数据挖掘

做科研的周师兄

【MATLAB 实战】｜多波段栅格数据提取部分波段均值——批量处理（NoData 修正 + 地理信息保真）_后附完整代码水文气象、生态环境科研党注意！处理长时间序列数据时，是不是常遇到这些痛点：NoData 值干扰计算导致结果失真、批量处理多年数据重复劳作、保存后丢失地理参考无法对接 GIS 分析？这份优化版 MATLAB 代码直接直击核心，附带逐行深度解析，新手也能轻松复刻！

11.13 Pandas进阶：掌握多级分组与高级聚合，解锁数据分析新维度在数据分析的世界里，简单的一维分组统计往往无法满足我们对数据洞察的深度需求。今天，让我们一起探索Pandas中多级分组和高级聚合的强大功能，让你的数据分析能力更上一层楼！

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2026高职大数据与会计专业学数据分析的价值分析大数据时代推动会计行业从传统核算向数字化转型，企业愈发需要既懂会计又掌握数据分析技能的复合型人才。政策层面，“十四五”数字经济规划明确提出推动数据要素市场化配置，进一步加速了会计与数据分析的融合。

工业大数据背景下的PLM数据分析：驱动产品创新新范式一、引言工业4.0浪潮的深入推进使制造业进入了数据驱动决策的新时代，产品生命周期管理（PLM）系统积累的数据资产正在成为企业核心竞争力的重要来源。据行业统计，制造企业平均每生产一台产品就会产生约1GB的过程数据，但其中只有不到10%被用于产品改进和决策支持。这一巨大的数据价值差距揭示了PLM数据分析的广阔潜力。在传统模式下，PLM系统主要承担产品数据存储和流程管理的功能，其积累的设计数据、变更记录、质量信息等往往被束之高阁，未能发挥应有的价值。随着大数据分析技术的成熟和机器学习算法的广泛应用，将PLM数据

YOLO11-BiFPN实现：小麦杂质检测与分类系统详解_1现代农业中，小麦质量检测是确保食品安全的重要环节。传统的人工检测方式效率低下且容易出错，而基于计算机视觉的自动化检测系统可以大大提高检测精度和效率。今天，我们要分享的是如何使用YOLO11结合BiFPN（双向特征金字塔网络）来实现一个高效的小麦杂质检测与分类系统！🚀

AAAI 2026 | 时间序列(Time Series) 论文总结[下] (分类，异常检测，基础模型，表示学习，生成)AAAI 2026将在2026年1月20日到1月27日于新加坡（Singapore）举行。AAAI 2026会议主会共有23, 680篇论文投稿，其中4, 167 篇被接收，接收率为17.6%。

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2026大专财务专业学数据分析的价值分析数据分析已成为现代财务管理的核心工具，通过挖掘数据价值提升决策质量。财务部门利用数据分析技术可优化资源配置，识别业务异常点，预测市场趋势。传统财务报告正从静态描述转向动态预测，数据分析使财务人员从数据搬运工升级为业务参谋。

【珠宝识别】使用YOLOv8-HSFPN实现首饰分类检测系统详解✨ 珠宝行业作为奢侈品市场的重要组成部分，其真伪鉴别和质量评估一直是行业难题。🔍 随着人工智能技术的发展，计算机视觉在珠宝识别领域展现出巨大潜力。本文将详细介绍如何使用YOLOv8-HSFPN模型构建一个高效的首饰分类检测系统，帮助大家快速掌握珠宝识别的核心技术！💎

使用Yolov8-EUCB-SC进行食品包装完整性检测与分类_1本文详细介绍如何使用Yolov8-EUCB-SC模型进行食品包装完整性检测与分类，包括模型原理、数据准备、训练流程和实际应用。通过结合EUCB-SC算法与Yolov8框架，我们能够实现对食品包装的高精度检测和分类，为食品行业提供自动化质量检测解决方案。

YOLOv8-WaveletPool：建筑材料堆场智能识别与分类解决方案该数据集专注于建筑行业中常见材料堆场的自动识别与分类任务，包含五种主要材料类别：沥青(Asphalt)、碎石(Gravel)、干草(Hay)、沙子(Sand)和临时土壤(Temporary Soil)。数据集采用YOLOv8格式进行标注，分为训练集、验证集和测试集三个部分，适用于目标检测算法的开发与评估。数据集的创建遵循CC BY 4.0许可协议，为建筑材料堆场的智能识别与监控提供了重要的数据支持。在实际应用中，该数据集可用于建筑工地的自动化管理、材料库存监测以及工程进度跟踪等场景，通过计算机视觉技术实现

