数据挖掘

GLM-Image：面向密集知识与高保真图像生成的自回归模型GLM-Image是一种采用混合自回归+扩散解码器架构的图像生成模型。在常规图像生成质量方面，GLM‑Image与主流潜在扩散方法相当，但在文本渲染和知识密集型生成场景中展现出显著优势。该模型在需要精确语义理解和复杂信息表达的任务上表现尤为突出，同时保持高保真度和细粒度细节生成的强大能力。除文生图功能外，GLM‑Image还支持丰富的图生图任务，包括图像编辑、风格迁移、身份保持生成以及多主体一致性生成等。

基于yolov10n的西瓜成熟度智能检测与分类系统实现详解该西瓜项目数据集是为西瓜成熟度自动检测任务而构建的专用视觉数据集，采用YOLOv12标注格式，包含3383张经过预处理的图像。数据集由qunshankj平台用户创建，遵循CC BY 4.0知识共享许可协议。图像在预处理阶段经历了自动方向校正和640x640像素的尺寸拉伸处理，以确保输入模型的一致性。为增强数据集的多样性和模型的鲁棒性，对每张源图像生成了三个增强版本，增强方法包括50%概率的水平翻转、50%概率的垂直翻转、等概率的90度旋转（无旋转或顺时针）以及-10%到+10%的随机亮度调整。数据集包含两

使用YOLOv8-seg和HGNetV2进行鼠鱼种类识别与分类在当今人工智能飞速发展的时代，计算机视觉技术已经在各行各业展现出巨大的应用潜力。特别是在生物识别领域，通过深度学习算法实现对不同物种的自动识别，不仅可以提高研究效率，还能减少人为观察带来的误差。今天，我将分享一个基于YOLOv8-seg和HGNetV2的鼠鱼种类识别与分类项目，这是一个将前沿AI技术与水族爱好需求相结合的创新实践。

YOLO13改进模型C3k2-SFHF实现：阻尼器类型识别与分类系统详解本数据集为阻尼器图像数据集，版本为v1，创建于2025年6月18日。该数据集采用CC BY 4.0许可协议，由qunshankj用户提供，并通过qunshankj平台完成标注和导出。数据集共包含123张图像，所有图像均已进行预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）和拉伸至640×6640像素尺寸，但未应用任何图像增强技术。数据集以YOLOv8格式标注，包含两个类别：‘thick’（厚型阻尼器）和’thin’（薄型阻尼器）。数据集已划分为训练集、验证集和测试集，适用于目标检测任务，特别是针对阻尼

使用VFNet模型实现车轮缺陷检测与分类_改进模型_r50-mdconv-c3-c5_fpn_ms-2x_coco在工业自动化领域，车轮缺陷检测是确保铁路交通安全运行的关键环节。传统的检测方法往往面临着准确率不高、实时性差等问题。今天，我要和大家分享一个基于改进VFNet模型的车轮缺陷检测与分类方案，看看如何通过深度学习技术解决这些痛点！

开源基于claude code skills搭建互联网数据分析Agent全自动化一个现代化的智能数据分析平台，由 Claude Code 的子代理、斜杠命令、技能和钩子构建而成。通过 AI 辅助和专业分析工具，转换您数据分析的工作流程。

企业落地 AI 数据分析，如何做好敏感数据安全防护？随着人工智能和大数据技术的快速发展，AI 智能问数（如 ChatBI、Data Agent 数据智能体）正成为企业数字化转型的核心引擎。这种基于自然语言处理的高效数据查询技术方案，让用户可以通过自然语言直接提问，能够理解问题并从海量数据中提取相关信息，最终以可视化或结构化的方式呈现结果。

神经网络基础深度学习神经网络就是大脑仿生，数据从输入到输出经过一层一层的神经元产生预测值的过程就是前向传播（也叫正向传播）。

数据挖掘(三) ----- JupyterHub与Jupyter Notebook的区别和安装JupyterHub详细介绍 JupyterHub 和 Jupyter Notebook 的核心区别，以及 JupyterHub 安装指南。

