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3、公司于2022年10月14日在互动平台表示，公司的船视宝数据产品在上海数据交易所挂牌，船视宝系列产品已汇聚全球约24万艘商船290亿条船位数据，覆盖全球5000余个港口、4万多个泊位，识别动态数据6000多万条，开放API接口650个左右，累计调用近4亿次，提供组合式、SAAS化、API化的船舶调度、能耗管理、船期查询、安全管理、货物跟踪等数据服务。板块概念方面，国资云、算力芯片、旅游、MR头
具身智能模型，最强开源机器人大脑！两万小时真机数据开启物理AI缩放定律。蚂蚁集团旗下的具身智能公司灵波科技开源了两大重磅模型。具身智能模型，最强开源机器人大脑！两万小时真机数据开启物理AI缩放定律。以及强大的世界模型LingBot-World。LingBot-World将视频生成模型进化成了可交互世界模拟器，让AI学会了理解物理规律、空间记忆和实时交互。
一位学音乐、零技术基础的Meta产品经理，在一次旅行中偶然被Claude唤醒了「超能力」！他利用AI重构工作流，2天竟能干完一个团队几周的活。不会用AI的人，终将被那些善用AI的人取代！在AI浪潮下，这句话曾像警钟一样敲打着无数人的神经。但如今，这句话却演绎出了一个全新的版本：AI不会替代你，而会为你推倒那道挡在你与梦想之间的技术高墙。Meta产品经理Zevi Arnovitz就是一个很好的例子。
tail指令从指定点开始将文件写到标准输出，使用tail命令的 -f 选项可以方便的查阅正在改变的日志文件，tail -f filename 会把 filename 里最尾部的内容显示屏幕上，并且不断刷新，使你看到最新的文件内容。就像它的名字一样的浅显易懂，它是用来显示开头或结尾某个数量的文字区块，head用来显示档案的开头至标准输出中，而tail想当然就是看档案的结尾。：查看小文件，小算法，小配
Agentic workflow 模式代表了我们设计与部署 AI 系统方式的根本转变。从一次性提示走向迭代、结构化的工作流，极大拓展了 AI Agents 的可靠能力边界。不再孤立生成答案，Agents 现在可以在问题展开过程中进行规划、行动、反思、协作与适应。Reflection pattern 通过自我审查与打磨提升质量。Tool use pattern 让 Agent 超越纯语言，连接真实系
这次推出的全新成员AlphaGenome，将AI的预测疆域拓展到了最为宏大且神秘的人类基因组图谱。谷歌Alpha家族，再登Nature封面！这次推出的全新成员，将AI的预测疆域拓展到了最为宏大且神秘的。AlphaGenome能够，准确捕捉基因深处的复杂互动。它能，识别细胞如何从单个基因生成多种蛋白质，以及这一过程何时会出错导致疾病。例如，AlphaGenome对白血病相关基因TAL1的致病突变进行
高校师生是如何面对生成式人工智能（GAI）浪潮的？生成式人工智能正在重塑高等教育的教学形态和知识生产模式。青海大学、厦门大学等联合团队对四川省的三所高校进行问卷调查，深入研究了高校面对AI时的焦虑和采用意愿。该研究发表在了Nature的科学报告上。高校师生是如何面对生成式人工智能（GAI）浪潮的？生成式人工智能正在重塑高等教育的教学形态和知识生产模式。从智能辅导系统设计个性化学习路径，到自然语言处
本综述通过 "Locate-Steer-Improve" 的框架，首次系统地勾勒出了 MI 从分析走向具体干预的路线图。展望未来，作者团队认为 MI 的核心挑战与机遇在于打破 “各自为战” 的局面 —— 需要建立标准化的评估基准（Standardized Evaluation），验证干预手段的泛化性；同时推动 MI 向自动化（Automated MI）演进，最终实现让 AI 自主发现并修复内部错误
实际上这么看下来，Kimi K2.5通过视觉能力和Agent集群，极大地抹平了普通用户与专业交付成果之间的技术鸿沟。毕竟，连提示词都不用反复修改润色，只要拿图或视频给K2.5看，它就能交给你一个基本满意的答卷。办公方面的升级，也在侧面说明Kimi现在已经是被微软认定的生产力工具；要知道，微软之前在「Agent+Office」这方面合作的核心可是OpenAI的GPT系列。大家总爱说AI迟早要替代人，
Clawdbot 解决了 AI 落地最后一公里的问题，它有记忆，能控制浏览器和文件，还能自我学习和扩展技能，真正实现了从聊天到办事的飞跃。Clawdbot 真正让 AI 走出了聊天框，变成了一个能帮你干活的数字同事。这个诞生仅三周的开源项目，让整个科技圈为之侧目。它是一个能 7x24 小时在你自己的电脑上运行的个人 AI 助手，通过你常用的聊天软件（如 WhatsApp、Telegram）与你对话
主流agent框架及对比分析（github上热度top5）：Agent框架适合场景优势不足AutoGPT各类通用任务，完全发挥自主性1.完全自主执行2.任务分解与多步执行3.记忆和持续学习1. 复杂任务场景前后文一致性问题2.高成本和效率问题3.操作可控性较低LangGraph可明确拆解任务步骤1.灵活的多步骤控制2.原生支持短长期记忆3.易调试和全链路可观测1.自主性有限2.Agent模式不成熟
