R-数据科学

嗯，宇宙公民第一天。

自我介绍我的名字是詹姆斯我来自云南昆明然后我在美国读书工作已经快十年好，那呃做下这个自我介绍，我的名字是詹姆斯啊，我来自云南昆明，然后我在美国啊，读书工作已经快有10年然后呢我是一个大数据科学家但是那就是我在这边做的一些东西呢主要是一个然后还有的一些东西
宇宙公民詹姆斯james·2023-09-07 16:03

酷克数据推出AI开发工具箱HashML 加速企业级AI应用落地投产

近日，业界领先的国产企业级云数仓厂商酷克数据发布了下一代In-Database高级分析和数据科学工具箱HashML，在业内率先实现为企业提供随数仓部署一步到位、开箱即用的AI能力。
·2023-09-07 15:41

HTTP header 参数丢失情况分析以及解决防范

接口接收不到2.问题分析默认nginx是不能转发带_的header信息的，为什么不能支持下划线呢，因为nginx的源码中默认判定就是不合法的：rc=ngx_http_parse_header_line(r,r-
无所畏惧-激流勇进·2023-09-07 15:29

机器人任务挖掘与智能超级自动化技术解析

会计是典型的数据科学。会计的作用就是把经济活动转化为会计语言，把非结构化的信息依照会计准则进行转换。但目前总体来说在自动化会计领域的应用还是较少。因为
RPA中国·2023-09-07 08:12

Mac和Windows安装Python超详细教程：新手也能学会！

Anaconda非常适合Python新手，一键安装、减少繁琐的Python环境配置；内置数据科学、机器学习常用包，直接使用；支持Mac、Windows等操作系统；管家conda可灵活管理Python包和不同版本
qq_21478261·2023-09-06 21:24

数据科学领域常用CheatSheet（持续更新）

CheatSheet目录涵盖Python、R数据科学常用的一些工具，PythoncheatsheetMatplotlib-beginner.pdfMatplotlib-
qq_21478261·2023-09-06 21:54

GPT 内部 — I ： 了解文本生成

年轻的陀思妥耶夫斯基被介绍给生成AI，通过Midjourney创建一、说明我经常与不同领域的同事互动，我喜欢向几乎没有数据科学背景的人传达机器学习概念的挑战。
无水先生·2023-09-06 21:50

机器学习：基于梯度下降算法的线性拟合实现和原理解析

这两个概念在统计学、机器学习和数据科学领域都起着关键作用。本篇博客将介绍线性拟合和梯度下降的基本原理，以及它们在实际问题中的应用。线性拟合线性拟合是一种用于找到数据集中线性关系的方法。
是一个Bug·2023-09-06 17:21

人工智能写手，好用吗？

（上图来自于经典之作“AttentionisAllYouNeed”）如果你做数据科学研究，这个方向大有可为。6、魔盒风险是显著的。而技术的进步与发展，真的能够因为一家机构决定“不开放模型”的举措，就能
有用教育·2023-09-06 16:03

智源LIVE丨清华叉院：“步步为营”模拟人类思维，累积推理与大语言模型复杂推理...

他于2018-2019年前往麻省理工学院大数据科学学院（MIFODS）做博士后。袁洋的主要研究方向是智能医疗、AI基础理论、应用范畴论。分享嘉宾张伊凡张伊凡，清华大学交叉信息学院博士研究生。
智源社区·2023-09-06 11:55

2018年最受大家欢迎的五大机器学习工具和五大数据学习数据

2018年将会是人工智能和机器学习快速发展的一年，有专家表示：相较之下Python比Java更加接地气，也自然而然地成为机器学习的首选语言在数据科学方面，Python的语法与数学语法最为接近，因此是数学家或经济学家等专业人士最容易理解和学习的语言
栀子花_ef39·2023-09-06 09:13

Python可复用函数的 6 种最佳实践

对于在一个有各种角色的团队中工作的数据科学家来说，编写干净的代码是一项必备的技能，因为：清晰的代码增强了可读性，使团队成员更容易理解和贡献于代码库。
Python数据开发·2023-09-06 09:22