从数据到决策：数据分析的通用范式及其在工业与学术领域的核心价值在数据洪流席卷各行各业的今天，数据分析早已不是 “技术人员的专属技能”，而是贯穿学术研究突破与工业生产革新的核心方法论。它像一把精准的手术刀，剥离数据表象的杂乱，挖掘隐藏的规律与价值。而支撑这一过程的，正是一套经过实践检验的通用分析范式—— 这套范式不仅是确保分析工作严谨性的 “骨架”，更是连接数据与决策、理论与实践的桥梁。

【文献分享】LyMOI一种结合深度学习和大规模语言模型的用于解读组学数据的工作流程通过对海量组学数据进行分子全景分析，可以识别细胞中的调控网络，但还需要进行机制解读和实验验证。在此，我们结合深度学习和大型语言模型推理，开发了一种用于组学解读的混合工作流程，称为 LyMOI。LyMOI 采用了 GPT-3.5 来进行生物学知识推理，并使用了一个包含图卷积网络（GCN）的大型图模型。该大型图模型整合了进化上保守的蛋白质相互作用，并通过分层微调从多组学数据中预测特定环境下的分子调节因子。然后，GPT-3.5 生成机器的推理链（CoT），以机制上解读其在生物系统中的作用。以自噬为例，LyMOI

数据挖掘(二) ----- Jupyter Notebook使用示例和常见问题Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序，允许创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和文本的文档。它广泛应用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等领域。

数据增强中的数据标注、数据重构、协同标注和非LLM驱动的增强在人工智能（AI）和机器学习（ML）领域，数据增强（Data Augmentation）已经成为提高模型性能和泛化能力的关键技术之一。通过对训练数据进行合成或扩展，模型可以从更多样化的输入数据中学习，从而减少过拟合，提高在实际应用中的表现。在数据增强的过程中，数据标注（Data Labeling）、数据重构（Data Reformation）、**协同标注（Co-Annotation）和非LLM驱动的增强（Non LLM-Driven）**等方法是提升训练集质量的重要手段。本文将深入探讨这些方法的概念、原

小飞象—木兮

《商业分析标准实践手册》：定义、价值、商业思维模型与商业分析能力及实操手册···（附相关材料下载）木木自由，专注更多数据分析，经营分析、财务分析、商业分析、数据治理、数据要素、数据资产干货以及资料分享

自学不成才

深度复盘：一次flutter应用基于内存取证的黑盒加密破解实录并完善算法推理助手本篇文章不是代码的堆砌，而是对我整个逆向工程思维过程的深度剖析。它记录了我如何从数学原理出发，通过现象观察建立假设，在错误的道路（AES）上碰壁，最终通过取证分析锁定真凶（RC4），并利用内存碰撞完成绝杀的完整逻辑链。

自回归生成任务输入输出长度不匹配的模型输出翻译任务（如 “我爱中国” 对应输出 “I love China”，输入（4 个汉字）与输出（3 个英文单词）长度不同）。

【大数据】SparkSQL常用操作SparkSQL 是 Spark 提供的一个 SQL 查询接口，用于处理结构化数据。它支持 SQL 查询和 DataFrame API，可以在分布式环境下对大量数据进行高效处理。SparkSQL 支持丰富的 SQL 语法和功能，包括数据查询、聚合、分组、去重、连接等操作，是 Spark 进行大数据处理时的重要模块。

基于RetinaNet的校园建筑物识别与分类系统研究_1嘿，小伙伴们！今天我们来聊聊计算机视觉领域最火的检测框架——YOLO系列！从2015年YOLOv1横空出世，到现在的YOLOv13，这个家族可是经历了无数次的进化呢～🎉 让我们一起来看看这些模型到底有什么魔力吧！

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