数据驱动ddt

生成式AI驱动的高分子材料研发与应用

以聚合物为例，传统依赖实验试错或量子计算的设计方法面临周期长、成本高、多目标优化困难等瓶颈，而生成式AI通过“数据驱动+智能生成”范式，可快速预测材料性能、生成新型分子结构，加速从实验室到产业化的进程。
keyan_889·2025-03-25 15:29

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。
满木悦·2025-03-24 16:07

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

在数据驱动的世界里，数据库的性能直接影响到整个应用系统的响应速度和用户体验。随着业务量的增长和技术的发展，传统的缓存机制逐渐暴露出局限性。
墨夶·2025-03-24 10:49

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

在当前数据驱动的时代，对连接数据的高效处理和分析需求日益增长。ArangoDB作为一个可扩展的图数据库系统，能够加速从连接数据中获取价值。
eahba·2025-03-24 01:54

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。
景联文科技·2025-03-23 09:45

中小制造企业必看！MES管理系统破解车间管理四大难题指南

MES系统（制造执行系统）凭借其数据驱动与全流程协同能力，正成为企业突破困局的利器。本文将从四大核心痛点切入，深度解析MES管理系统的破局之道。
深蓝易网·2025-03-23 07:26

利用Pinecone和Hybrid Search实现高效向量检索

在当今数据驱动的世界中，快速准确的信息检索变得尤为重要。Pinecone作为一个功能强大的向量数据库，提供了广泛的功能，包括HybridSearch。
dgay_hua·2025-03-23 05:35

Vue相关面试题

Vue实例是应用程序的核心，它管理数据、方法、生命周期钩子等，通过数据双向绑定将数据与视图层连接起来，实现数据驱动视图。3.如何创建一个Vue实例
努力的搬砖人.·2025-03-23 01:29

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

在当今数据驱动的时代，大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。
百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。
百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

python实现接口自动化

第二步：封装、调用、数据驱动、日志、报告;详细举例:第三步：api\scripts\data\log\report\until…脚本
一只小H呀の·2025-03-22 15:52

【软件架构系列：一文读懂数据流体系结构风格】

二、数据流体系结构风格的类型（一）批处理风格（二）连续数据流风格三、数据流体系结构风格的特点（一）数据驱动一切（二）模块化与可复用性强（三）易于并行处理四、数据流体系结构风格的优势（一）维护轻松（二）扩展容易
youngerwang·2025-03-22 12:52

元数据驱动的设想

title:元数据驱动的设想tags:pythoncategories:python文章目录1.背景针对相似结构的表单，为了提高ui自动化编写效率，减少以减少重复工作，设想是否可以设计一个针对neoUI2.0
吾爱乐享·2025-03-22 07:31

法律行业——合同审查与AI律师

一、引言：AI技术重构法律行业新格局‌随着AI技术从实验室走向规模化应用，法律行业正经历从“经验驱动”向“数据驱动”的范式转变。
zhouyaowei1983·2025-03-22 06:27

微软Data Formulator：用AI重塑数据可视化的未来

在数据驱动的时代，如何快速将复杂数据转化为直观的图表是每个分析师面临的挑战。微软研究院推出的开源工具DataFormulator，通过结合AI与交互式界面，重新定义了数据可视化的工作流。
几道之旅·2025-03-22 06:51

大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁

一、智能制造的核心诉求：数据驱动的决策与执行智能制造的目标是通过数据驱动
Echo_Wish·2025-03-21 22:42

Python 自动探索性数据分析库———KLib

Python自动探索性数据分析库——KLib一、引言在当今数据驱动的时代，数据分析师和科学家们面临着海量的数据需要处理和分析。
若木胡·2025-03-21 18:13

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality
猿享天开·2025-03-21 13:25

API item_get 在电商平台的核心作用以及如何测试

本文将深入探讨item_getAPI在跨平台电商数据整合中的应用与优势，为电商企业在数据驱动的道路上提供有力支持。一、跨平台电商数据整合的挑战在跨平台
index_all·2025-03-21 12:11