10个常用于数据分析的python方法

数据科学家的日常工作涉及各种任务，例如数据预处理、数据分析、机器学习模型创建、模型部署。如果您开始成为数据科学家的旅程，那么第一步就是掌握数据操作的技能，因为几乎每个数据科学项目都需要它。
紫色沙·2023-09-06 05:52

Python功能强大、灵活可扩展的Statsmodels库

它提供了一系列丰富的统计模型和方法，可以帮助研究人员和数据科学家在Python环境中进行高级统计分析。概述在Statsmodels中，线性回归是最常用的统计模型之一。
一只会写程序的猫·2023-09-06 03:07

【表达感激】RIA联合拆书训练营-拆页12

[主题]：非暴力沟通表达感激的方式[片段来源]：《非暴力沟通》P178-179[拆书家]：草莓【R-阅读原文】用非暴力沟通的方式表达感激时，我们只是为了庆祝他人的行为提升了我们的生活品质，而不是想得到任何回报
小草莓_Ariel·2023-09-06 00:35

2023 年 06 月编程语言排行榜，Python 还会保持第一吗？

在过去的5年里，Python已经3次获得TIOBE指数年度大奖，这得益于数据科学和人工智能领域的发展，使得Python变得异常流行，2017年秋季开始出现增长的趋势，当时Python的份额仅为3%，但去年年底已经增长到了
酒酿小小丸子·2023-09-05 22:25

Python---Anaconda安装

配置3.1配置环境变量3.2验证安装anaconda验证python版本验证3.3anaconda设置更改conda源四.彻底卸载前言Anaconda介绍Aanconda是基于conda的Python数据科学和机器学习开发平台包括
暮-夜染·2023-09-05 18:18

15个基本且常用Pandas代码片段

Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。
·2023-09-05 18:14

听Alluxio小姐姐讲述：Alluxio云上K8S部署如何加速深度学习训练

Alluxio云上K8S部署如何加速深度学习训练在2021AlluxioDayV中，Alluxio核心研发工程师邱璐，为我们带来[Alluxio云上K8S部署如何加速深度学习训练]的分享邱璐毕业于乔治华盛顿大学数据科学专业
Alluxio·2023-09-05 14:16

python文本可视化数据分析软件_数据探索很麻烦？推荐一款史上最强大的特征分析可视化工具：yellowbrick...

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学前言玩过建模的朋友都知道，在建立模型之前有很长的一段特征工程工作要做，而在特征工程的过程中，探索性数据分析又是必不可少的一部分，因为如果我们要对各个特征进行细致的分析
liujuan63795·2023-09-05 12:25

【Yellowbrick】特征可视化分析

它提供了一系列高级可视化工具，帮助数据科学家和机器学习从业者更好地理解、调试和优化他们的模型。它在scikit-learn的api基础上做了扩展，能让我们更容易的驾驭模型优化阶段。⭐特征分析可视
釉色清风·2023-09-05 12:22

Python做数据分析有哪些优势？

很多编程语言都可以做数据分析，比如Python、R、Matlab等，Python凭借着自身无可比拟的优势，被广泛地应用到数据科学领域中，并逐渐衍生为主流语言。
LiJiaSi·2023-09-05 11:38

R数据科学chapter8

library(tidyverse)#使用readr进行数据导入#•read_csv()读取逗号分隔文件、#read_csv2()读取分号分隔文件(这在用,表示小数位的国家非常普遍)、#read_tsv()读取制表符分隔文件、#read_delim()可以读取使用任意分隔符的文件。#•read_fwf()读取固定宽度的文件。#既可以使用fwf_widths()函数按照宽度来设定域，也可以使用fwf
枸杞子岛年·2023-09-05 08:33

Python可复用函数的 6 种最佳实践

对于在一个有各种角色的团队中工作的数据科学家来说，编写干净的代码是一项必备的技能，因为：清晰的代码增强了可读性，使团队成员更容易理解和贡献于代码库。
aobulaien001·2023-09-05 07:11

