数据挖掘

超龄超能程序猿

使用 Python 对本地图片进行图像分类Python 图像分类入门在完成图像分类的入门学习后，若要利用本地图片开展分类任务，需针对数据处理与模型应用流程进行专门调整。下面将详细阐述从数据准备到模型预测，使用本地图片进行图像分类的具体方法。

一条破秋裤

一份多光谱数据分析无人机或 GNSS 接收机记录的导航数据，一般包括：GPS坐标（经纬度、高程）；时间戳（UTC 时间）；

数据分析中的拉链表解析拉链表是数据仓库维度建模中用于处理缓慢变化维度(SCD)的一种特殊表结构设计，其名称来源于物理存储结构和操作特性的独特关联方式：

九章云极AladdinEdu

华为昇腾NPU与NVIDIA CUDA生态兼容层开发实录：手写算子自动转换工具链（AST级代码迁移方案）当国产AI芯片崛起遭遇生态壁垒，如何实现CUDA算子到昇腾平台的无损迁移成为关键挑战。本文首次公开基于抽象语法树（AST）的自动转换工具链设计，实现90%以上算子的零人工迁移。

基于Python的程序员数据分析与可视化系统的设计与实现互联网技术飞速发展，数据分析与可视化在程序员工作中日益重要。在数字经济背景下，程序员岗位需求多样且变化迅速。然而，当前主流招聘平台普遍存在信息碎片化、数据维度单一、可视化不足等问题，使求职者、企业和教育机构难以及时掌握岗位趋势。

基于数据挖掘的课程推荐系统研究本研究设计并开发了一套基于先进数据挖掘技术的智能化课程推荐系统。该系统创新性地采用了协同过滤算法与内容推荐算法相结合的混合推荐策略，通过深度分析学生在学习平台上的历史行为数据（包括选课记录、学习时长、测试成绩等）以及课程的多维度特征（如课程难度、知识领域、授课方式等），构建了精准的学生画像和课程知识图谱。系统实现了从数据采集、清洗与预处理、特征工程构建、推荐模型训练到个性化推荐结果生成的完整技术闭环。在系统开发过程中，我们特别注重推荐算法的可解释性和推荐结果的多样性，并通过多组对照实验验证了系统在不同场景

【力扣（LeetCode）】数据挖掘面试题0002：当面对实时数据流时您如何设计和实现机器学习模型?面对实时数据流时，机器学习模型的设计与实现需要兼顾低延迟、高吞吐量、动态适应性（应对数据分布变化）和稳定可靠性，核心目标是让模型能实时处理连续数据、快速输出结果，并随数据流演化持续优化。以下从数据处理、模型设计、训练与更新策略、部署与监控四个维度展开具体方案：

HyperAI超神经

OmniGen2 多模态推理×自我纠正双引擎，引领图像生成新范式；95 万分类标签！TreeOfLife-200M 解锁物种认知新维度近年来，生成式 AI 技术在图像领域取得显著突破，如 Stable Diffusion 系列、 DALL-E3 等模型通过扩散模型实现了高质量文本到图像生成。然而，这些模型缺乏视觉生成通用模型所需的全面感知理解和生成能力。 OmniGen 应运而生，基于扩散模型架构，为各种生成任务提供统一的解决方案，具备多任务处理能力，无需额外插件即可生成高质量图像。不可否认的是，该模型在多模态解耦与数据多样性方面仍存在局限。

Monkey的自我迭代

Python标准库：时间与随机数全解析Python标准库是Python语言自带的模块和包集合，无需额外安装即可使用。它涵盖了文件操作、系统交互、网络通信、数据处理等核心功能，是Python开发的基础工具。我们可以直接通过import *** 来导入。下面我来介绍其中的time（时间）库，random（随机）库，re（正则化）库。

【力扣（LeetCode）】数据挖掘面试题0003： 356. 直线镜像在一个二维平面空间中，给你 n 个点的坐标。问，是否能找出一条平行于 y 轴的直线，让这些点关于这条直线成镜像排布？

数据挖掘：从理论到实践的深度探索在当今数字化时代，数据已经成为企业决策的重要依据。数据挖掘作为一门从大量数据中提取有价值信息的技术，已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、零售、互联网等。本文将深入探讨数据挖掘的基本概念、主要技术和实际应用案例，帮助读者更好地理解数据挖掘的价值和应用。

【字节跳动】数据挖掘面试题0012：数据分析、数据挖掘、数据建模的区别数据分析：是对已有的数据进行收集、清洗、整理，并通过统计方法、可视化等手段，提取有价值的信息，回答“发生了什么”“数据呈现出哪些趋势”等问题。其目标是描述性分析，帮助理解数据现状。例子：分析某电商平台月度销售额变化，找出销量最高的商品品类。

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Julia爬取数据能力及应用场景Julia 是一种高性能编程语言，特别适合数值计算和数据分析。然而，关于数据爬取（即网络爬虫）方面，我们需要明确以下几点：虽然它是一门通用编程语言，但它的强项不在于网络爬取（Web Scraping）这类任务。而且Julia 的生态系统在爬虫方面还不够成熟和丰富。所以说Julia爬取数据后立即进行高性能的数据分析这点还是有一些优势。

【字节跳动】数据挖掘面试题0011：介绍下时间序列分析常用知识点定义：时间序列是按时间顺序排列的一组观测数据（数据点），时间序列分析通过挖掘数据中的时间依赖关系，实现趋势预测、模式识别和异常检测等目标。

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Java多线程爬虫动态线程管理实现当想要一个企业级可扩展的多线程j爬虫时，可以尝试使用java语言来。java多线程爬虫尤其独特的优势，当使用线程池（ExecutorService）来管理线程，但注意，我们需要动态调整线程数，因此可以使用可配置的线程池（如ThreadPoolExecutor），并允许动态更改核心线程数和最大线程数。

商品销售数据分析实验进入虚拟机，启动HDFS和Yarn销售订单表商品详细表：创建目录存放数据加载数据

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利用AI Agent实现精准的数据分析当下，数据已成为企业最为宝贵的资产之一。海量的数据每天都在产生，如何从这些复杂且庞大的数据中提取有价值的洞察，成为了企业提升竞争力、优化决策的关键。而 AI Agent（智能代理）技术的兴起，为企业实现精准数据分析提供了一种全新的高效解决方案。

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视频讲解|核密度估计朴素贝叶斯：业务数据分类—从理论到实践原文链接：https://tecdat.cn/?p=42814 分析师：Xing Gao视频讲解核密度估计朴素贝叶斯：业务数据分类—从理论到实践

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YOLOv3-SPP Auto-Anchor 聚类调试指南！在使用 YOLOv3-SPP 进行目标检测任务时，anchor boxes 是影响检测性能的重要因素。YOLOv3-SPP 使用 anchor-based 模式，因此：