（Numpy+Pandas+Matplotlib），全程用pip安装，代码简洁可直接运行，聚焦「数组计算 + 表格处理 + 折线图 / 柱状图绘制」，用 Pandas 处理 Excel/CSV 数据，用 Matplotlib 画数据图表
本文介绍了Python数据可视化库Matplotlib的常用功能与技巧。重点内容包括：1）网格绘制(plt.grid)的参数设置；2）面向对象编程方式(Figure和Axes对象)的优势；3）子图布局方法(plt.subplot/subplot2grid)及其constrained_layout参数；4）图片保存技巧(plt.savefig)与路径管理；5）图例设置(plt.legend)与坐标轴
数据分析仪处理，必不可少的技能之：numpy+pandas
数据清洗（Data Cleaning） 是数据分析与机器学习流程中的关键步骤，指的是识别并纠正（或删除）数据集中的不准确、不完整、不一致或重复信息的过程。通俗来说，就是把 “脏数据” 变成 “干净数据”，为后续分析和建模打下基础。
例如，一个元素类型是float64的数组的itemsize是8（=64/8）。它的目标是提供一种高级的、高效的科学计算环境，为科学家、工程师和数据分析师提供丰富的工具和函数。.NumPy（Numerical Python）的主要对象是异构的多维数组，这个数组通常是一些相同类型的元素的表格（这些元素通常是数组），由一个元组的正整数索引。下面是一个求解线性方程组，该代码使用 Scipy 中的 lina
前提你已经安装了python 3.8。注意：Mac OS X自带python 2；需要在python官网下载最新版。Python 3.8 内置pip, 不需要再次install。详情请阅读：https://pip.pypa.io/en/stable/installing/目标是安装 numpy, pandas和对excel进行读写的package在terminal上的操作（1）先进行numpy,
第1行代码中的plt.subplots（nrows=2,ncols=2）（也可以简写为plt.subplots（2,2））就表示绘制2行2列共4张子图，它会返回两个内容：fig（画布）和axes（子图集合，以数组形式存储各张子图）。例如，subplot（221）表示绘制2行2列的子图（共4张子图），当前绘制的是第1张子图，如下图所示。从前面的介绍可知，可以在一张图表里绘制两条线，但如果两条线的取值
由于需要将Python3.7 和一些软件包交叉编译到 armv7 平台硬件，如果是arm64位的系统，很多包都有预编译好的版本，可直接下载。本文主要在基于环境下交叉编译。
可以查看我之前发过的这篇文章，里面有在黑窗口中更新pip的详细步骤在python中如何安装matplotlib模块?(亲测有效)-CSDN博客。
版本兼容问题numpy和pandas
本文的独特价值在于突破传统教学的孤立讲解模式，文章不仅提供可直接复用的项目代码和数据集，更通过精心设计的流程图揭示三库协同工作机制，带你亲手搭建从原始数据到商业洞察的端到端分析能力，真正掌握企业级数据分析的完整方法论。
Python、NumPy、Pandas 和 Matplotlib 之间存在一定的依赖关系，通常建议使用兼容的版本以避免冲突。
NumPy、Pandas和Matplotlib作为Python数据科学的三大核心库，各自在数值计算、数据处理和可视化方面发挥着重要作用：- NumPy提供了高效的数组操作和数学运算，是科学计算的基础- Pandas提供了灵活的数据结构和数据分析工具，简化了数据处理流程- Matplotlib提供了丰富的可视化功能，帮助我们直观地理解数据掌握这三个库，将为你的数据科学之旅打下坚实的基础。
之前安装的时候试过还好好的，今天却出现这样的提示。网上看了下，说是要卸载，可卸载后发现还是不行。在重装pandas时出现依赖包的提示，发现一个numpy记得是重装过。
Python数据分析三剑客：NumPy、Matplotlib、Pandas，入门笔记，视频教程参考B站黑马程序员
通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。4、通过pandas库求取的结果如下图所示。通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CS
Series、DataFrame（pandas）和ndarray（numpy）三者相互转换笔者从事数据分析的工作，经常会用到pandas和numpy，虽然使用了很久，但仍有部分疑惑，现抽个时间好好梳理下。下文将从是什么（what），怎么做（how）两个角度进行说明。老规矩，talk is cheap, show me the code.Ⅰ. What1.1 numpy.ndarraynumpy.n
