数聚变开放生态平台帮助企业构建服务共享体系，促进资源打通，实现数字能力开放、协同、融合、聚变，驱动行业进化。
首先从近年政策推行的数字化资产，新质生产力等强烈的政策导向来说，有些人可能会说，是在转移视线，是房地产走下坡路了，如果是这样想的话，那肯定会稍显无知。其次就是微观就业，一个有价值的人，企业不仅不会辞退，反而会加大培养，因为人就要有人的属性，能创造价值，这与机器人是相反的，机器人只是在人创造价值后去执行，去落地，去完成机械化的工作。所以好的人才绝对不会因为时代的进步，技术的发展就找不到工作，反而通过
在2021第六届大数据产业生态大会上，金电联行首席数据官、金电联行上海大数据产业研究院院长程小龙带来主题为“数智中的企业价值”的演讲。在他看来，企业数字化转型首先需要明确目标，搞清楚数字化转型能够为主营业务带来怎样的提升，对相关业务起到怎样的拓展作用，以及如何能够提升客户购买粘性。在这样的指导思想下，技术人员应该更加关注数据的价值，实现企业从信息化到数据化，再到智能化的转变。碗里的、锅里的、田里的
供应商招投标管理系统是一个综合性的管理平台，旨在规范供应商的招投标流程，确保采购过程的透明度和公正性，同时提高采购效率。以下是对您提到的各个环节的详细解释：
项目含有源码、文档、PPT、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程、包运行成功以及课程答疑与微信售后交流群、送查重系统不限次数免费查重等福利！软件开发环境及开发工具：开发语言：python使用框架：Django前端技术：JavaScript、VUE.js（2.X）、css3开发工具：pycharm、Visual Studio Code、HbuildX数据库：MySQL 5.7.26（版本号）数据
私人诊所管理系统的开发就是为了解决私人诊所信息管理的问题，系统开发是基于Java语言编写实现，用Mysql数据库搭建存储私人诊所数据。实现后的私人诊所管理系统基于用户需求分析搭建的，并且会有个人中心，患者管理，医生管理，科室管理，出诊医生管理，预约挂号管理，预约取消管理，病历信息管理，药品信息管理，处方开具管理，留言板管理，系统管理等基本功能。不仅能满足人们对于私人诊所的需求，同时具有广阔的发展前
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简单大气的 可视化大屏 dashboard , 车间监控，对计量型计数型数据进行spc分析，实时报警，大数据量存储，各种分析手法，对公司架构各层级显示关键指标，监控停机状态，发现问题。制造业软件定制，可制作小工具，使用主流bs技术，不需要license,可基于 目前质量软件，生产监控进行开发，公用模块 工作流软件，公共权限系统，单点登录。可简单与mes 数据对接。
数字化转型涉及企业的管理、运营、决策等多个方面，若只是将过去的人、财的管理动作，通过流程规范固化到系统中，只能算是“青铜级别”。本文从数字化的根本“大数据”和“人工智能”两种技术的发展出发，梳理数字化发展的底层逻辑。同时，给出企业数字化转型“三步走”方案。作者 | 杨冠军责编 | 徐威龙出品 |新程序员现在，直到现在，还有老板问我：“老杨，企业数字化转型到...
