企业数据挖掘平台|道路运输安全大数据分析解决方案
TipDM大数据挖掘建模平台是由泰迪智能科技自主研发打造的可视化、一站式、高性能的数据挖掘与人工智能建模服务平台。
AI自动生成领域大牛？巧用文心千帆快速创建垂直领域专家
生成式AI一直是我所关注的技术，尤其现在集成多态大模型的基础之上，能否实际落地运用于各式各样的场景领域一直都是现今热点讨论的技术话题。对于如今比较成熟的生成式AI，如ChatGPT,ChatGLM和文心一言，都可以通过自然语言交互的形式，根据用户的指令，完成问答、文本创作、代码查错等任务。但是我们普
【强化学习】——Q-learning算法为例入门Pytorch强化学习
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习方法，其目标是通过智能体（Agent）与环境的交互学习最优行为策略，以使得智能体能够在给定环境中获得最大的累积奖励。
CHATGPT4.0：更加智能、更加便捷的AI人工智能系统
例如，当用户提出一个问题时，GPT4.0可以根据用户的提问方式和之前的对话内容来理解用户的具体需求，从而提供更加准确的回答和建议。例如，在英语中，同一个单词可能有不同的含义，而GPT4.0可以通过上下文来判断单词的具体含义，从而产生更加准确的回答。此外，GPT4.0还可以在语言生成方面进行更加个性化
matplotlib.pyplot plt绘图颜色大全，及plt.plot()的使用
plt颜色大全plt.plot()的使用，简单例子X = np.linspace(1, 20, 10) #[1 3 5 7 9 11 13 15 17 19] [2 4 6 8 10 12 14 16 18 20]Y = np.sin(X)plt.plot(X, Y, color = "blue",
在word表格中一键生成序号，如何操作？
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ETL还是ELT：企业如何选择构建数据仓库的最佳工具？
ETL工具通常基于预定义的数据模型进行数据转换，这些模型包括维度、事实表等。这样ETL过程更加标准化和可重复，减少了构建数据仓库的复杂性。
【ENVI】监督分类
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数据仓库重点
数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性，用于支撑管理决策。数据仓库存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总，为企业各个部门提供统一的、规范的数据出口。其中的。
Python数据分析-数据挖掘（准备数据——数据建模——模型评估——模型应用）
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【SQL实战项目】电商平台数据分析项目
二.数据清洗2.1去除重复值去除重复值这里，可以将user_id，item_id,timestamp三者进行联合，形成联合主键，对数据集进行分组。如果数据集中没有重复值，则理论上用三者进行联合分组之后，count(user_id)应该是不大于1的；如果数据集中有重复值，则理论上用三者进行联合分组之后
2023-DataWorks数仓开发手册收藏版
目前的数仓为离线数仓，因此DataWorks开发主要涉及到离线数据集成和数据模型开发，因此本节也是分两部分来描述。
企业数据治理实战总结--数仓面试必备
本文为数仓面试必备！！！文章整理自涤生大数据老师宇哥，宇哥是历任中国电信，平安银行，微众银行，众安保险等多家公司擅长大数据求职面试，数仓开发管理，数据治理，数据质量等工作
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Python爬虫入门结课报告
大三一学期Python爬虫入门课程总结
1.Python数据分析项目——二手车价格预测
数据分析项目
用SPSS进行岭回归分析
include内容需要自己寻找，即Samples\Simplified Chinese\Ridge regression.sps路径下的Ridge regression.sps文件，根据自己的安装目录自行寻找。enter后填写岭回归自变量，dep为岭回归应变量。输入完毕后点击运行->全部。k值越小越
数据分析师不能不知道的5种数据分析方法，解决90%分析难题！
按照这6个步骤，结合相关数据进行分析，一般不会出错，另外需要注重数据的展示，即用图表展示数据，就像这种：这种图表Excel就可以做~01 SMART分析法S（Specific）：明确性M（Measurable）：可衡量性A（Attainable）：可实现性R（Relevant）：相关性T（Time-
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2023美赛A题干旱适应性与植物群落中物种数量的关系，需要建立最优物种竞争微分方程模型，已更新2023美赛A题1-6问具体思路、详细代码以及求解结果
