登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
• 征稿领域：人工智能与网络的结合研究：包括：6G通信、网络功能虚拟化、网络中的人工智能、网络机器学习、无线联合学习、边缘计算、基于人工智能的网络安全、高能效网络、数据驱动的网络设计、网络切片、异构网络集成、自组织网络、动态频谱管理等。• 学科领域：计算机科学 | 计算机：人工智能；• 学科领域：计算机科学 | 计算机：人工智能；• 学科领域：计算机科学 | 计算机：人工智能；• 学科领域：数学
熵权TOPSIS法核心在于TOPSIS，但在计算数据时，首先会利用熵值法计算得到各评价指标的权重，并且将评价指标数据与权重相乘，得到新的数据，利用新数据进行TOPSIS法研究。数据年份差异显著，需考虑时间波动对权重的影响分别筛选出某年数据后，基于100家公司即100个数字看成1个序列，对每一年数据重复一次熵值法操作，将各年份权重结果汇总并计算平均值。熵值法的原理是利用‘熵’来计算权重，‘熵’用来标
大数据毕业设计：python租房系统 预测算法 协同过滤推荐算法 房源信息 可视化 机器学习-线性回归预测模型 Flask框架（源码+文档）✅
Yi - Ai 项目基于nineai 2.4.2 二次开发。本项目仅供学习及参考，不可商用，由此造成的后果概不负责。整合包位于目录。支持国内外热门大模型。
如何构造一条通过这些数据点并满足二阶连续的三次样条曲线？介绍了埃尔米特基形式的三次多项式曲线及其域变换。推导了满足二阶连续的条件——三切矢连续性方程。解矩阵，可求得每个数据点的切矢。介绍了数据点的参数化方法。介绍了样条曲线的边界条件。给定空间中n+1个数据点。
数据采集和预处理：文档格式统一化、图表数据结构化、文本化处理。
XGBoost是一套提升树可扩展的机器学习系统。目标是设计和构建高度可扩展的端到端提升树系统。提出了一个理论上合理的加权分位数略图来计算候选集。引入了一种新颖的稀疏感知算法用于并行树学习。提出了一个有效的用于核外树形学习的缓存感知块结构。用缓存加速寻找排序后被打乱的索引的列数据的过程。XGBoost是一个树集成模型，他将K（树的个数）个树的结果进行求和，作为最终的预测值。
数据清洗中的异常值判断方法
分布式锁是一种用于在分布式系统中协调对共享资源访问的机制。其主要目标是确保在任何时刻只有一个客户端能对共享资源进行操作，从而避免并发冲突和数据不一致问题。在分布式系统中，合理实现分布式锁机制能够有效协调并发操作，确保共享资源的一致性和系统的稳定性。本文详细介绍了 Redis 分布式锁的原理及 Python 实现方法，提供了一个基于redis-py的完整代码示例。通过这一方案，你可以在实际项目中轻松
本项目旨在通过设计和实她一个基她Jsvs她电影票房数据分析管理系统，为电影行业她相关从业人员提供一个有效她工具，能够高效、准确地分析电影票房数据，提供实时她票房动态和相关趋势，进而为电影产业她发展提供数据支持。在电影行业中，票房数据她评价电影市场表她她重要依据，对她电影她发行、宣传、营销等方面她决策起到至关重要她作用。传统她电影票房分析往往依赖人工统计和简单她Fxcfl表格，而本系统她实她将大大简
Python实现GO鹅优化算法优化XGBoost回归模型项目实战
大数据毕业设计：Spark商品销售数据可视化分析系统 机器学习预测算法 讲解视频 论文 大数据毕业设计 Hadoop和Hive 销量预测✅
技术栈：python语言、django框架、Echarts可视化、requests爬虫技术、HTML、深度学习、TensorFlow、推荐算法、千千音乐网站、音乐播放功能首页：展示了数据概况，包括统计数据、音乐类型分析、歌曲发布时间分析、歌曲时长分析等，帮助用户了解平台的整体情况和音乐趋势。音乐推荐：根据用户的听歌历史和偏好，智能推荐歌曲，提升用户体验。歌曲列表：展示了平台上的所有歌曲，用户可以通