具体来说，数字化转型速度 ＤＴＶ ＝ （ＤＴｉ，ｔ － ＤＴｉ，ｔ － １ ） ／ ＤＴｉ，ｔ － １ ，其中，ＤＴｉ，ｔ表示当年数字化转型程度，ＤＴｉ，ｔ － １表示上一年度数字化转型程度；ＤＴＶ 值越大，表明企业数字化转型速度越快。股票代码年份股票简称行业名称行业代码行政区划代码数字化转型词频和数字化转型程度数字化转型速度数字化转型速度-缩尾后。
标签分析法（Tag Analysis Method）是一种常用的数据分析方法，它基于对数据中的标签进行统计和分析，以揭示数据的特征和关联。标签分析法是一种便捷且有效的数据分析方法，通过对数据中的标签进行统计和分析，可以揭示数据的特征和关联。通过计算标签共现的频次和共现的概率，我们可以找到标签之间的关联规律和潜在的关联网络。标签分析法基于标签的特点，通过计算标签的频率、关联和分布等指标，来挖掘数据中
DevOps工具链：包括版本控制系统（如Git）、持续集成/持续部署（CI/CD）工具（如Jenkins、CircleCI）、容器化和编排技术（如Docker、Kubernetes）。数据分析和商业智能（BI）工具：如Tableau、Power BI等，用于数据可视化、报表生成、趋势分析和决策支持。企业资源计划（ERP）系统：用于整合企业的财务、采购、库存、生产、销售等各个业务流程，实现信息共享和
首先使用TF-IDF变换来对scCAS数据矩阵进行标准化，这种变换对测序深度（在一个给定样本或数据集中的测序读数数量，它可以代表每个基因或区域的覆盖程度）进行了归一化，并且增加了不经常出现的区域的权重，降低了常见区域的权重。由于认为一小部分分离的细胞的差异方向更可能代表生物学差异，因此spike-and-slab先验有助于RA3区分生物学差异和技术差异（技术不同造成的数据差异）。RA3不仅捕获了单
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试想有一天，当你连上网络处理办公事务时，有没有想过在云端与自己协同工作的伙伴，其实有可能并非人类？这并不是科幻电影中的虚构场景，而是已经成为了当下的现实。能够完成大量重复性的工作，将人类从...
业务蓝图与流程矩阵是一个强大的工具，可以帮助组织理解业务流程与其相关业务能力之间的关系。通过将业务流程映射到业务蓝图中相应的业务能力，组织可以识别潜在的瓶颈、冗余和低效环节，并采取相应的措施进行优化。
数字化数字化转型（Digital transformation）是建立在数字化转换、数字化升级基础上， 进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式。探索→指标体系诊断→性质分析法，数量分析法指导→知识库，策略库，流程模板工具→数据模型，算法模型，业务模型数据分析师的分类某股份制商业银行风控数字化案例学什么知识
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（1）技术栈：Python语言、Flask框架、MySQL数据库、requests爬虫、Echarts可视化大屏、推荐算法、HTML、爬虫技术【机器学习】集成学习——Stacking模型融合4个机器学习算法、KNNWithZScore推荐算法（2）功能模块：注册登录模块、电影信息模块、电影信息可视化模块、评论数据可视化模块、电影票房预测模块、电影推荐模块、电影信息管理模块、用户信息管理模块（3）说
在 3D 图形学和可视化大屏中，顶点是构成 3D 模型的基本元素之一。一个顶点通常由三维坐标（x、y、z）以及其他属性如颜色、纹理坐标、法线等组成。顶点定义了 3D 空间中的一个特定位置，多个顶点连接在一起可以形成多边形，如三角形、四边形等，这些多边形进而组合成复杂的 3D 模型。
但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大
