数据挖掘

李慕婉学姐

【开题答辩过程】以《基于社交网络用户兴趣大数据分析》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个人简介慕婉学姐精通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！

YOLOv8-SEG-FastNet-BiFPN实现室内物品识别与分类：背包、修正带、立方体和铅笔盒检测指南【版权声明：本文为博主原创文章，遵循[ CC 4.0 BY-SA ](<)版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

基于YOLOv8-GhostHGNetV2的绝缘子破损状态检测与分类系统实现电力系统中的绝缘子是保障输电线路安全运行的关键设备，然而长期暴露在恶劣环境中，绝缘子容易出现破损、污秽等缺陷，严重威胁电网安全。传统的人工巡检方式效率低、成本高，且存在安全隐患。🔍 随着深度学习技术的快速发展，基于计算机视觉的绝缘子缺陷检测技术成为研究热点，能够实现高效、准确的自动检测。本文将详细介绍如何基于YOLOv8-GhostHGNetV2构建绝缘子破损状态检测与分类系统，帮助大家快速掌握这一前沿技术！🚀

日本零售精髓赋能下链动2+1模式驱动新零售本质回归与发展格局研究摘要：在流量红利枯竭、消费需求升级且信息碎片化加剧的当下，新零售行业陷入同质化竞争与本质迷失的困境，众多企业盲目追求技术噱头而忽视零售核心价值。日本零售行业历经数十年发展，形成了精细化运营、供应链协同、用户价值导向等独特精髓，为我国新零售发展提供了重要借鉴。本文通过系统梳理日本零售的核心精髓，剖析零售本质的核心内涵，以新视角解读新零售的时代特征，并结合“链动2+1模式S2B2C商城小程序”这一新型工具，探讨其在激活零售价值、重构商业链路中的作用，最终预判新零售行业的未来发展格局，为我国零售企业转型升级提供

像搭积木一样思考：数据科学中的“自下而上”之道最近几年，基本已经不做应用系统的开发了，主要做一些数据分析和机器学习相关的应用（业务复杂度不高），因此，对于以前熟悉的各种软件模式也逐渐生疏。

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《机器学习导论》第 9 章-决策树目录前言9.1 引言9.2 单变量树9.2.1 分类树核心概念通俗解释完整可运行代码（分类树 + 可视化对比）

机器学习中的三大距离度量：欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离详解【个人主页：玄同765】大语言模型（LLM）开发工程师｜中国传媒大学·数字媒体技术（智能交互与游戏设计）

蚊子幼虫与蛹的自动检测与分类-VFNet_R101_FPN_MS-2x_COCO实现详解🦟🔍 想象一下，如果我们能够自动识别水中的蚊子幼虫和蛹，那将大大提高蚊媒疾病防控的效率！今天，我将分享如何使用VFNet模型结合ResNet101 backbone和FPN结构，在COCO数据集上进行蚊子幼虫与蛹的自动检测与分类。这个项目不仅具有很高的实际应用价值，还能帮助我们理解目标检测技术的最新进展！

YOLO11-C3k2-MBRConv3改进提升金属表面缺陷检测与分类性能_焊接裂纹气孔飞溅物焊接线识别金属表面缺陷检测在现代工业质量控制中扮演着至关重要的角色。焊接裂纹、气孔、飞溅物以及焊接线等缺陷的准确识别和分类，直接关系到产品的安全性和可靠性。传统的检测方法往往依赖于人工目检，不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响。随着深度学习技术的发展，基于目标检测算法的自动缺陷检测系统逐渐成为研究热点。

农业害虫检测_YOLO11-C3k2-EMSC模型实现与分类识别_1🌿 农业害虫检测是现代农业智能化管理的重要环节，随着深度学习技术的快速发展，基于计算机视觉的害虫检测方法逐渐成为研究热点。本文将详细介绍YOLO11-C3k2-EMSC模型在农业害虫检测中的应用与实现，帮助大家快速掌握这一技术！😉

了解大数据分析实施问题和解决方案如今，任何组织的运转都离不开数据。每一秒，销售数据、商业交易记录、客户日志都会产生海量信息，这些数据如同驱动企业发展的燃料。这些数据汇聚成庞大的数据集，被称为大数据。在决策环节，企业需要对这些数据进行分析，而这对任何组织而言都是一项颇具挑战的任务。

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面向开放世界的具身智能泛化能力探索一、什么是“开放世界”？为何它如此棘手？二、泛化能力从何而来？三大核心思路三、典型案例：从仿真到现实的泛化跃迁四、当前瓶颈与未来方向

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《机器学习导论》第 7 章-聚类目录前言7.1 引言聚类的应用场景核心概念对比（可视化）运行效果7.2 混合密度核心思想实战代码（混合密度可视化）

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高职大数据与会计专业，考CDA证后能转纯数据分析岗吗？高职大数据与会计专业的学生通过考取CDA数据分析师证书，能够显著提升转岗至纯数据分析岗位的竞争力。以下从多个维度分析其可行性及具体路径。

YOLO11-EfficientRepBiPAN载重汽车轮胎热成像检测与分类_3图中所涉数据集，在下面自取YOLO11-EfficientRepBiPAN是一种专为载重汽车轮胎热成像检测与分类设计的深度学习模型，结合了最新的YOLO系列算法创新和EfficientRep模块优化。该模型能够高效识别轮胎表面的温度异常区域，实时预警潜在的安全隐患，为交通运输行业提供智能化安全保障。🚛💨 图片展示了智慧图像识别系统的主界面及后台代码编辑环境。界面顶部显示"欢迎, user"和系统名称"智慧图像识别系统"；中间"功能模块"区域包含三个核心模块：用户管理模块（管理系统用户、信息和角色配置）