数据挖掘

大模型架构演进：从Transformer到MoE大模型架构演进：从Transformer到MoE一、 Transformer的辉煌与局限二、 MoE：用“稀疏激活”撬动模型容量三、 MoE为何成为大模型新范式？四、典型实践：从GLaM到Qwen-MoE 五、挑战与未来方向

我是章汕呐

stata中如何实现OLS回归作为一个用Stata做实证研究快4年的“老玩家”，我敢说OLS回归是所有实证分析的“基本功”——它是理解更复杂模型的基础，也是论文里基准回归的标配。今天就结合我自己的实操经验，把OLS回归的完整流程、代码和避坑指南整理出来，新手也能直接上手。

织物疵点检测与分类：Cascade-Mask-RCNN_RegNetX实验笔记在织物疵点检测项目中，数据集的准备是至关重要的一步。我们需要确保数据集包含足够的样本和多样化的疵点类型，这样才能训练出鲁棒的模型。

织物破损检测与分类-YOLO11-C3k2-MSMHSA-CGLU模型详解Fabricdefectinspection1数据集是一个专注于织物缺陷检测的计算机视觉数据集，包含88张经过预处理的图像，所有图像均被调整为640x640像素尺寸并进行了EXIF方向校正。该数据集采用YOLOv8格式标注，包含两个主要类别：‘broken’和’broken2’，分别代表不同类型的织物破损。为增强数据集的鲁棒性，每张原始图像通过多种数据增强技术生成了三个变本，包括50%概率的水平翻转、90度随机旋转（无旋转、顺时针或逆时针）、0-20%的随机裁剪、-15到+15度的随机旋转、-10°到+1

基于联邦学习的隐私保护和抗投毒攻击方法研究导读：联邦学习中的参数传输和模型训练，使其面临着投毒攻击和隐私泄露的双重威胁。现有结合隐私保护和抗投毒攻击的联邦学习研究中，通常先对客户端梯度进行加密或扰动再在密文域中执行投毒攻击检测操作，容易模糊或消除恶意梯度所具有的差异性特征，导致检测算法难以准确区分不同类型的投毒攻击。本文提出基于联邦学习的隐私保护和抗投毒攻击方法研究中，采用基于明文的梯度历史信息对客户端类型进行识别，再对筛选出的正常客户端进行隐私保护和安全聚合操作，从而在保障数据机密性的同时提升检测的有效性。考虑符号翻转、噪声注入和标签翻转攻击的

铜镍矿矿物识别与分类 - 基于YOLOv13与C3k2-AP改进模型的矿物分类研究FYP MINERAL数据集是一个专注于铜镍矿矿物识别的计算机视觉数据集，采用YOLOv8格式标注，包含176张图像。该数据集由qunshankj平台于2025年4月15日导出，遵循CC BY 4.0许可证协议。数据集主要包含两类矿物目标：MALACITE（孔雀石）和MINERAL（矿物），其中孔雀石作为含铜碳酸盐矿物，以其独特的翠绿色层状纹理和放射状晶体结构为显著特征。数据集在预处理阶段对图像进行了自动方向调整和尺寸缩放（640x640），未应用图像增强技术。训练集、验证集和测试集的划分遵循标准数据组织

李慕婉学姐

【开题答辩过程】以《招聘数据分析与可视化系统的设计与实现》为例，不知道这个选题怎么做的，不知道这个选题怎么开题答辩的可以进来看看慕婉学姐精通Java、PHP、微信小程序、Python、Golang和安卓开发等语言，擅长开发大数据、深度学习、网站、小程序、安卓应用和算法项目。平时从事项目定制开发、代码讲解、答辩教学和文档编写，也掌握一些降重技巧。感谢大家的持续关注！

【城市建筑外墙材料识别】基于YOLO11-AIFI模型的建筑外墙材料智能识别与分类系统_1🏢 城市建筑外墙材料的识别与分类是建筑行业的重要环节，传统的人工识别方式效率低、准确性差，且难以满足大规模城市建筑管理的需求。随着深度学习技术的发展，目标检测算法在图像识别领域取得了显著成果。本文将介绍一种基于YOLO11-AIFI模型的建筑外墙材料智能识别与分类系统，该系统能够自动识别不同类型的外墙材料，为城市建筑管理、维护和改造提供数据支持。