💛博主介绍：大家好，我是码趣猪仔，一名拥有4年码龄的全栈程序员，也是一位计算机老学长（本科专业计算机科学与技术）。在这个数字时代，我致力于成为大学生毕业程序和实践项目的灯塔，提供开发、指导和咨询服务。同时，我也为高校教师、讲师以及行业同仁提供合作机会，共同推动计算机教育的发展🎉，我的目标是让技术学习变得更高效、更有趣。欢迎关注👋，一起在计算机科学的海洋中乘风破浪⛵️，共创辉煌🏆。👇🏻精
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基于协同过滤算法的校园食堂订餐系统的总功能模块设计，通过下面这些模块，用户可以方便地进行菜品选择、订餐预约、订单管理和评价等操作，系统也能提供个性化的菜品推荐和评价互动功能，以提升用户的订餐体验和满意度：整体功能展示如图4-1所示。我们基于协同过滤算法的校园食堂订餐系统涵盖了美食管理模块、用户管理模块、商家管理模块、菜品类型管理模块、菜品信息管理模块、用户反馈管理模块、系统管理模块以及订单管理模块
很多时候准确率要寄希望于运营上线，实际上，在大部分项目上线一期时，准确率通常在80%左右。但在运营一段时间后，尤其是有反馈机制时，能够覆盖很多Corner case 和Bad case，此时准确率才能真正提升到85%甚至90%，这是准确率改善的最后一道防线，也是最有效的一道防线。所以，这是我们在解决绝大部分企业用户关注的准确率问题时，实际落地需要考量的四个维度。当然，每个企业在自己的项目中，不同的
该表主要用于判断各变量之间的线性相关关系，从而决定变量的取舍，即如果某一个变量与同一分组中其他变量之间的关联性不强，我们就认为该变量与其他变量测量的内容不同，在主成分提取中不应该纳入该变量。从本研究的结果来看，在分别对应聘者工作积极性(Q3-Q8，Q12，Q13)、工作自主性 (Q2，Q14-19)、工作热情(Q20-25)和工作责任感(Q1，Q9-11)的测量中，每组变量之间的相关系数均大于0.
贝叶斯分层回归（Bayesian Hierarchical Regression）是一种基于贝叶斯统计理论的数据分析方法，它在多个领域都有广泛应用。
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，中小企业面临着前所未有的机遇与挑战。数字化转型已不再是一种选择，而是企业生存和发展的必然之路。然而，对于众多中小企业而言，如何实现数字化转型常常令人感到迷茫和困惑。中小企业数字化转型的必要性数字化转型能够帮助中小企业提升运营效率、降低成本、拓展市场渠道，增强竞争力。但在实际操作中，许多中小企业由于缺乏明确的指导和标准化的步骤，导致转型之路充满坎坷。标准化实操步骤解析
SPSSAU助力每个写论文的大学生，今天一文总结了，包括需要的简单数据分析、常用的各类模型、或者常用的实验方法通通都给你分类汇总好了，赶紧转发给你为了数据分析头秃的室友吧~
提示：上述代码实现中用到的。等在另一篇帖子里有详细介绍。
随着国家对“人工智能+”战略的深入推进，制造业的数字化转型已成为推动产业升级、提升国际竞争力的关键力量。曾经制造业主要依赖传统的生产模式，效率受限、创新不足。然而，如今消费者对产品的个性化需求不断增长，市场竞争日益激烈，制造业面临着前所未有的挑战。在这样的背景下，高性能计算与算力的出现，为制造业打开了一扇通往全新发展境界的大门。它们不仅能够快速处理海量的数据，为企业提供精准的市场洞察和决策支持，还
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1.背景介绍随着数据量的增加，数据分析和处理变得越来越复杂。传统的数据分析方法已经不能满足现实中复杂的需求。因此，研究人员不断在数据分析领域发现新的方法和技术，以满足不断变化的需求。在这篇文章中，我们将介绍一种新的数据分析方法：对偶性与强对偶成立。这种方法在处理大规模数据时具有很高的效率和准确性，因此在很多领域得到了广泛应用。2.核心概念与联系对偶性与强对偶成立是一种新的数据分析方法，...