NumPy和Pandas都是Python的第三方库，但是它们的应用场景不同。主要用于处理数值数据，提供了数组来容纳数据，支持并行计算，底层使用C语言编写，效率高。主要用于处理类表格数据，提供了和数据结构，能够处理不同类型的数据，支持数字索引和标签索引，是专门为处理表格和混杂数据设计的。NumPy适合处理统一的数组数据，而Pandas更适合处理结构化数据。总之，Numpy与Pandas库是数据分析的
替换 Sandbox 镜像为可扩展的版本在中声明依赖删除旧镜像并重新启动这样一来，Dify 的 Sandbox 环境就能像常规 Python 环境一样自由使用第三方库了 🚀有问题欢迎评论区留言！🤞😉。
在处理数据时遇到NAN值的几率还是比较大的，有的时候需要对数据值是否为nan值做判断，但是如下处理时会出现一个很诡异的结果：import numpy as npnp.nan == np.nan#此时会输出为False对np.nan进行help查看，输出如下：Help on float object:class float(object)|float(x) -> floating point
处理pandas 和numpy版本不兼容的问题
Pandas提供了强大的数据合并功能，主要包括堆叠合并（concat）和主键合并（merge）两种方式。堆叠合并分为横向堆叠（axis=1）和纵向堆叠（axis=0），前者用于增加列特征，后者用于增加行记录。concat函数支持多种参数设置，包括合并方向、连接方式（outer/inner）、索引处理等。在实际应用中，合并前需注意索引对齐问题，避免产生NaN值。典型应用场景包括合并不同时间段或不同部
Numpy&pandas基本使用方法(机器学习入门)
大熊猫 (Pandas)Pandas is an open-source library built on top of NumPy Pandas是建立在NumPy之上的开源库 It allows for fast analysis and data cleaning and preparation 它允许快速分析以及数据清理和准备 It excels in performance and p..
NumPy是Python中进行科学计算的核心库，提供了高性能多维数组对象ndarray，以及丰富的数学函数。Pandas是基于NumPy构建的强大数据分析库，核心数据结构是Series和DataFrame。
报错原因：刚开始这个错误是由于更新skit-learn包，导致原有的numpy包文件与现有的skit-learn包文件不兼容，报了一个关于numpy包的错误，于是我升级了numpy包，结果出现了标题的错误，于是我打算更新numpy，但是升级报错说文件打不开，于是我想卸载numpy重装，可是卸载不了，如下图：此时找到一些软七八糟的方法，找无法卸载的原因没找到，调用numpy除了报错如下：还会有使用其
unique方法可以进行对于一列数据进行去重，并返回所有不同的值。如我们对数据集的标签页进行使用该函数，就可以输出一共有多少种标签类型。
python安装numpy和pandas
Geopandas 依赖库从 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs 下载 Fiona , GDAl , pyproj , Shapely其他包可以通过 pip 安装Fiona1.7.61.7.6GDAL2.1.32.1.3Shapely1.5.171.5.17
SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。Scipy 是基于 Numpy 的科学计算库，用于数学、科学、工程学等领域，很多有一些高阶抽象和物理模型需要使用 Scipy。SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。scipy 是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理最优化
注：平台为pycharm。
PS：哈哈哈哈，我以前解决办法就是桌面建一个data文件，命名必须是data，然后vscode里面的各种包才不会出现问题（不知道为什么），我以前一直以为这vscode脑子有毛病出了问题，原来一直都是俺的问题，大怨种。这时候可能就是安装的多个版本的编辑器，而安装的这些包只存在其中一个中。解决:点击图中右下角位置，重新选择一下其他版本的编辑器就ok啦。但是 pip list一查看，又是安装好了的。报错
Pandas 和 Numpy 是数据挖掘和数据科学中广泛使用的工具，但有时人们会对 None 和 NaN 感到困惑，它们非常相似但略有不同的数据类型。在这里，我们通过一些示例彻底把问题弄清楚。
在 Python 数据分析领域，NumPy、Pandas、Matplotlib 被誉为 “三剑客”——NumPy 奠定数值计算基础，Pandas 专攻数据清洗与处理，Matplotlib 负责可视化呈现。本文将系统梳理三者核心知识点与实操技巧，助力快速上手数据分析工作。
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