数据科学

【人工智能数据科学与数据处理】——深入详解人工智能数据科学与数据处理之数据可视化与数据库技术在人工智能（AI）的数据科学与数据处理中，数据可视化与数据库技术是两项至关重要的技能。本文将深入探讨数据可视化中的可视化技巧及其应用，以及关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）在数据处理中的关键作用和SQL语言的掌握方法。

【人工智能中的数据科学与数据处理】——详解人工智能中的数据科学与数据处理之数据可视化技巧在人工智能（AI）和数据科学的领域中，数据可视化是不可或缺的一环。它不仅帮助数据科学家理解和探索数据，还能有效地传达分析结果给非技术人员。本文将深入探讨数据可视化的关键概念、核心原理、常见图表类型（如柱状图、散点图、热力图等）的使用方法，并通过示例和主要应用场景，帮助读者掌握数据可视化的技巧。

【人工智能数据科学与数据处理】——深入详解数据科学与数据处理之数据获取与清洗数据获取与清洗是数据科学与数据处理流程中的关键步骤，它们直接影响后续的数据分析、建模与决策。本文将深入探讨数据获取与清洗的关键概念、核心原理、具体示例及主要应用，重点涵盖从数据库、API、网页抓取等方式获取数据的方法。

南宫理的日知录

「Python数据科学」标量、向量、矩阵、张量与多维数组的辨析在数据科学中，有很多概念，其中，最容易搞混的就是标量、向量、矩阵、张量了。具体到这些概念的落地实现，又与多维数组有着密不可分的联系。

联邦学习防止数据泄露联邦学习 (Federated Learning) 是一种分布式机器学习技术，旨在解决数据隐私保护问题。它允许在分散的数据源上进行模型训练，而无需将数据集中到中央服务器。因此，联邦学习可以有效地防止训练过程中的数据泄露，并提高数据隐私安全性。

【AI战略思考12】调整战略目标，聚焦数据分析，学习德川家康，剩者为王【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】下面会从各个角度详细说明这几点原因，这是我经过了这3个月的探索、尝试和思考得出来的结论

1.2.3 HuggingFists安装说明-MacOS安装【GitHub】GitHub - Datayoo/HuggingFists4Mac【百度网盘】https://pan.baidu.com/s/12WxZ-2GgMtbQeP7AcmsyHg?pwd=2024

数据异质性与数据异构性的本质和举例说明🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/在现代数据科学与信息技术领域，“数据异质性” 与 “数据异构性” 是两个常见的概念。对于初学者而言，明确这两个概念的本质及其间的差异至关重要。本文旨在以简明易懂的方式，分别阐述这两个概念，并辅以实例，助您深入掌握。

1.2 HuggingFists安装说明-Linux安装【GitHub】https://github.com/Datayoo/HuggingFists【百度网盘】https://pan.baidu.com/s/12-qzxARjzRjYFvF8ddUJQQ?pwd=2024

2.1 HuggingFists系统架构(二)上图为HuggingFists的部署架构。从架构图可知，HuggingFists主要分为服务器(Server)、计算节点(Node)以及数据库(Storage)三部分。这三部分可以分别部署在不同的机器上，以满足系统的性能需求。为部署方便，HuggingFists社区版将这三部分集成在了一起，缺省情况下只提供了一个计算节点(Node)。

临床数据科学和人工智能兴趣组

4章7节：用R做数据重塑，数据去重和数据的匹配在数据科学的分析流程中，数据重塑是一项非常重要的操作。数据的重塑通常指将数据从一种形式转换为另一种形式，以满足后续分析的需求。R语言提供了丰富的工具和函数来帮助用户高效地进行数据重塑操作。本文中，我们将深入探讨数据重塑的概念及其重要性，并详细介绍几个关键操作，包括数据去重、数据的匹配以及行列命名。

临床数据科学和人工智能兴趣组

初学者入门的可视化超级色彩公式色彩不仅是视觉元素，也是数据表达的重要工具。在临床数据的可视化过程中，合理的色彩搭配能帮助观众迅速理解数据背后的意义。例如，高危状态的患者可能用红色表示，而健康状态用绿色表示。不同色彩之间的对比度和相对位置将决定数据传递的效率。色彩搭配公式，不仅适用于临床数据的可视化设计，也对美术设计初学者大有裨益。这一公式帮助你在设计中轻松选择和搭配颜色，从而提升图表的视觉效果和信息传达的准确性。

LLM智能体工程落地思考(二)笔者认为面向AI应用的低代码工具可以成为回答上一节问题的一个可选的答案。但笔者这里所说的低代码平台非前两年爆火的面向UI应用开发的工具。因为这类低代码工具理论上可以降低任何场景的开发成本而不是特指于AI Agent的应用场景。

算法金「全网同名」

算法金 | 线性回归：不能忽视的五个问题大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

算法金「全网同名」

算法金 | A - Z，115 个数据科学机器学习江湖黑话（全面）大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

算法金「全网同名」

算法金 | 一个强大的算法模型，GP ！！大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

算法金「全网同名」

算法金 | AI 基石，无处不在的朴素贝叶斯算法大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

算法金「全网同名」

算法金 | 一文读懂K均值（K-Means）聚类算法大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣]

算法金「全网同名」

算法金 | 你真的完全理解 Logistic 回归算法了吗大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」

算法金「全网同名」

算法金 | 机器学习模型评价、模型与算法选择（综述）大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣]