数据挖掘

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【案例分享】图表工具TeeChart在环境研究领域的数据可视化应用在当今的科学研究中，数据可视化已经成为理解和传播复杂信息的关键工具。科学家们经常需要处理大量的数据，并通过可视化将这些数据转化为更易理解的形式。TeeChart作为一个强大且灵活的图形展示工具，能够帮助科研人员在开发和优化科研软件时，将复杂的数据高效地呈现出来，从而提升研究工作的效率和效果。

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英文版本-带EXCEL函数的数据分析

如何选择聚类算法、回归算法、分类算法？如何选择聚类算法如何选择回归分析算法如何选择分类分析算法

计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-11-05Authors: Yinglin Xie, Xinyi Hou, Yanjie Zhao, Kai Chen, Haoyu Wang https://arxiv.org/abs/2411.07518

论文阅读：A fast, scalable and versatile tool for analysis of single-cell omics dataZhang, K., Zemke, N.R., Armand, E.J. et al. A fast, scalable and versatile tool for analysis of single-cell omics data. Nat Methods 21, 217–227 (2024).

论文阅读：SIMBA: single-cell embedding along with featuresChen, H., Ryu, J., Vinyard, M.E. et al. SIMBA: single-cell embedding along with features. Nat Methods 21, 1003–1013 (2024).

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线性代数与数据挖掘：人工智能中的核心工具目录引言线性代数在人工智能中的重要性数据预处理特征提取模型训练数据挖掘中的线性代数Python中的数据处理工具

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科研深度学习：如何精选GPU以优化服务器性能GPU在科研深度学习中的核心价值在科研深度学习的范畴内，模型训练是核心环节。面对大规模参数的模型训练，这往往是科研过程中最具挑战性的部分。传统CPU的计算模式在处理复杂模型时，训练时间会随着模型复杂度的增加而急剧增长，这不仅延长了科研项目周期，消耗了宝贵的时间资源，还导致了计算成本的飙升，形成了资源的巨大浪费。更为严重的是，这极大地阻碍了模型的迭代优化进程，科研工作的进展因此受阻。

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第31周：天气识别(Tensorflow实战第三周)目录前言一、前期工作1.1 设置GPU1.2 导入数据1.3 查看数据二、数据预处理2.1 加载数据2.2 可视化数据

使用 OpenAI 进行数据探索性分析（EDA）探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, 简称 EDA）是数据分析中不可或缺的环节，帮助分析师快速了解数据的分布、特征和潜在模式。传统的 EDA 通常需要手动编写代码或使用工具完成。现在，通过 OpenAI 的 GPT-4 模型，数据分析师可以快速完成描述性统计、数据可视化和特征工程等任务。本文将通过具体示例，展示如何利用 OpenAI 辅助完成高效的 EDA。

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数据科学与SQL：组距分组分析 | 区间分布问题目录0 问题描述1 数据准备2 问题分析3 小结绝对值分布分析也可以理解为组距分组分析。对于某个指标而言，一个记录对应的指标值的绝对值，肯定落在所有指标值的绝对值的最小值和最大值构成的区间内，根据一定的算法，在把这个区间划分为等距离的几个小区间，统计落入这些区间的指标值的绝对值的情况，决策者就可以得到指标值的绝对值在各个区间的分布情况。

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单细胞|M3-4. 细胞聚类与轨迹推断要解读这段代码的数据结构和内容，需要先明确每个数据对象和函数的功能。以下是各部分的数据结构解读：cds 是一个 CellDataSet 对象，来自 Monocle3。它是单细胞分析的核心数据结构，包含以下主要内容：

YOLO入门教程（三）——训练自己YOLO11实例分割模型并预测【含教程源码+一键分类数据集 + 故障排查】YOLO（You Only Look Once）作为一个目标检测算法，支持训练和预测实例分割模型，其标注要求是点集合和txt文件，本文教程主要介绍如何训练自己的YOLO模型，LabelMe点集标注的标签如何训练。

知识中台在多语言客户中的应用在全球化的商业环境中，企业面临着多语言客户服务的挑战。HelpLook知识中台作为一种智能化解决方案，为企业提供了一个强大的工具，以实现多语言客户服务的自动化和优化。

教学内容全覆盖：航拍杂草检测与分类研究背景与意义随着全球农业生产的不断发展，杂草的管理与控制成为了提升作物产量和质量的重要环节。杂草不仅会与作物争夺水分、养分和光照，还可能成为病虫害的滋生地，从而对农业生产造成严重影响。因此，准确、快速地检测和分类杂草，尤其是在大规模农业生产中，显得尤为重要。传统的人工识别方法效率低下且容易受到主观因素的影响，无法满足现代农业对高效、精准管理的需求。

【参会邀请】第二届大数据与数据挖掘国际会议（BDDM 2024）邀您相聚江城！第二届大数据与数据挖掘国际会议（BDDM 2024）将于2024年12月13日-12月15日在中国武汉召开。

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R语言数据分析案例45-全国汽车销售数据分析（可视化与回归分析）随着经济的发展和人们生活水平的提高，汽车已经成为人们日常生活中不可或缺的交通工具之一。汽车市场的规模不断扩大，同时竞争也日益激烈。对于汽车制造商和经销商来说，深入了解汽车销售数据背后的规律和影响因素，对于制定合理的生产计划、营销策略以及提高市场竞争力具有至关重要的意义。

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快速图像识别：落叶植物叶片分类研究背景与意义随着全球生态环境的变化，植物的多样性及其在生态系统中的重要性日益受到关注。植物叶片的分类不仅是植物学研究的基础，也是生态监测、农业管理和生物多样性保护的重要环节。传统的植物分类方法依赖于人工观察和专家知识，既耗时又容易受到主观因素的影响。近年来，计算机视觉技术的快速发展为植物叶片的自动分类提供了新的解决方案，尤其是基于深度学习的目标检测算法如YOLO（You Only Look Once）系列，因其高效性和准确性而备受青睐。

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