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数据挖掘

无感定位引擎技术白皮书

无感定位引擎是镜像视界（浙江）科技基于耿文海像素升维理论研发的空间感知基础引擎。该技术无需佩戴设备，仅通过普通监控摄像头视频流，结合多视角坐标融合和深度学习算法，实现厘米级精度的三维位置解算，解决了传统定位技术依赖硬件、成本高、侵入性强等痛点。作为SpaceOS空间智能体系的底层引擎，其输出统一大地坐标数据，可广泛应用于机场、监所、园区等场景的轨迹分析、电子围栏等业务，具有无侵入、低成本、高精度等

 科研前沿
2026-08-25 06:04:42

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 14

#人工智能 #大数据 #机器学习 +2
【文献分享】Graphylovar：利用多物种序列模型预测非编码变异的功能影响

Graphylovar是一个通过显式建模系统发育树来预测非编码变异功能影响的深度学习框架，将Transformer提取的逐物种序列特征与GCN沿胎盘哺乳动物系统发育树传播的跨物种进化信号相结合，以预测群体等位基因频率为预训练目标，并通过双头架构合成兼顾等位基因特异性和位置保守性的Graphylovar Score。其核心创新在于：**用GCN保留多序列比对中物种间的进化层次结构，而非将其压缩为扁平

 生信学习者
2026-08-23 10:03:59

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#集成学习 #机器学习 #人工智能 +2
CameraGraph跨镜无缝接力追踪赋能移民局口岸全域无感定位技术白皮书

随着国家“智慧口岸、智能边境、智享联通”建设持续深化，移民管理口岸查验体系已全面迈入无感通关、精准监管、安全可控、高效便民的全新发展阶段。出入境口岸作为国门安全第一道防线，兼具人员流动密集、通行节奏快、场景动线复杂、涉外风险多元、隐私合规严苛的典型特征，对全域人员轨迹管控、可疑目标追踪、通关态势研判、口岸风险预警提出了极高标准的技术要求。国家移民管理局明确提出推进非接触式、非侵入式智能监管建设，依

 科研前沿
2026-08-22 08:18:40

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#人工智能 #机器学习 #数据挖掘 +2
计算机毕业设计之人工智能专业就业方向及能力需求的大数据分析

本文介绍了一种基于大数据分析的人工智能专业就业分析系统。该系统通过自然语言处理和文本挖掘技术收集招聘信息，运用Python进行数据处理和分析，构建了可视化平台。平台提供学历经验关系、薪资分布等多维度图表，包括学历经验条形图、薪资小提琴图、热力图等，揭示学历、经验与薪资的关联，并运用随机森林回归和线性回归进行预测分析。系统还展示不同城市薪资差异，通过混淆矩阵等工具提供精准市场分析，帮助求职者规划职业

 2601_96284059
2026-08-21 10:37:08

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 4

#人工智能 #数据分析 #数据挖掘 +4
深度学习的分类、回归、检测和分割有什么区别？

分类回答整张图或一个样本“属于哪一类”，回归预测连续数值，目标检测寻找多个对象并给出类别与位置，图像分割则把判断细化到像素级。它们之间存在明确组合关系：检测通常包含类别判断和框回归，语义分割相当于密集像素分类，实例分割还会结合对象检测与掩码预测。确定项目任务时，先写清楚最终需要类别、数值、边界框还是精确轮廓，再决定标注方式、模型输出和评价指标，后续的数据准备与训练流程才不会走偏。项目咨询。

我真的很帅阿
2026-08-20 16:09:29

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 6

#深度学习 #分类 #回归 +2
计算机毕业设计之基于PHP的茶叶商城

本文设计并实现了一个基于B/S架构的茶叶商城管理系统，采用PHP语言开发，使用VSCode编辑器和MySQL数据库。系统分为用户前台和管理后台两大模块，前台面向消费者提供便捷的茶叶购买功能，后台则为管理员提供用户管理、商品管理等操作权限。系统突破了传统管理方式的时空限制，利用互联网和物联网技术实现智能化管理，提升了茶叶行业的信息化管理水平。通过模块化设计，系统实现了高效稳定的运行，为相关领域研究提

 bishe18是我的微
2026-08-20 11:30:35

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#数据分析 #开发语言 #数据挖掘 +1
编码代理支撑框架：如何用前馈、反馈和传感器提升 AI 编程质量