随着个性化服务的需求不断增长，基于协同过滤算法的美食推荐系统应运而生，旨在为用户提供定制化的餐饮体验。该系统通过收集用户的历史行为数据，如评分、购买记录和浏览历史，分析用户之间的相似性以及美食之间的关联性。管理员端具备全面的功能，包括对用户信息、美食分类及特色美食的管理，以及对购买记录的监控和系统的整体管理。协同过滤算法通过对比用户间的相似度，自动将高相似度用户喜爱的美食推荐给目标用户，从而实现个
上市公司实证2011-2020数字基础设施政策与企业数字化转型赋能企业跨界经营新产品维度进口机器人含原始数据及计算结果、计算代码、参考文献数据来源：基于上市公司年报、公告数据，中国统计年鉴、及各地区统计年鉴数据的整理计算数据期间：2011-2020数据范围：沪深上市公司及所属的省市参考文献：数字基础设施政策与企业数字化转型“赋能”还是“负能”？主要指标：基于新产品维度和企业跨界经营维度的市场竞争机
1.背景介绍均值与中心趋势(Mean and Central Tendency)是一种非常重要的数据分析方法，它可以帮助我们更好地理解数据的整体情况。在本文中，我们将深入探讨均值与中心趋势的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。此外，我们还将通过具体代码实例来详细解释其应用，并探讨未来发展趋势与挑战。1.1 背景介绍随着数据的大规模生成和收集，数据分析已经成为了现代科学和工...
(1) 某厂商生产一种香皂的原材料有植物油脂和非植物油脂，其中植物油脂有两种，非植物油脂有三种，其中任一种都可制成香皂:(2) 不同的时间购买原材料的价格不同：（单位: per ton）（3）每种油脂的硬度也不同：(4) 存储原材料会产生存储费用，5 per month per 1000 ton(5) 一月份的时候每种油脂都存储了500 ton, 要求6月份结束的时候依然剩下相同的原材料(6) 最
当前，数字经济成为我国经济高质量发展的新引擎，企业面临着以大数据为核心的数字化转型重要机遇和挑战。如何打造安全可靠的数据基础设施和价值挖掘平台，发挥数据资产的核心价值是企业能否赢取未来的关...
面对大量数据，你将如何开展数据分析？您会选择什么样的数据分析方法呢？您是否看着数据感到迷茫，无所适从。认真读完这篇文章，或许你将有所收获。把握两个关键 1、抓住业务问题不放松。您费大力气收集数据的动机是什么？你想解决什么问题？这是核心，是方向，这是业务把握层面。 2、全面理解数据。哪些变量，什么类型？适合或者可以用什么统计方法，这是数据分析技
单细胞转录组技术实现对单个细胞进行详细的转录组分析，其在解析细胞异质性和鉴定新型细胞亚群层面具有独特的优势。目前，该技术已广泛应用于生物医学领域，比如解析肿瘤微环境细胞组成、哺乳动物胚胎...
VLOOKUP函数使用. VLOOKUP使用示例 注意：检索的列一定要在选中区域的最左边，并且区域中一定要包含你需要的信息。上图即为查找AC8单元格（A），区域为X7-Z12，区域第三列为需要的信息，0/1进行精确查找或者近似查找。 结果如下： 只返回第一个值 示例 VLOOKUP可以嵌套使用，实现多个表的查找 实现跨表操作 跨文件...
同时，文件还强调了业务与IT的融合、各种方法论的应用、具体治理领域的细化以及组织设计、人员技能、制度与遵从在治理中的重要性。通过详细的IT治理全景图展示了IT治理的多个方面和环节，包括常用方法论、咨询场景与服务、组织流程与人员技能设计、架构治理与运维治理、项目治理与制度与遵从等。详细阐述了IT治理在IT架构演进过程中的重要性，以及如何通过实施治理、制定规划、建立运作机制等方式确保IT战略与业务战略
• 出来混，迟早是要还的，这2本书是最难的，里面有很多公式，完全看不懂，就在b站找了很多视频，有几个博主是完全按照这2本书内容讲的，讲的非常好，看完视频在看书，就简单很多了，也有的博主讲的某个算法，比大学老师讲的可能都好，《西瓜书》还有周老师给学生将的研究生课程视频。• 我的导师是数学博士，在导师的推荐下买了周老师的《机器学习(西瓜书)》和李航老师的《统计学习方法》，这2本书主要讲机器学习的基础理
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