数智读书笔记系列021《大数据医疗》：探索医疗行业的智能变革

徐曼是南开大学商学院副教授，在大数据驱动的智能决策研究领域颇有建树，尤其在大数据驱动的医疗与健康决策方面有着深入研究，曾获天津优秀博士论文、教育部博士研究生新人奖。
Allen_Lyb·2025-03-21 10:55

Pytest的数据驱动DDT

1、ddt的语法：@pytest.mark.parametrize(“case”,case_all)是个装饰器，里面两个数据：case和cases_all意思就是：将cases_all里每个成员依次传递给
活跃家族·2025-03-21 08:08

Ubuntu MySQL 安装指南：五步轻松构建你的数据基石

目录前言：数据驱动的时代，MySQL为你保驾护航第一步：扬帆起航前的准备-系统软件包更新第二步：一键启航，MySQL服务器轻松就位第三步：引擎启动，让MySQL飞速运转第四步：安全护盾，为数据安全保驾护航第五步
海棠AI实验室·2025-03-20 23:53

需求池膨胀时如何科学排序优先级

需求池膨胀时如何科学排序优先级主要依靠数据驱动、战略对齐、风险评估**。其中数据驱动是关键，通过收集历史数据、用户反馈与市场趋势，对各项需求进行量化评估，帮助企业在需求膨胀时做出精准排序和资源配置。
·2025-03-20 18:01

2025年亚马逊多店铺运营的三大核心策略

一、精细化选品与差异化布局1.数据驱动选品，提升市场竞争力多店铺运营的核心在于合理配置资源
跨境猫小妹·2025-03-19 18:31

开源的 AntDesignVue 表单设计器使用教程

FcDesigner版是一款基于Vue3.0的低代码可视化表单设计器工具，通过数据驱动表单渲染。可以通过拖拽的方式快速创建表单，提高开发者对表单的开发效率，节省开发者的时间。
低代码研究员·2025-03-19 18:57

制造业数字化转型之工业级远程控制方案选型指南

工业级远程控制方案作为转型的关键支撑技术，通过设备互联、数据驱动和智能运维，正在改变传统的生产管理模式。今天，我们就围绕远程控制技术，结合行业实践和政策导向，为企业提供一份选型指南。
2501_90729959·2025-03-19 12:38

统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解

它结合了统计学和计算机科学的理论与方法，通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-19 09:11

如何优化公司需求管理

管理需求变更的关键在于明确流程、跨部门协同、数据驱动反馈。
·2025-03-18 00:05

如何优化公司需求管理

管理需求变更的关键在于明确流程、跨部门协同、数据驱动反馈。
·2025-03-18 00:01

Python 赋能经济趋势与股票研究：数据驱动的投资洞察

在当今数据爆炸的时代，Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的开源库，已成为经济趋势分析和股票研究的利器。本文将探讨如何利用Python进行以下方面的研究：**一、数据获取与清洗*****数据来源:*****财经数据API:**Tushare、AKShare、YahooFinance、AlphaVantage等提供丰富的股票、基金、宏观经济等数据。***网络爬虫:**使用BeautifulSo
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-17 10:31

数据库查询优化：提升性能的关键实践

title:数据库查询优化：提升性能的关键实践date:2025/1/30updated:2025/1/30author:cmdragonexcerpt:在当今数据驱动的商业环境中，数据库的性能直接影响着应用程序的响应速度和用户体验
·2025-03-17 02:16

如何做好产品测试管理

做好产品测试管理的关键在于测试规划、流程标准化、数据驱动决策。
·2025-03-16 21:07

SQLAlchemy 数据模型可视化工具——洞察数据库架构的艺术

sqlalchemy_data_model_visualizerAutomaticallyturnyourSQLalchemyDataModelsintoaNiceSVGDiagram项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/sqlalchemy_data_model_visualizer在数据驱动的
宁彦腾·2025-03-16 13:23

Jetpack LiveData

2.LiveData的使用场景数据驱动UI：当数据发生变化时，自动更新UI，例如从数据库或网络获
Bonnie_cat·2025-03-16 11:01

什么是SQL语言，它有哪些主要功能？

它不仅是与数据库交互的核心工具，也是现代数据驱动应用的基础。
破碎的天堂鸟·2025-03-16 09:21

深入 Python 网络爬虫开发：从入门到实战

在数据驱动的时代，网络爬虫是获取公开数据的重要工具。
南玖yy·2025-03-16 02:04

如何判断市场需求是真痛点还是伪需求

有效区分真痛点与伪需求的关键包括：用户需求真实性、用户的付费意愿、需求的持续性与普遍性、问题解决方案的实际有效性和数据驱动的需求验证方法。
·2025-03-15 18:35