鱼类图像识别与分类改进YOLO13-C3k2-FMB实现ikan和mulut检测随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测在各个领域得到了广泛应用。在水产养殖、鱼类资源监测等场景中，鱼类图像识别与分类技术具有重要的研究价值和应用前景。本文将介绍一种基于改进YOLOv13的鱼类图像识别与分类方法，通过引入C3k2和FMB模块，实现ikan和mulut两种鱼类的准确检测。

手部姿态识别与数字手势分类：Cascade RCNN_R101_FPN模型在COCO数据集上的实践与优化_3手部姿态识别与数字手势分类是计算机视觉领域的重要研究方向，广泛应用于人机交互、虚拟现实、智能家居等多个场景。随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的姿态识别方法取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用Cascade RCNN_R101_FPN模型在COCO数据集上进行手部姿态识别与数字手势分类的实践与优化过程。

努力的小白o(^▽^)o

回归实战（小白版本）首先就是分批进行优化参数w,b;每一轮末尾要将使用过的梯度归0，防止梯度累积影响下一轮数据的参数优化更新；

对矿物数据多模型分类性能分析本部分导入了项目所需的全部核心库，并完成了数据加载的基础工作，为后续模型训练与评估做准备。本部分详细介绍了六种传统机器学习模型的实现方法、参数含义及其在矿物分类任务中的应用。

中国古代诗词名句按主题分类有哪些？（爱国 / 思乡 / 送别）在古诗词数字化与智能化应用领域，按主题（如爱国、思乡、送别）进行精准分类与检索，是满足用户深度学习和创作需求的核心功能。然而，传统技术方案在此面临显著瓶颈。测试显示，基于简单关键词匹配的初级算法，其主题分类准确率普遍低于50%，常出现“烽火连三月，家书抵万金”被误判为“战争”而非“思乡”的案例。其技术痛点集中于两点：

YOLOv8-SEG齿轮缺陷检测与分类系统实现_LAWDS本文基于YOLOv8-SEG框架，实现了一套针对齿轮缺陷检测与分类的系统（LAWDS）。通过结合多尺度卷积注意力机制（MSCA）与区域注意力模块（A²），系统在齿轮缺陷检测任务中取得了显著性能提升。实验结果表明，改进后的YOLOv8-SEG模型在齿轮表面裂纹、点蚀、磨损等缺陷检测的mAP@0.5指标上较原始模型提升了8.7%，同时保持实时推理能力。本文详细介绍了系统架构设计、注意力机制改进、数据集构建及训练策略，为工业齿轮缺陷检测提供了一套高效解决方案。

啊阿狸不会拉杆

第 3 章灰度变换与空间域滤波大家好！今天给大家分享《数字图像处理》中最核心的章节之一 —— 灰度变换与空间域滤波。这一章是图像增强的基础，不管是图像的对比度调整、去噪还是锐化，都离不开这些核心技术。本文会结合完整可运行的 Python 代码，对每个知识点进行通俗易懂的讲解，并通过效果对比图直观展示处理效果，方便大家动手实践。

基于Mask-RCNN改进模型的肉类新鲜度自动检测与分类系统_1肉类品质评估是食品科学领域的重要研究方向，其目的是通过科学方法客观评价肉类的新鲜度和食用价值。传统肉类品质评估主要依赖感官评价和理化指标检测，但这些方法存在主观性强、效率低、破坏性大等问题。随着计算机技术和人工智能的发展，基于计算机视觉和机器学习的肉类品质评估模型逐渐成为研究热点。本节将系统介绍肉类品质评估的基本原理、传统评估方法以及基于机器学习的评估模型，并重点分析这些方法在肉类新鲜度检测中的应用特点。

基于yolov8-ghost-p6的智能玻璃瓶垃圾分类系统_5本数据集是一个专注于垃圾分类与识别的数据集，采用YOLOv8格式标注，包含2230张图像，经过预处理包括自动方向调整和缩放至640x640像素。数据集包含14个类别，分别为’0’、‘1’、‘3’、‘aluminium wrap’（铝箔）、‘cardboard’（纸板）、‘cigarette’（香烟）、‘general waste’（一般垃圾）、‘glass’（玻璃）、‘metal’（金属）、‘negative’（负样本）、‘none’（无）、‘paper’（纸张）、‘plastic bag’（塑料袋）和’

大数据分析XX未来五年的房价走势随着我国城市化进程的加快和房地产市场的蓬勃发展，房价波动问题日益成为社会各界关注的焦点。在当前经济全球化、信息化的大背景下，房地产市场的动态变化受到多种因素的共同影响。因此，对XX地区未来五年房价走势进行科学预测，具有重要的理论意义和实践价值。