21张 Python数据科学分析速查表，程序员必备

一共11张表，包括：Python基础、导入数据、JupyterNotebook、Numpy基础、Pandas基础、Pandas进阶、Scikit-Learn、Keras、Matplotlib绘图、Seaborn、Bokeh。速查速记，不二之选！\1.Python基础\2.导入数据\3.JupyterNotebook\4.Numpy基础\5.Pandas基础\6.Pandas进阶\7.Scikit-
编程唐小宝·2023-09-05 03:40

ubuntu下Anaconda安装与使用教程

AnacondaAnaconda是一个用于科学计算和数据科学的Python发行版，它提供了一个强大的环境管理系统和大量的
fakerth·2023-09-05 02:28

Seaborn: 一个强大的Python数据可视化库

在数据科学领域，数据可视化是一项至关重要的任务。通过可视化数据，我们可以更好地理解和解释数据，发现隐藏在数据背后的模式和趋势。Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了许多数据可视化库。
一只会写程序的猫·2023-09-05 00:19

使用ChatGPT进行个性化学习

推荐：将NSDT场景编辑器加入你的3D工具链3D工具集：NSDT简石数字孪生在这篇文章中，您将发现ChatGPT作为机器学习和数据科学爱好者的个人导师的好处。
·2023-09-04 22:02

创建简单的 Docker 数据科学映像

作为一名数据科学家，拥有一个标准化的便携式分析和建模环境至关重要。Docker提供了一种创建可重用和可共享的数据科学环境的绝佳方法。在本文中，我们将逐步介绍使用Docker设置基本数据科学环境的步骤。
ygtu2018·2023-09-04 22:27

[28] 《R数据科学》Workflow: Projects

本文摘自《R数据科学》，主要介绍了RStudio中R工作目录的设置，通过这种方式，可以设置工作文件夹，快速的读取文件，除此之外，也介绍了使用ggsave()对pdf进行保存，原文如下：OnedayyouwillneedtoquitR
灰常不错·2023-09-04 21:31

大数据行业最顶尖的20位明星人才

Pinterest数据科学家安德莉亚•伯班克Pinterest是一家以图片为主的社交网络，数据科学家安德莉亚•伯班克主要负责该公司的A/B测试，评估公司网站、APP的外观或功能变化会对它的6000万全球用户产生哪些影响
程序猿广坤·2023-09-04 15:19

20用于深度学习训练和研究的数据集

数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。
deephub·2023-09-04 15:54

jupyternotebook 报告_Jupyter Notebook最实用的5个魔术命令

JupyterNotebook是一个基于Web的交互式工具，机器学习和数据科学社区都频繁使用它。它们用于快速测试，作为报告工具，甚至是在线课程中非常复杂的学习材料。我最喜欢的一个功能是魔术命令。
白金一只猫·2023-09-03 19:11

非科班菜鸡算法学习记录 | 代码随想录算法训练营第三天| 203.移除链表元素 ，707.设计链表，206.反转链表

203.移除链表元素知识点：链表状态：半个小时憋出来的思路：生成一个新节点在头节点前,他的指针是*newhead，在设置一个*r=newhead，r就是用来遍历链表的，每次比较r->next->val与
Serein980610·2023-09-03 19:53

使用 Python 和 dash 创建仪表板

推荐：使用NSDT场景编辑器快速搭建3D应用场景介绍在数据科学和分析领域，数据的力量不仅通过提取见解来释放，而且还通过有效地传达这些见解来释放;这就是数据可视化发挥作用的地方。
ygtu2018·2023-09-03 18:20

人生的算法

在数据科学与大数据技术专业开班仪式的讲话在信息时代，随着人工智能，大数据，云计算，物联网等高科技的迅猛发展，人类社会的生产模式，社会结构，政府管理方式，都会发生剧烈的的变化，很多过去无法想象的事物都可能会出现
李小刚_8034·2023-09-03 18:38

