本实验针对纪律高危型学生群体开展专项分析，通过助睿数智Uniplore平台进行数据可视化处理。实验使用已标注聚类分组的学生考勤数据表，包含学生基本信息、各类违纪统计及群体分类标签。操作步骤包括登录BI平台、复用数据库连接、创建专用数据集并筛选高危群体数据。分析结果将为学校精准管控和分层德育提供数据支持，推动校园考勤管理精细化。实验依托零代码分析平台，实现快速数据统计与可视化呈现。

本实验基于学生考勤数据，使用K-Means聚类算法对学生行为进行自动分群。实验采用助睿数智平台，聚焦迟到、早退、请假和校服违规四个核心指标，构建学生考勤画像。数据预处理阶段选取连续型考勤次数变量直接建模，避免复杂转换。通过AI Studio可视化工具搭建完整工作流，实现从数据加载到聚类分析的全流程。该研究为校园管理提供精准的数据支持，有助于识别不同考勤行为特征的学生群体。实验采用零代码操作方式，降

本实验基于学生考勤数据，使用K-Means聚类算法对学生行为进行自动分群。实验采用助睿数智平台，聚焦迟到、早退、请假和校服违规四个核心指标，构建学生考勤画像。数据预处理阶段选取连续型考勤次数变量直接建模，避免复杂转换。通过AI Studio可视化工具搭建完整工作流，实现从数据加载到聚类分析的全流程。该研究为校园管理提供精准的数据支持，有助于识别不同考勤行为特征的学生群体。实验采用零代码操作方式，降

本实验基于助睿零代码数据集成平台（ETL平台），完成订单利润分流处理任务。实验通过可视化拖拽方式构建数据处理流程，主要步骤包括：1）登录实验平台并创建项目；2）同步MySQL数据源；3）新建转换流，使用表输入组件读取订单和产品数据；4）通过记录集连接实现两表关联；5）使用字段选择、过滤记录等组件进行数据处理；6）将盈利和亏损订单分别输出到Excel文件。实验帮助学生掌握ETL平台的基本操作和数据处

Pixelle-Video：开源AI短视频自动生成工具 Pixelle-Video是一款开源免费的AI全自动短视频引擎，支持云端部署，零技术门槛。用户只需输入主题，即可自动完成文案、配图、语音、BGM及视频合成全流程。

《给AI注入设计上下文：用Design Markdown解决UI生成痛点》介绍了awesome-design-md开源项目如何通过纯文本的Design Markdown文件，为AI生成UI提供清晰的设计规范。文章指出AI生成UI的四大痛点（同质化、风格漂移、沟通成本高、设计资源匮乏）本质是缺乏设计上下文，而Design Markdown通过55+大厂设计模板（如Stripe、Vercel等）完美解