【干货】5款超强大的AI数据分析工具，建议收藏
它和其他Excel的AI公式生成不一样，它会直接执行命令，无需你获取公式后再复制操作，这对于不会用Excel或是Excel公式不熟练的小伙伴相当友好!也是一款在线 AI Excel 编辑器工具，无需学习Excel繁琐的操作和公式，只需输入简单的提示语，自动进行数据操作或编写公式，非常方便地提高效率！
EI会议推荐-第二届大数据与数据挖掘国际会议（BDDM 2024）
序列处理与分析、网络挖掘、高性能数据挖掘算法、关联挖掘、基准和评估、交互式数据挖掘、数据挖掘就绪结构和预处理、数据挖掘可视化。大数据分析、人工智能、大数据网络技术、大数据搜索算法和系统、分布式和点对点搜索、基于大数据的机器学习、大数据可视化分析。数据挖掘基础、数据挖掘的挑战、并行和分布式数据挖掘算法
【好货分享】开源AI平台Dify，一站式litGPT，一行代码数据分析ydata
其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。erdantic 是一个简单的工具，用于绘制实体关系图 (ERD)，以显示数据模型类是如何连接的。YData-profiling 是数据科学工作流程中数据理解步骤中的领先工具，是开创性的
【ShuQiHere】 探索数据挖掘的世界：从概念到应用
**数据挖掘（Data Mining, DM）** 是一种从大型数据集中提取有用信息的技术，无论是在商业分析、金融预测，还是医学研究中，数据挖掘都扮演着至关重要的角色。本文将带您深入了解数据挖掘的核心概念、经典方法，以及它在日常生活和商业中的应用场景。
5本又快又水的sci期刊丨sci期刊推荐
值得注意的是：学术界近期动荡比较大，又快又水的sci被踢出的风险非常大，各自的出版商大都在积极地应对和调整，导致水刊的发表难度有所提升。同时，发表sci水刊的风险较大，也建议作者不要盲目的冒险，否则就成了能不能毕业的问题了。PLoS One是综合性开源SCI期刊，对稿件创新性或研究重要性的要求比较低
似不相关回归模型及 Stata 具体操作步骤
似不相关回归（Seemingly Unrelated Regression，SUR）模型在处理多个相关方程的回归分析中具有重要作用。它能够更有效地利用方程之间的相关性，从而提供更精确的估计结果。
基于ResNet50实现垃圾分类
ResNet50是Residual Networks（残差网络）的一种变体，由Kaiming He等人在2015年提出。ResNet50包含50个深度层，通过引入残差模块，有效地解决了深层网络的退化问题。残差模块通过引入短连接（skip connections）使得网络在训练时更容易优化。下图在下文
什么是自回归模型
自回归模型（Autoregressive Model, AR模型）是时间序列分析中的一种基本模型，其核心思想是当前观测值可以通过其过去的若干个观测值的加权和来预测，其中的权重参数由数据自身决定。数学上，一个自回归模型可以表示为：Xtcϕ1Xt−1ϕ2Xt−2⋯ϕpXt−pϵtXtcϕ1Xt−1
SpringBoot中使用EasyExcel并行导出多个excel文件并压缩zip后下载
SpringBoot的同步导出方式中，服务器会阻塞直到Excel文件生成完毕，在处理大量数据的导出功能，利用CompletableFuture，我们可以将导出任务异步化,最后 这些文件进一步压缩成ZIP格式以方便下载
【人工智能】Transformers之Pipeline（十八）：文本生成（text-generation）
本文对transformers之pipeline的文本生成（text-generation）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用NLP中的文本生成（text-generation）模型。
为数据仓库构建Zero-ETL无缝集成数据分析方案（上篇）
服务之间直接集成，不需要使用额外组件完成数据 ETL 的工作。把各种各样的数据都连接到执行分析所需要的地方，实现数据平滑“无感”的流动。它可以帮助用户最大限度地减少甚至消除构建 ETL 数据管道的复杂性。提高敏捷性。简化了数据架构并减少了数据工程的工作量。它允许增加新的数据源，而无需重新处理大量数据
在分类模型中使用Kappa系数作为模型评估指标
Kappa系数（Cohen’s Kappa）是一种用于评估分类模型或评估者之间一致性的方法。它特别适用于评估二分类或多分类任务中的分类器性能或两个评估者在分类任务中的一致性。Kappa系数通过考虑分类的偶然性因素，比简单的准确率提供了更可靠的一致性测度。
数据沙箱：构建安全的数据分析堡垒
数据沙箱是一种隔离环境，它允许用户在其中运行程序和处理数据，而不会影响到外部系统或数据的安全性。通过使用虚拟化技术、访问控制技术和防躲避技术，数据沙箱能够确保可疑文件或程序在隔离环境中运行，从而保护主机和操作系统免受病毒和未知威胁的侵害。
如何在SpringBoot中实现优雅关闭
Shutdown、Crash 和 Graceful 之间的区别在于，它控制决定了我们可以用这个事件做什么。按照我们的期望，Spring Boot应该为我们提供一种处理此事件的方法，这样我们就可以确保良好的资源管理（清理资源、释放锁和连接）。让我们看看 Spring Boot 提供什么。
【搜索核心技术】经典搜索核心算法：BM25及其变种
上篇介绍了TF-IDF算法和它的四个变种，相对于TF-IDF而言，在信息检索和文本挖掘领域，BM25算法则更具理论基础，而且是工程实践中当仁不让的重要基线（Baseline）算法。BM25在20世纪70年代到80年代被提出，到目前为止已经过去二三十年了，但是这个算法依然在很多信息检索的任务中表现优异
数据挖掘与分析——微博评论情感分析
这段代码是一个基本的情感分析（sentiment analysis）示例，使用了深度学习模型 LSTM 来进行文本分类。让我们逐步分析这些代码的功能和步骤：导入必要的库：numpy, pandas, matplotlib.pyplot: 常用的数据处理和可视化库。jieba: 用于中文分词的库。Wo
五大联赛的预测诀窍：AI+蒙特卡洛法
蒙特卡洛模拟是一种基于随机抽样的统计方法，广泛应用于解决复杂系统中的不确定性问题。其基本思想是通过大量随机试验来近似计算问题的解。在足球比赛预测中，我们可以通过模拟大量可能的比赛结果来估计球队的胜率、积分排名等。综上所述我们可以看出，AI+蒙特卡洛的组合已经成效非凡，AI技术的可拓展性与延伸性天然适
SpringBoot中如何实现多端口监听
当你需要在同一个Spring Boot应用中，通过不同的端口来提供不同的服务或功能时,就需要实现多端口监听
权重共享的理解
在PyTorch中，权重共享是通过将多个层或模块的参数设置为同一个变量来实现的。这意味着这些层或模块在训练过程中会更新相同的权重，从而共享相同的特征表示。假设我们想要构建一个简单的网络，其中两个全连接层共享相同的权重和偏置。# 如果提供了权重和偏置，则直接使用else:else:创建一个共享权重的网
大数据产业链图谱_产业链全景图_大数据行业市场分析
大数据产业链上游为基础支持层，包括数据源、数据采集、底层技术、数据安全等环节，中游为数据处理层，包括数据分析、数据挖掘、数据可视化等环节，下游主要为行业应用、解决方案及通用产品。