Manus是一个真正自主的AI代理，能够解决各种复杂且不断变化的任务。其名称来源于拉丁语中"手"的意思，象征着它能够将思想转化为行动的能力。与传统的AI助手不同，Manus不仅能提供建议或回答，还能直接交付完整的任务结果。作为一个"通用型AI代理"，Manus能够自主执行任务，从简单的查询到复杂的项目，无需用户持续干预。用户只需输入简单的提示，无需AI知识或经验，即可获得高质量的输出。这种"一步解
随着数据科学在临床数据分析和挖掘中的应用增多，医学/临床数据科学成为一门跨学科的学科，结合临床医学、统计学和计算机技术，探索不同类型、状态和属性的临床数据，揭示其中潜在的临床规律。医学/临床数据科学家或者行业专业人士利用每天在医疗系统内产生的庞大数据量来解决与健康相关的挑战。
随着大模型在人工智能领域的广泛应用，其微调技术也成为研究热点。本文详细介绍了大模型微调中 LoRA 与 MoE 相结合的新范式，包括相关背景、技术原理、主要方法及其优势，并对未来发展趋势进行了展望。通过对这一新兴技术的深入探讨，旨在为大模型微调提供更全面的理解和参考，推动该领域的进一步发展。
【大语言模型ChatGPT、DeepSeek、豆包、python】AI-Python多技术融合下双碳与生态水文关键技术（蒸散发组分解析/GPP估算）实践应用
【大模型ChatGPT +DeepSeeK+python】最新AI赋能Python长时序植被遥感动态分析、物候提取、时空变异归因及RSEI生态评估
【大语言模型DeepSeek+ChatGPT+python】最新AI-Python机器学习与深度学习技术在植被参数反演中的核心技术应用
本系列文章将借助DeepSeek等大模型的能力，通过NL2SQL等***免费/低成本*** AI GIS智能体能力，帮助不熟悉SQL、GIS但是有空间数据分析需求的读者实现最常用的分析功能。等时圈是指从某一地点出发，通过特定交通方式（如步行、骑行、驾车等）在固定时间内可到达的地理空间范围，类似于用时间刻画的“等高线”，反映了交通耗时和便利程度。本文介绍借助DeepSeek，3秒话式搞定“等时圈”绘
deepseek项目：Python棉花数据分析可视化与预测系统 农业 农作物 爬虫 时间序列 ARIMA预测算法模型 棉花经济 大数据毕业设计（源码+文档）✅
简而言之：就是单倍型是基于LD，通常为连锁不平衡（LD）较高的区域形成。但bin是人为划分的，如以固定SNP数量/固定长度设置，将基因组分成连续的区间，用于简化分析等。如果依赖LD结构，这时候与单倍型有交集。Deepseek:在遗传学分析中，单倍型（Haplotype）和Bin（遗传定位中的区间）是两个不同的概念，尽管它们都用于简化基因组信息的复杂性，但其定义、构建方式和应用场景有显著差异。1.
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合外部知识检索与 AI 生成的技术，弥补了传统大模型知识静态、易编造信息的缺陷，使回答更加准确且基于实时信息。
数据报告不仅仅是对分析结果的总结，也是将数据分析与实际业务决策结合的桥梁。一个好的数据报告能够清晰地展示分析的过程、结果和建议，帮助决策者做出明智的决策。数据分析是一个复杂且不断发展的过程，从数据采集、清洗、分析到可视化的每个环节都需要精细的操作和处理。随着人工智能和机器学习技术的发展，数据分析的能力也在不断提高，能够帮助企业和组织在竞争中脱颖而出。本文提供了从数据采集到可视化的全面指南，并介绍了
数据分析
——数据分析
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
ZA技术社区
DeepSeek技术社区
