开始。这是最容易令人丧失斗志的两个字。迈出第一步通常最艰难。当可以选择的方向太多时，就更让人两腿发软了。从哪里开始？本文旨在通过七个步骤，使用全部免费的线上资料，帮助新人获取最基本的 Python 机器学习知识，直至成为博学的机器学习实践者。这篇概述的主要目的是带领读者接触众多免费的学习资源。这些资源有很多，但哪些是最好的？哪些相互补充？怎样的学习顺序才最好？我假定本文的读

将上一篇收集的数据处理下，python数据分析1:获取双色球历史信息newdata.txt数据样子...2005-08-21, 05,10,23,27,28,30,152005-08-18, 04,05,17,18,26,33,042005-08-16, 09,12,18,21,28,29,05...一、蓝球统计：analyze_data_l

本次将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。#!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt

不建议在一台服务上安装多个数据库，可以在一个数据库中应用多个实例。需求在一台服务器上部署两台MYSQL库，默认是3306端口，第二库使用3307端口netstat -tlnap | grep mysqlps -ef| grep mysql部署前：[root@server01 mysql3307]# ps -ef|grep mysqlroot      58995  49022  0 ...

术业有专攻，尤其是传统行业的业务人员对数据的认知处于比较浅的层次，想要在转型过程中，数据团队不是闭门造车，而是深刻的理解了业务流程和痛点，就需要具备深厚的数据功底的“外交官”的角色，去不断深入业务过程，可以告诉业务数据能够带来哪些改变，现有哪些数据，还需要做哪些工作。既然数字化转型的终极目的是降本增效，以终为始，那就要先看目前的经营流程中，主要的“本”花在了哪里，这时涉及两个层面，一是要能够梳理清

目的：最近在探索大模型本地化部署+知识库实现行业解决方案，安装过程记录，分享给需要的同学，安装前确定好各组件的版本非常重要，避免重复安装走老路。方案一：使用开源LLM本地部署和微调优点：数据最安全，因为不管是模型还是训练数据都在本地缺点：要调教出一个足够出色的模型，需要耗费较多的人力物力（当然相比于预训练已经好太多了）具体实施：（LLAMA、ChatGLM2）+（Lora、P-Tuningv2、p

但是对短文本的提取，特别是字符小于10的文本提取关键词，行业上也没有比较好的解决办法，从目前的测试数据来看，TF-IDF算法比较好一些。商品经过分词搜索，再经过权重模型计算排序后，就会展示在前端给客户查看，但是系统查询的结果不一定就百分百是用户想要的，所以用户可以自己根据一定的规则再次进行筛选新排序，最终找到自己的想要搜索结果。当用户输入查询关键词时，也有可能输入了和关键词意思相近的词语，比如用户

想要全面且准确的测出一个大模型的能力且让所有人认可、达成共识，这件事本身具有非常大的难度，如今大模型的发展不同以往，传统的NLP榜单，不论是测评的能力项还是具体测评case都难以满足，为此必定要构建新的测评集，这个难度正如前面所说很大，还有一条路就是不构建测试集而是公测，让所有人来随机测，各种提问，但是这种方式对于开发者来说迭代周期长，且各个模型之间也难以量化对比。每一个测评集都不一样，进而导致了

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下文是计算机领域的学术会议等级排名情况，分为A+, A, B, C, L 共5个档次。其中A+属于顶级会议，基本是这个领域全世界大牛们参与和关注最多的会议。国内的研究者能在其中发表论文的话，是很值得骄傲的成就。A类也是非常好的会议了，尤其是一些热门的研究方向，A类的会议投稿多录用率低，部分A类会议影响力逐步逼近A+类会议。B类的会议分两种，一种称为盛会级，参与的人多，发表的论文也多，论文录