Android第二次面试总结（项目拷打实战）

MVVM+Jetpack组件落地采用ViewModel+LiveData实现数据驱动开发，将UI逻辑与业务逻辑解耦，通过LiveData的生命周期感知能力避免内存泄漏。
每次的天空·2025-03-15 10:00

PINN物理信息网络 | 利用物理信息神经网络进行流体动力学建模

而PINN作为一种数据驱动的方法，通过使用神经网络来近似物理方程，能够有效地解决这些问题。在流体动力学建模中，PINN可以应用于求解N
算法如诗·2025-03-14 23:23

Python 爬虫实战：开放数据集抓取与大数据分析应用

引言在数据驱动的时代，开放数据集成为了各领域研究和应用的宝贵资源。通过抓取和分析开放数据集，我们可以挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。
西攻城狮北·2025-03-14 10:04

TikTok矩阵营销：掀开全球营销新篇章

TikTok矩阵获客系统凭借其数据驱动、内容矩阵和智能化管理的多维优势，为品牌打开了通往全球增长的大门。
全球通@安心·2025-03-13 07:51

机器学习模型-从线性回归到神经网络

在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。
Earth explosion·2025-03-12 15:57

MySQL 与 MongoDB 的区别

文章目录前言一、如何选择二、索引总结前言在当今数据驱动的世界中，数据库技术扮演着至关重要的角色，它们为应用程序提供了存储、管理和检索数据的基础设施。
kse_music·2025-03-12 14:24

DeepSeek一键生成可视化看板

在当今数据驱动的时代，数据可视化已成为企业决策和分析的关键工具。然而，传统的数据可视化过程往往需要专业的技术知识和大量的时间成本，这对于许多非技术人员来说是一个巨大的挑战。
CodeJourney.·2025-03-12 13:17

高效获取Amazon数据的终极指南：Pangolin爬虫API工具详解与实战应用

解决Amazon反爬难题，标准化API接口工具实现精准数据采集引言背景与痛点在电商数据驱动决策的今天，亚马逊作为全球最大的电商平台，其商品数据、竞品信息、市场趋势等成为了商家、分析师和开发者追逐的“金矿
CharonXA·2025-03-12 10:25

深度集成DeepSeek与Java开发：智能编码新纪元全攻略 [特殊字符]

DeepSeek智能辅助效率提升对比手动编写重复代码一键生成模板代码代码量减少70%↑调试全靠断点日志智能定位缺陷根源问题排查时间缩短60%↓文档维护耗时费力自动生成更新文档文档编写效率提升5倍↑性能优化依赖经验数据驱动的优化建议系统吞吐量提高
添砖Java中·2025-03-12 09:50

数学建模与图形建模资源全解析

引言在当今的数据驱动时代，数学建模与图形建模已成为解决复杂问题、揭示数据内在规律的重要工具。无论是科学研究、工程设计，还是商业分析、决策支持，建模技术都发挥着举足轻重的作用。
点我头像干啥·2025-03-11 21:07

关联规则算法：揭秘数据中的隐藏关系，从理论到实战

引言在当今数据驱动的时代，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了各行各业的核心挑战。关联规则算法作为数据挖掘领域的重要工具，能够帮助我们发现数据中隐藏的关联关系，从而为决策提供支持。
秋声studio·2025-03-11 14:39

Flink实时流处理入门与实践

一、引言1.1实时流处理的重要性在当今数据驱动的时代，实时数据处理变得越来越重要。企业需要从不断产生的大量数据中快速提取有价值的信息，以支持决策制定和业务优化。
随风九天·2025-03-11 07:19

供应链工作效率如何提升

提升供应链工作效率可以从以下几个关键方面入手：1.优化供应链管理数据驱动决策：利用AI和大数据分析，提高预测准确性，优化库存管理。
dev.null·2025-03-11 04:21
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他