大数据魔法师

昆明天气数据分析与挖掘（四）- 昆明气温数据预测分析本研究以随机森林回归模型为核心，选取年份、月份、日期、星期数、季节、年内天数等日期衍生属性作为输入特征，实现对昆明市单日最高气温与最低气温的定量回归预测，预测结果以摄氏度（℃）为单位输出，旨在为昆明市短期气温趋势研判提供量化参考。

黑词分析与可疑对话挖掘组件的设计与实现继上一篇https://blog.csdn.net/whmdsb5201314/article/details/157685283?spm=1001.2014.3001.5501

深度学习目标关联：常见深度学习匹配方法全面详解深度学习目标关联：常见深度学习匹配方法全面详解在基于检测的追踪（TBD）框架中，目标关联是决定追踪精度、ID 切换率、抗遮挡能力的最关键环节。传统关联方式（质心法、IOU、卡尔曼滤波）仅依赖几何与运动信息，在目标密集、遮挡、形变、视角变化时极易失效。而深度学习匹配通过学习目标的表观特征、时序特征、交互特征，实现了从“看位置”到“认目标”的升级，是现代多目标追踪（MOT）的核心技术。

目标追踪概述、分类目标追踪(Object Tracking)是获取图像序列（一般为视频）中感兴趣的区域，并在接下来的视频帧中对其进行跟踪。

大专应用统计学专业学习数据分析的实用性分析数据分析在各行各业的应用广泛，从金融、医疗到市场营销和公共政策。掌握数据分析技能能够提升就业竞争力，适应数字化时代的需求。统计学作为数据分析的基础学科，为数据收集、处理和分析提供了理论支持。

YangYang9YangYan

2026中专大数据与会计专业数据分析发展路径大数据与会计专业的融合已成为现代职业教育的重要方向。会计行业数字化转型推动了对数据分析技能的迫切需求，从传统账务处理转向数据驱动的决策支持。2026年行业岗位预计要求从业者具备财务数据清洗、预测建模及自动化报表生成能力，中专教育需针对性培养此类复合型人才。

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2026大专大数据技术专业学数据分析指南大数据技术专业通常涵盖数据采集、存储、处理、可视化等核心模块，数据分析作为数据处理的关键环节，是大数据技术栈的重要组成部分。掌握数据分析能力有助于理解数据挖掘、机器学习等高级应用场景。

TSPL-2025《Centroid-Free K-Means With Balanced Clustering》该论文从流形学习视角重新诠释传统K-means，提出三大创新理念：质心无关性：通过理论证明，K-means可等价转化为基于标签矩阵GGG构建的流形结构S=LLTS=LL^TS=LLT（其中L=GP−1/2L=GP^{-1/2}L=GP−1/2）的优化问题，从而完全避免质心矩阵UUU的显式估计，消除对初始质心敏感的问题。

虚拟化技术演进：DeepSeek适配轻量级虚拟机，实现AI工作负载高效管理摘要虚拟化技术作为现代计算基础设施的基石，经历了从硬件仿真到操作系统级隔离，再到如今轻量级、高性能虚拟化的深刻演进。随着人工智能（AI）应用的爆炸式增长，特别是大规模模型训练和推理的需求激增，传统的虚拟化方案在资源利用率、启动速度、隔离性以及性能开销方面面临严峻挑战。轻量级虚拟机（Lightweight Virtual Machines）凭借其接近原生性能、快速启动和强安全隔离的特性，成为应对这些挑战的新兴解决方案。DeepSeek，作为专注于高效AI计算框架的实践者，敏锐地洞察到这一趋势，积极适配并创

思通数科多模态大模型

用AI技术构建无人巡店线下门店零售防损体系🚨 传统防损盲点终结者：AI精准捕捉隐蔽盗窃行为在传统零售安防中，人员隐蔽拿取物品（如遮挡塞入怀中、放入口袋等）因动作幅度小、遮挡严重，一直是监控识别的痛点。这些“蚂蚁搬家”式的损耗，累积起来对商家造成巨大损失，却往往因难以被人工或普通系统捕捉而束手无策。

从云到本地：智能体与工作流在 openJiuwen 中的导入导出设计与工程实践如果你已经开始搭建自己的智能体平台，那我默认你已经经历过一个阶段：在云上把 Agent 跑通，把工作流调顺。