数据分析

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田里的水稻

DT_digital_twin_ROS+Grazebo仿真在 ROS 2 Humble（对应Ubuntu 22.04）环境下，推荐安装Gazebo 版本是 Gazebo Fortress （也称为Gazebo Classic 的继任者，属于 Ignition Gazebo / Gazebo Sim 系列）。注意：自ROS 2 Humble起，官方已从传统的Gazebo Classic（如Gazebo 11）转向使用Ignition Gazebo （现在统一称为Gazebo Sim），并以版本代号命名（如Fortress、Garden、Harmonic等）。

我爱鸢尾花

第十四章聚类方法理论及Python实现总的来说，K均值的和核心优点：缺点有：这里的样本0和样本4对应书中的样本1和样本5

《R for Data Science (2e)》免费中文翻译 (第14章) --- Strings（2）本系列推文为《R for Data Science (2)》的中文翻译版本。所有内容都通过开源免费的方式上传至Github，欢迎大家参与贡献，详细信息见： Books-zh-cn 项目介绍： Books-zh-cn：开源免费的中文书籍社区 r4ds-zh-cn Github 地址： https://github.com/Books-zh-cn/r4ds-zh-cn r4ds-zh-cn 网站地址： https://books-zh-cn.github.io/r4ds-zh-cn/

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“低空经济”的隐形护航者：AI驱动的秒级风场探测如何保障无人机物流与城市空管安全？低空运行面临的三大气象挑战：城市风场的极端复杂性建筑群间产生“巷道效应”，风速瞬间放大2-3倍楼宇背风面形成湍流区，无人机姿态失控风险激增

openEuler在WSL2中的GPU加速AI训练实战指南本文基于openEuler在WSL2环境中的实际部署经验，提供完整的GPU加速AI训练解决方案。通过优化CUDA工具链安装、TensorFlow GPU版部署及实战训练，验证openEuler在WSL2中对NVIDIA GPU的完美支持，为开发者提供可复现的云端AI开发环境。

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从“人找信息”到“信息找人”：气象服务模型如何主动推送风险，守护全域安全？当前风险信息传递的三大断层：信息过载与决策瘫痪一座城市日均产生超过500条气象预警信息企业安全官每天需要查阅20+个气象平台

ChatBI王者之争：ThoughtSpot、Databricks、Power BI等五大产品深度对决与选型指南随着生成式人工智能（Generative AI）技术的飞速发展，商业智能（BI）领域正经历一场深刻的变革。传统的仪表盘和拖拽式报表正在被更直观、更高效的交互方式所补充甚至取代。对话式商业智能（Conversational BI，或称ChatBI）应运而生，它允许用户通过自然语言与数据进行交互，提出问题并即时获得可视化答案和洞察。这一变革不仅极大地降低了数据分析的门槛，也显著提升了决策效率。

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【Linux】生物信息学Linux入门指南：从核心命令到实战应用摘要：掌握Linux命令行操作是生物信息分析的基石。本文为您梳理必须掌握的核心Linux命令，并详细解释它们在生物信息学中的典型应用场景，帮助您快速上手生物信息分析。

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智慧警务实战模型与算法智慧警务的智慧体现在实战模型和人工智能算法、数据挖掘算法、机器学习算法，这些实战模型和先进的算法是智慧警务的大脑中枢。将总结积累的实战模型和算法应用于大数据平台，模拟出专业的侦查办案思路，智慧警务的效能才能真正体现。人工智能和数据挖掘算法主要有K-means算法、朴素贝叶斯算法、分类算法、聚类算法、线性回归算法、最大期望算法、PageRank算法、AdaBoost算法、Apriori算法、SVM支持向量机等。通过算法使得智慧警务大数据平台不断自我学习、自我完善，变得越来越聪明、越来越智慧。 #数据建模#智

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Wyn商业智能：问答式自助BI工具如何重塑企业数据分析模式？在数据驱动的决策时代，传统商业智能（BI）工具正面临严峻挑战。业务人员往往被困在“高墙”之内：他们依赖IT部门编写复杂SQL或定制报表，从提出需求到获取洞察，周期漫长，难以响应快速变化的市场。Gartner预测，到2025年，60%的决策需业务人员直接参与，但静态报表和技术门槛构成了主要障碍。

搞懂“元数据”：给数据办一张“身份证”你是否经历过这样的场景：同事发给你一个 Excel 表格，文件名叫 data_final_v2.xlsx。

精益数据分析读书笔记第一章不是哥们，马工程之类的教材看多了，总觉得这些个人出版的书有些二流的感觉，说法夸张，总感觉无时无刻不在自我营销中。只不过，一本关于创业的书都无法做好自我营销，噱头不大，那也没什么看头。

数据偏见去偏方法系统方法论学习（基础知识+实践运用）-新手友好版数据偏见（Data Bias）是导致机器学习模型在现实世界中产生不公平、不准确甚至有害结果的主要根源之一。训练数据中存在的偏差问题会直接影响模型学习到的模式，使其在部署时对某些群体或情况做出有偏见的决策。因此，在训练模型之前和之中，必须识别并采取系统化的去偏方法来减轻或消除这些偏见。去偏方法的选择取决于偏见的具体类型和所处的阶段（数据、算法、后处理）。下面将以类别不平衡（样本量差异）这一常见偏见类型为重点，并扩展到更广泛的数据偏见处理方法，形成一份完整的系统方法论思维导图。

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破解“AI幻觉”，锁定真实风险：专业气象模型如何为企业提供可信的极端天气决策依据？企业决策者面临的三大困境：预测准确性与决策风险的错配AI模型在训练集上表现优异，但在罕见极端天气事件中误差放大

合规风控：自动数据分析软件如何满足等保2.0要求等保2.0作为我国网络安全领域的核心制度，以动态防御、主动防护为核心，通过技术与管理双重维度构建安全体系。其核心目标包括分级保护、对象扩展和合规驱动。自动数据分析软件作为处理敏感数据的关键系统，需要特别关注等保2.0的相关要求。

写代码的【黑咖啡】

Hive on Spark：加速大数据分析的新引擎在大数据生态系统中，Apache Hive 长期以来是构建数据仓库和执行批处理查询的主流工具。然而，传统上 Hive 使用 MapReduce 作为其底层执行引擎，虽然稳定可靠，但在处理复杂查询时性能较低、延迟较高。为了解决这一问题，Hive on Spark 应运而生——它将 Apache Spark 强大的内存计算能力引入 Hive，显著提升了查询执行效率。

Python 跨场景实战：从爬虫采集到 AI 部署的落地指南Python 凭借简洁的语法、丰富的第三方库生态，成为从数据采集到 AI 模型部署全流程的首选语言。本文将以“电商评论数据采集→数据预处理→情感分析模型训练→模型部署”为完整链路，详解 Python 在跨场景下的实战落地方法，覆盖技术选型、核心代码、避坑要点，助力开发者打通从数据到应用的全流程。

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机器学习——因果推断方法的DeepIV和因果森林双重机器学习（CausalForestDML）示例DeepIV 是什么？DeepIV（Deep Instrumental Variables）是一种用于因果推断的计量经济学和机器学习方法。它的核心目标是在存在**内生性（Endogeneity）**问题时，估计处理（Treatment）对结果（Outcome）的因果效应。