数据挖掘

基于深度学习的医学图像分析：使用YOLOv5实现医学图像目标检测前言医学图像分析是计算机视觉领域中的一个重要应用，特别是在医学图像目标检测任务中，深度学习技术已经取得了显著的进展。医学图像目标检测是指从医学图像中识别和定位特定的组织、器官或病变区域，这对于疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。近年来，YOLOv5作为一种高效的单阶段目标检测算法，已经在多种目标检测任务中表现出色。本文将详细介绍如何使用YOLOv5实现医学图像目标检测，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握基于YOLOv5的医学图像目标检测技术。一、医学图像分析的基本概念（一）医学图像分析的定义医学图

深入探索Weaviate：构建高效AI应用的数据库解决方案在当今数据驱动的世界中，高效地存储、检索和处理大规模数据成为了AI应用开发的关键挑战。Weaviate作为一个开源的向量搜索引擎，凭借其强大的功能和灵活的架构，正逐渐成为开发者构建智能AI应用的首选工具。本文将深入探讨Weaviate的核心概念、架构设计、索引机制以及其在实际应用中的优势。

AI 驱动的软件测试革新：框架、检测与优化实践自动化测试框架是持续集成 / 持续部署 (CI/CD) 流水线的核心组件，但传统框架存在三大痛点：测试用例维护成本随系统迭代呈指数级增长、难以覆盖动态变化的 UI 元素、异常场景预测不足。AI 技术通过用例智能生成、自适应执行和结果分析优化三大机制，实现了测试框架的能力跃升。

基于深度学习的医学图像分析：使用CycleGAN实现图像到图像的转换前言医学图像分析是计算机视觉领域中的一个重要应用，特别是在图像到图像的转换任务中，深度学习技术已经取得了显著的进展。图像到图像的转换是指将一种类型的医学图像转换为另一种类型的医学图像，例如将MRI图像转换为CT图像，这对于医学诊断和研究具有重要意义。近年来，CycleGAN（Cycle-Consistent Adversarial Networks）作为一种生成对抗网络（GAN）的扩展，能够实现高质量的图像到图像的转换。本文将详细介绍如何使用CycleGAN实现医学图像的转换，从理论基础到代码实现，带你

国内数据集成厂商有哪些？如何选择最适合的数据集成平台？目录一、数据集成的定义及重要性1.数据集成的定义2.数据集成的重要性二、数据集成厂商的作用1.提供专业的工具和技术

银河金融数据库

沪深L2逐笔十档委托队列分时Tick历史数据分析处理股票市场数据分析是量化交易与金融研究的重要基础，而本地存储的各类股票数据（如CSV格式）为研究人员提供了灵活的处理方式。本文将详细介绍如何利用本地CSV表格数据，结合不同频率和类型的股票数据进行专业分析。

2025年6月数据挖掘顶刊TKDE研究热点有哪些？本推文对2025年6月出版的数据挖掘领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》进行了分析，对收录的53篇论文的关键词与研究主题进行了汇总，并对其中的研究热点进行了深入分析，希望能为相关领域的研究人员提供有价值的参考。

【数据可视化-74】电信用户流失数据可视化分析：Python + Pyecharts 炫酷大屏（含完整的数据，代码）🧑 博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）

译|生存分析Survival Analysis案例入门讲解（一）文章出自：出自：Survival Analysis: Predict Time-To-Event With Machine Learning (Part I)

机器学习、深度学习与数据挖掘：核心技术差异、应用场景与工程实践指南数据挖掘作为知识发现的关键技术，其核心在于通过算法自动探索数据中的潜在模式。关联规则挖掘可以发现项目之间的有趣关联，如经典的"啤酒与尿布"案例；聚类分析能够将相似对象自动分组，常用于客户细分；异常检测则能识别数据中的离群点，在金融欺诈检测中效果显著。Python中使用mlxtend库可以轻松实现关联规则挖掘：

机器学习、深度学习与数据挖掘：三大技术领域的深度解析数据挖掘起源于20世纪90年代，是数据库技术、统计学和机器学习交叉融合的产物。它经历了从简单查询到复杂知识发现的演变过程，早期阶段主要关注数据存储和检索，随着IBM、微软等公司的推动，逐渐形成了完整的知识发现方法论体系。数据挖掘的核心在于从大规模数据中提取隐含的、先前未知的、潜在有用信息，其方法论包括关联规则学习、聚类分析、异常检测和序列模式挖掘等。典型应用场景包括零售业的购物篮分析、金融领域的欺诈交易识别以及医疗健康领域的疾病关联分析。

向左转,　向右走ˉ

为什么分类任务偏爱交叉熵？MSE 为何折戟？在机器学习的世界里，损失函数是模型的“指南针”——它定义了模型“好坏”的标准，直接决定了参数优化的方向。对于分类任务（比如判断一张图片是猫还是狗），我们通常会选择交叉熵作为损失函数；而在回归任务（比如预测房价）中，均方误差（MSE）则是更常见的选择。但你有没有想过：为什么分类任务不用 MSE？交叉熵究竟有什么“不可替代”的优势？

AI在编程、测试、数据分析等领域的前沿应用（技术报告）人工智能正在深刻改变软件开发与数据分析的范式。据Gartner预测，到2025年，50%的企业将使用AI辅助代码生成工具，开发效率提升40%以上。本报告将深入探讨AI在编程、测试和数据分析三大领域的突破性应用，结合代码实例、可视化图表和技术原理进行系统分析。

HarmonyOS 6 云开发-用户头像上传云存储在之前的文章中提到，我们通过Account Kit拿到用户的头像和名称，在软件开发中，我们需要拿到用户信息，需要把用户ID、名字、头像信息存储到云数据库和云存储中。这篇文章主要讲解怎样子获取用户的头像后，并上传用户头像到云存储的过程。

基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握基于ShuffleNet的图像分类。一、图像分类的基本概念（一）图像分类的定义图像分类是指将输入的图

社区资源媒体管理系统设计与实现社区资源媒体管理系统是一个专为社区户外广告打造的高效、专业化平台，旨在实现社区媒体的数字化管理、智能投放和便捷交易。该系统将整合社区各类广告资源，为广告主、物业公司和社区居民提供一站式服务。

YGY Webgis糕手之路

Leaflet 综合案例-聚类图层控制看过的知识不等于学会。唯有用心总结、系统记录，并通过温故知新反复实践，才能真正掌握一二作为一名摸爬滚打三年的前端开发，开源社区给了我饭碗，我也将所学的知识体系回馈给大家，助你少走弯路！ OpenLayers、Leaflet 快速入门，每周保持更新 2 个案例 Cesium 快速入门，每周保持更新 4 个案例

电商API大数据接口开发Cris

Node.js + TypeScript 开发健壮的淘宝商品 API SDK在电商数据服务开发中，可靠的 API SDK 是连接应用与平台的重要桥梁。本文将详细介绍如何使用 Node.js 和 TypeScript 开发一个健壮的淘宝商品 API SDK，实现类型安全、错误处理、请求签名等核心功能，高效对接淘宝平台。

基于深度学习的图像分类：使用Capsule Networks实现高效分类前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。然而，CNN在处理某些复杂任务时仍存在局限性，例如对图像中对象的姿势和空间关系的建模能力较弱。Capsule Networks（胶囊网络）是一种新型的深度学习架构，通过引入胶囊（Capsules）和动态路由（Dynamic Routing）机制，显著提高了模型对图像中对象的姿势和空间关系的建模能力。本文将详细介绍如何使用Capsul