随着 AI 编程工具和编码代理的普及，工程团队开始面临一个新的问题：如何让编码代理稳定地产出高质量代码，而不是把所有风险都留给人工审核？本文讨论的核心，就是如何为编码代理构建一套工程化支撑框架，通过前馈控制、反馈回路、自动化传感器和人工监督，提升代码质量、减少返工，并增强团队对代理输出的信心。在人工智能代理的讨论中，一词已经逐渐成为一个泛称，用来指代模型之外支撑代理运行的所有组件。这个定义非常宽泛

 千维百策666
2026-08-18 18:08:13

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 5

#人工智能 #机器学习 #数据挖掘
使用Superset构建多数据源(MySQL/Hive)自助OLAP看板：Python大数据分析实战指南

在中添加以下内容：pythonimport os# 安全密钥（生产环境务必使用环境变量）# 会话超时设置为24小时SESSION_COOKIE_SECURE = False# 本地HTTP测试设为False# 数据库连接池设置（避免Hive连接数爆炸）# 结果后端缓存（使用Redis）# CSV导出最大行数# 允许跨域（若需嵌入其他网页）# 增加Hive的thrift传输大小（处理大结果集）

移动开发经验汇总
2026-08-17 14:52:42

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#mysql #hive #python +4
惊爆！Python 这 8 种回归预测法，优缺点全揭秘

本文探讨了8种实现简单线性回归的方法，比较了它们的优缺点和计算效率。线性回归是数据科学的基础工具，文章介绍了从Scipy、Numpy、Statsmodels到-learn等多种实现方式，包括最小二乘法、矩阵逆解析解等。研究发现，对于大规模数据集（可达1000万样本），Statsmodels的线性回归函数和矩阵逆解法表现最优。虽然-learn提供更多功能（如正则化），但在仅需快速分析时并非最有效选择

 邱恺歌
2026-07-13 00:43:50

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#开发语言 #数据挖掘
拒绝“金鱼记忆”！我亲手给 Agent 装上了海马体，彻底搞懂了 RAG 与 Memory 的底层逻辑

本文探讨如何构建具备记忆能力的智能Agent系统，提出分层记忆架构解决方案。核心内容包括：1）设计工作记忆、情景记忆、语义记忆和感知记忆四层结构，分别解决短期缓存、事件记录、知识存储和多模态处理需求；2）优化RAG技术，采用多查询扩展(MQE)和假设文档嵌入(HyDE)提升检索准确率；3）通过实战案例展示PDF助手的实现过程，强调动态维度匹配和合理遗忘机制的重要性。文章指出，AI应用的竞争力取决于

 YBAdvanceFu
2026-04-27 20:17:33

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#机器学习 #人工智能 #数据挖掘
ICML 2026 | LLM×Graph论文总结[2]【Graph4LLM，Graph4Agent，智能体记忆（Memory）

ICML 2026将在2026年7月6日—11日于韩国首尔（Seoul, South Korea）举行。本文总结了2026 ICML上有关LLM × Graph相关论文。如有疏漏，欢迎大家补充。注：笔者将分为上下2篇推文来总结，本文主要涉及针对图任务本身的的论文。本文Graph的Topic：Graph4LLM，Graph4Agent，智能体记忆（Memory），AgenticRL，RAG等。

suzukiwudi
2026-07-26 12:19:35

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#学习 #人工智能 #数据挖掘 +4
手把手教你用 Python 批量获取本地商家信息

本文介绍了一种利用Talordata的Google Maps API批量获取美国主要城市商家信息的自动化方案。该方案通过SERP API实现，避免了自行开发爬虫的高维护成本，能稳定获取结构化数据。文章提供了完整的Python代码实现，包括LocalBusinessFinder工具类和多城市批量查询功能，支持获取店名、地址、电话、评分等关键字段，并输出Excel格式结果。方案优势包括稳定性高、数据即

 2501_92822196
2026-06-23 15:47:42

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 7

#python #数据库 #数据挖掘
Agent Skill Eval：从触发信号到 A/B 基准，如何把 Skill 做成可回归工程单元

更重要的是，Grader 自身也需要被迭代。对于内部 API、私有平台、需要登录才能访问的文档、网页难以抓取的控制台，Skill 还承担了知识入口的角色：没有它，Agent 甚至不知道应该从哪里开始。评测 Skill 最有力的方式不是单跑一次看结果，而是让两个 Agent 面对同一个任务：一个加载 Skill，一个不加载 Skill。好的 expectation 必须能被机械检查，例如文件存在、字

