深入探讨RDD的操作与数据转换。

一只蜗牛儿·2025-01-17 12:26

数据库管理系统（DBMS）与数据库系统（DBS）有什么区别？

定义和组成：数据库（DB）：是指存储在计算机中的有组织的、可共享的数据集合。它具有数据独立性、低冗余度和紧密联系的特点。数据库管理系统（DBMS）：是一种软件系统，用于创建、管理和维护数据库。

破碎的天堂鸟·2025-01-17 11:50

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，

dwjf321·2025-01-17 10:36

【Docker】Supervisor 实现单容器运行多服务进程

本文内容均来自个人笔记并重新梳理，如有错误欢迎指正！如果对您有帮助，烦请点赞、关注、转发、订阅专栏！

行者Sun1989·2025-01-17 10:01

3分钟理清QPS、TPS、RT 以及它们之间的关系

在评估系统性能的时候，我们经常会听到QPS、TPS、RT、吞吐量等等一些概念，包括在一些面试场景下可能也会遇到这些概念，我们来稍微梳理一下。做一个简单的概念扫盲。

·2025-01-17 09:50

AI大模型

这些模型通过使用大规模数据集和先进的计算硬件进行训练，能够学习到数据中的复杂模式和特征，从而在多种任务上展现出卓越的性能。特点包括：参数量大：AI大模型的参数数量往往达到

荆州克莱·2025-01-17 07:12

Bitmap 和布隆过滤器傻傻分不清？你这不应该啊

不过，bitmap和布隆过滤器在大数据量和高并发业务的使用频率不低，知识点应该掌握下，既然问了那咱们简单的梳理下它们的底层原理、应用场景以及它们之间的关联。

·2025-01-17 04:27

大规模语言模型从理论到实践大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据关键词：大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

以下是实现神经网络的一个完整代码示例，以“手写数字识别”为例：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models#加载MNIST数据集

KeyPan·2025-01-17 02:28

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域知识检索，NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL

汀、人工智能·2025-01-17 02:26

【Python Tips】多线程池加速独立运行程序——ThreadPoolExecutor

在处理数量庞大的数据集或者大批量的循环操作时，程序如果单一运行往往会十分缓慢。假如硬件设备内存足够，CPU性能够好，同时每次循环内的任务都独立（如访问一个文件夹内大量文件）。

机器白学·2025-01-17 02:25

MDX语言的数据库交互

MDX主要用于查询多维数据集（如OLAP数据立方体），在商业智能和数据仓库领域得到了广泛应用。本文将深入探讨MDX的基本概念、语法、应用场景以及与其他数据库交互的方式

Linux520小飞鱼·2025-01-17 00:38

SeaTunnel 增强对 Excel 读取能力，支持xlsx、xls、公式单元格

概述在数据集成场景中，Excel文件作为常见的数据来源，其格式多样化和功能复杂性常常给开发者带来一定挑战。

·2025-01-17 00:36

Apache SeaTunnel 社区 2024 年度报告

从技术创新到用户生态，从版本发布到社区活动，我们见证了无数开发者与企业在数据集成领域的探索与突破。

·2025-01-16 23:00

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构

编码卷积神经网络架构小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)，在本节中，我们将了解如何将CNN模型的网络架构编码为基因，这是将基因序列进化在为给定数据集上训练最佳模型的先决条件

盼小辉丶·2025-01-16 23:03

多维偏好分析及其在实际决策中的应用：基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法

在高维数据集中，当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时，偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。

·2025-01-16 23:25

[Python数据分析]最通俗入门Kmeans聚类分析，可视化展示代码。

更专业一点说，k-means分析是一种常用的聚类算法，它会将数据集中的数据点分成k个不同的簇。每个簇都有一个中心点，这个中心点就是簇中所有数据点的平均值

William数据分析·2025-01-16 23:28

数据库运维实操优质文章文档分享（含Oracle、MySQL等） | 2024年9月刊

主题涵盖Oracle、MySQL、PostgreSQL等主流数据库系统以及国产数据库的技术实操，从基础的安装配置到复杂的故障排查，再到性能优化的实用技巧及常用脚本等，分享给大家：Oracle优质技术文章概念梳理

·2025-01-16 22:08

java 防止sql xxs注入_【Java】防止SQL注入问题解决XSS攻击（个人梳理）

【Java】防止SQL注入问题解决XSS攻击(个人梳理)【Java】防止SQL注入问题解决XSS攻击(个人梳理)文章目录前言sql注入是什么，就是用户通过在表单中填写包含SQL关键字的数据来使数据库执行非常规代码的过程

郑瑜伊·2025-01-16 22:55

数据分析案例-二手车用户数据可视化分析

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·2025-01-16 21:16

C++：实现聚类算法（附带源码）

项目介绍聚类是无监督学习中一种常用的算法，用于将数据集中的对象分组（称为簇），使得同一簇中的对象相似度较高，而不同簇之间的对象相似度较低。

Katie。·2025-01-16 21:15

大数据新视界 --大数据大厂之 DataFusion：超越传统的大数据集成与处理创新工具

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数

青云交·2025-01-16 20:07

HTML专题之DOCTYPE

·2025-01-16 18:02

深度学习每周学习总结R4（LSTM-实现糖尿病探索与预测）

天深度学习训练营中的学习记录博客R6中的内容，为了便于自己整理总结起名为R4原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录0.总结1.LSTM介绍LSTM的基本组成部分如何理解与应用LSTM2.数据预处理3.数据集构建

大地之灯·2025-01-16 18:11

用Python在Excel工作表中创建数据透视图

数据透视图是基于数据透视表创建的Excel图标，它能够帮助我们从复杂的数据集中提炼出有价值的信息，提供直观且易于理解的数据视图。

·2025-01-16 17:29

开源多模态大模型架构深度分析 2024

其中，KOSMOS-1是在大规模多模态数据集上重头训练的，该模型具有类似GPT-4的多模态能力，可以感知一般的感官模态，在上下文中学习（即少样本学习）并能够遵循语音指示（即零样本学习）。

AI大模型 lose and dream·2025-01-16 17:36

Redis 分片

Redis分片（Sharding）概述1.概念和目的：Redis分片是通过将整个数据集分割成多个部分，分布存储在多个独立的Redis节点上来扩展Redis系统的技术。

·2025-01-16 16:55

【阅读】数据之美，一本书学会可视化设计

可视化创作是一个迭代的过程，不同的数据集迭代周期不同。由于数据代表了一定的人物、地点和事物，所以除了真实的数字之外，还有重要的背景信息。注意，垃圾信息的相对而言。一个图

蟹蟹蟹风流·2025-01-16 15:46

jupyter notebook练手项目：线性回归——学习时间与成绩的关系

线性回归——学习时间与学习成绩的关系第1步：导入工具库pandas——数据分析库，提供了数据结构（如DataFrame和Series）和数据操作方法，方便对数据集进行读取、清洗、转换等操作。

橙意满满的西瓜大侠·2025-01-16 14:09

案例分享｜Alluxio数据流转方案在联通智网的应用

分享嘉宾陈得泳-中国联通大数据平台SRE工程师，致力于基于开源生态构建稳定、高效、安全、低成本的大数据集群。

·2025-01-16 14:01

机器学习与深度学习间关系与区别

主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入

ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

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