15个基本且常用Pandas代码片段

Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。
·2023-09-03 10:02

APP内阅读 2021中国数学专业最好的十所大学 全国数学类专业大学排行榜

学院拥有数学与应用数学专业、信息与计算科学专业、统计学专业、应用统计学（生物统计方向）以及数据科学与大数据技术专业五个本科生专业；基础数学、应
智航钱氏·2023-09-03 05:16

csvtk | 命令行下表格统计分析、数据筛选、替换、整理神器

如同生物信息领域中的FASTA/Q格式一样，CSV/TSV作为计算机、数据科学和生物信息的基本格式，应用非常广泛。
生信师姐·2023-09-03 03:18

Python数据分析：从导入数据到生成报告的全面指南

随着数据科学和人工智能的迅速发展，Python已经成为了最受欢迎的数据分析语言之一。Python具有简单易学、灵活性强、可扩展性高等优点，使其在数据分析领域具有广泛的应用。
一只会写程序的猫·2023-09-03 03:54

教师必看！如何最大化利用和鲸的资源与平台赋能教学工作

本篇内容面向教授数据科学、大数据、人工智能专业课及相关交叉课程的高校教师，提供了一份资源导览地图，跟随此地图浏览您可以获得：可作为教学素材的5万+开源案例及近万份精选数据资源可作为教学拓展的各类训练营、
ModelWhale·2023-09-03 02:33

全国高校青年教师数据科学与商业分析案例教学竞赛成功举办

为推动数据科学与商业分析领域教学模式的创新，以赛促教，激发教师们的教学热情和创新能力，以赛促创，激发学生们的创新潜能和能动性，中国商业统计学会举办了首届“和鲸杯”全国高校青年教师数据科学与商业分析案例教学竞赛
ModelWhale·2023-09-03 02:33

非科班如何流畅转码进入计算机领域？

计算机领域的广度令人叹为观止，包括软件开发、数据科学、网络工程、人工智能等等。因此，选择一个你真正热爱的领域至关重
嚣张农民·2023-09-03 00:00

知乎搜索内容爬取

题主前段时间的数据科学导论作业，关于舆情分析负责信息爬取。
CodingCube·2023-09-02 21:20

0910 chapter1 and chapter 2 R数据科学啃书

1.9坐标系基本知识点coord_flip()交换x和y轴coord_quickmap()#绘制空间数据时，可以设置合适的纵横比coord_polar()#极坐标系p27联系题1.首先得到这个。。bar)+(mapping=aes(MAPPINGS),stat=,position=)++chaper2工作流：基础1.object_name3)
森尼啊·2023-09-02 16:17

20用于深度学习训练和研究的数据集

数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。
·2023-09-02 10:59

实现无公网IP环境下远程访问本地Jupyter Notebook服务的方法及端口映射

2.Jupyter安装3.启动JupyterNotebook4.远程访问4.1安装配置cpolar内网穿透4.2创建隧道映射本地端口5.固定公网地址前言JupyterNotebook，它是一个交互式的数据科学和计算环境
天海奈奈·2023-09-02 06:10

远程访问本地jupyter notebook服务 - 无公网IP端口映射

2.Jupyter安装3.启动JupyterNotebook4.远程访问4.1安装配置cpolar内网穿透4.2创建隧道映射本地端口5.固定公网地址前言JupyterNotebook，它是一个交互式的数据科学和计算环境
杭电码农-NEO·2023-09-02 06:34

上海首个大模型产业发展研讨会圆满落幕，众顶尖专家共探大模型产业

4月21日，由上海市数据科学重点实验室携手达观数据、上海浦东软件园联合举办的“大模型产业发展研讨会”圆满落幕。
DatagrandRS·2023-09-02 01:59

python复杂网络点图可视化_数据分析：R与Python怎么选？

作者介绍知春里@伟仔不知名数据科学家。持续写《数据分析》和《数据产品》的系列文章，欢迎关注。01选R还是Python？“球鞋是买阿迪还是买耐克？”“午餐吃肯德基还是麦当劳？”
weixin_39914938·2023-09-02 01:58
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