 悲凉的紫菜
2026-06-28 20:06:38

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#回归 #数据挖掘 #人工智能
电力巡检数据分析选型避坑：实测实在Agent，如何终结变电站“人肉搬砖”时代？

2026电力能源数智化转型实战：AI Agent破局之道当前电力行业面临四大核心痛点：65%企业存在系统接口缺失、传统RPA维护成本高企、信创适配困难及数据安全合规挑战。实在Agent通过三大技术创新实现突破： ISSUT智能屏幕语义理解技术，非侵入式操作老旧系统，UI改版仍稳定运行； TARS大模型自主决策引擎，自然语言指令直接转化为业务动作；信创全栈兼容架构，国产化环境下保持"数

 国内电商Agent丨实在智能
2026-04-07 10:53:52

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 7

#数据分析 #人工智能 #数据挖掘
PyEcharts：百度 ECharts 在 Python 里的最佳打开方式

PyEcharts 的定位很清晰——写 Python 代码，产出 JS 图表。做数据中台、大屏展示、定期报告时特别好用。生成的 HTML 可以直接发给老板，浏览器打开就能看，不需要装任何环境。下一篇聊时间序列分析——用 Pandas 处理日期数据，然后画趋势图。

Duang的六孔竖笛
2026-07-08 09:44:45

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#echarts #python #前端 +4
AGNES聚类算法实战：用Python手把手教你实现数据分类（附完整代码）

本文详细介绍了AGNES聚类算法的核心原理与Python实战实现。通过手把手代码演示，从算法思想、四种连接方式（单连接、全连接、平均连接、沃德法）对比，到高效距离矩阵更新策略，完整复现了自底向上的层次聚类过程。文章结合客户细分实战案例，展示了如何使用AGNES进行数据分类、参数调优（如轮廓系数法选K）及结果可视化（树状图、簇剖面分析），为无监督学习提供了一种可解释性强的解决方案。

李泽维
2026-02-17 00:21:19

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#数据挖掘
python项目：生成数据

本文介绍了数据可视化的基本概念和常用工具，重点讲解了Matplotlib和Plotly的使用方法。主要内容包括：1) 使用Matplotlib绘制折线图和散点图，包括修改样式、标签、颜色等定制化操作；2) 实现随机游走模拟并可视化；3) 使用Plotly模拟掷骰子实验，分析结果并绘制直方图。文章详细展示了从安装库、基础绘图到高级定制的完整流程，涵盖了数据可视化中常见的图形类型和实用技巧，为数据分析

 m0_73759720
2026-03-19 21:07:01

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#信息可视化 #数据分析 #数据挖掘
为什么 Code Agent 无法解决企业数据分析问题

它让 Agent 把注意力放在“下一步应该分析什么”，而不是“我刚才的 DataFrame 变量叫什么”“这段代码会不会覆盖前面的结果”“这个包的 API 版本对不对”。Code Agent 如果只是在文件系统或数据库 schema 上做搜索，很容易找到“看起来相关”的资产，而不是“真正应该信任”的资产。Code Agent 在这类场景下很容易出错，因为它擅长的是“用已有上下文继续写代码”，不是“

祝威廉
2026-05-18 08:00:27

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#数据分析 #数据库 #数据挖掘
股东变化趋势数据挖掘：用Python追踪筹码集中度与主力动向 IG50免费开源股票数据API接口

本文介绍了利用Python分析股东变化趋势的方法，重点关注筹码集中度与主力动向。通过股东人数变化（减少表示筹码集中，增加表示分散）和十大股东数据，开发了四个分析工具：1）股东人数变化趋势分析；2）全市场筹码集中度扫描；3）十大股东变动对比；4）结合股东人数变化与股价走势的选股策略。文中提供了完整的Python代码实现，包括数据读取、趋势判断和机构投资者识别等功能，帮助投资者发现筹码集中但股价尚未大

 disalong
2026-08-05 22:20:20

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#数据挖掘 #python #人工智能
Agent应用指南：长三角41城跨城人口流动OD数据分析

本文基于 41 城跨城 OD 明细（2023.8–2024.5，10 个月），结合上海开放数据平台，对区域人口流动做完整分析。期间 41 城跨城流动累计 3.62 亿人次，月均约 3,620 万。引力高度集中：上海以 3,302 万流入居首，苏州、南京、杭州、合肥次之；最强"沪苏走廊"中苏州→上海单向达 778 万人次。流动以省内为主（62.9%），跨省亦达 1.34 亿人次。年龄偏年轻，26–4

图说交通
2026-07-21 22:45:00

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#数据分析 #数据挖掘 #html +1
注塑机数据采集联网智能化

注塑机注塑机采集联网，进行人工智能时代！

注塑机数据采集联网
2026-08-14 10:07:30

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#数据挖掘 #物联网 #数据库 +2
计算机毕业设计源码：基于python的双协同过滤的电商推荐系统 Django 可视化推荐算法数据分析大数据人工智能数据挖掘数据仓库机器学习深度学习 deepseek（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于协同过滤算法的商品推荐系统，采用Python+Django技术栈开发，结合MySQL和SQLite数据库存储数据。系统实现了基于用户和物品的双重协同过滤推荐算法，提供商品搜索、分类浏览、收藏评论等功能，并集成Echarts可视化展示商品数据。项目包含完整的用户交互模块和后台管理系统，通过个性化推荐有效解决电商平台信息过载问题，提升用户购物体验。文章详细说明了系统的技术架构、功能模

 q_3375686806
2026-03-07 21:50:28

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#python #人工智能 #数据挖掘 +3
ollama v0.20.7 最新版更新详解：ROCm 7.2.1、Gemma4 渲染修复与多项 Metal/Renderer 回归修补

代码地址：github.com/ollama/ollamaollama v0.20.7 虽然是一个小版本号更新，但内容并不轻量。修复 gemma:e2b 和 gemma:e4b 在关闭 thinking 时的质量问题Linux 下 ROCm 升级到 7.2.1Gemma4 renderer 进行多轮修复与回滚，最终恢复 e2b-style nothink promptGemma4 测试模板新增与重

 福大大架构师每日一题
2026-04-16 01:00:00

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#回归 #数据挖掘 #人工智能
MCP 协议接入指南：OpenClaw + Hermes 配置实战

MCP是2026年最火的AI工具协议。本文教你用OpenClaw+Hermes接入MCP Server，实现AI智能体自动调用工具。

AiToMoney
2026-08-05 10:37:16

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#人工智能 #数据挖掘 #websocket +1
通过 MCP 把 SERP API 接入 Claude/Cursor

SerpBase推出Model Context Protocol(MCP)解决方案，将搜索功能转化为结构化工具调用，提升Agent工作效率。该方案通过MCP server将6个API端点暴露为工具，支持Claude等主流客户端集成。调用时采用结构化参数输入，返回包含排名、链接等信息的结构化结果，避免Agent解析文本。每次调用消耗1-2积分，建议复用结果或缓存相同查询。该方案适合交互式场景，服务端

 yxdkjhfl
2026-08-07 16:06:53

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#python #数据挖掘
GPT 系列模型采用单向自回归生成的原因是什么？这对其能力边界有何影响？

GPT系列采用单向自回归生成范式，主要源于其Decoder-Only架构的因果注意力机制。这种设计使模型只能从左到右逐词预测，形成了三个核心优势：1）与文本生成的序列特性天然契合；2）概率建模的理论统一性；3）易于规模化扩展。该范式赋予GPT强大的开放式生成、思维链推理和任务泛化能力，但也存在无法利用未来上下文、双向理解受限等固有边界。自回归生成在创意写作、代码生成等任务表现突出，但在需要全局理解

 晚夜微雨问海棠呀
2026-08-08 21:01:11

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#回归 #数据挖掘
向量化空间种子：AGI展开的最小空间骨架理论与实证（附空间代码）

通用人工智能（AGI）底层构建的核心瓶颈，在于缺失一套可自洽、可涌现、可验证的最小空间生成骨架，传统标量种子模型与统计拟合范式无法解释智能的空间分化、记忆累积与轨迹演化机制。本文提出M178向量化AGI种子框架，构建了AGI得以完整展开的最小代数空间体系，完成从一维标量时序、二维自指记忆向量到三维宏观涌现张量的层级闭环。本文严格证明：一维时序的最小自指记忆闭包必须依托二维Fibonacci矩阵空间

 叠层归一研究院
2026-08-10 08:17:55

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#算法 #数据挖掘 #人工智能 +1