DeepSeek作为当前最好的AI大模型之一，其强大的文本生成能力被广泛的应用于各个领域，本文我们来聊聊用DeepSeek来辅助AI绘图。（文末附多款可以免费使用的AI绘图工具）

上面DeepSeek结合PPT的两种工具，大家可以自己尝试一下哪种效果更好，二师兄个人觉得WPS的整体配图要更贴合主题一些，但是Kimi是免费的！这一点就很厚道了。市面上有很多AI-PPT工具，大家可以自己寻找结合DeepSeek尝试一下，因为很多都是收费工具，本文只列出有特色的两种，其它的就不再一一列举了。后面会陆续更新DeepSeek结合各种工具的使用教程，大家有想要了解的工具可以在下方留言！

本文我们来聊聊DeepSeek如何用于数据分析工作者。：应用统计方法检验假设，评估变量之间的关系。：使用机器学习等技术构建预测模型，预测未来趋势和结果。：基于分析结果，解释数据的意义和影响。：从数据中提取有价值的洞察，支持业务决策。：根据数据分析的结果，制定或调整业务策略和行动计划。：将分析结果以清晰、简洁的方式呈现给非技术背景的决策者。：编写详细的分析报告，包括方法、结果、结论和建议。接下来我们

密度聚类算法基于密度的聚类算法假设样本结构能够通过样本分布的紧密程度而决定，以数据集在空间内分布的稠密程度为依据进行聚类，即只要一个区域中的样本密度大于某个阈值，就把它划入与之相近的簇中。密度聚类可以克服K-means，BIRCH算法只适用于凸样本的缺点，密度聚类算法既可以适用于凸样本集也可以用于非凸样本集。常见的密度聚类算法有：DBSCAN、MDCA、OPTICS、DENCLUE等。...

递归1. 递归​递归是数据结构中也是我们平时写代码的时候非常常用的一种思想，通过递归可以将问题不断地分成更小的子问题，直到子问题能够用普通的方法解决，通常情况下，递归会使用一个不停调用自己的函数来实现。​有很多人会将循环和递归放在一起做比较，下面通过一个小案例来看一下递归和循环的差别。​举个例子：计算[1,2,3,4,5]的加和。使用循环count = 0numList = [1, 2, 3, 4

选择排序选择排序的思想​选择排序的思想比较直观：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素都排序完毕。图解选择排序选择排序的性质最优时间复杂度：O(n2)O(n^2)O(n2)最坏时间复杂度：O(n2)O(n^2)O(n2)稳定性：不稳定（考虑升序每次选择最大的情况）​对考虑升序

????大家好，欢迎来到二哥的一亩三分地。最近又到了秋招的季节，很多小伙伴们纷纷反映在面试Python的时候顺着面试官的坑就跳下去了，为了避免大家频繁踩坑，二哥准备开放专栏《Python面试100层》（一共1000道题），每篇10道精选面试题解读，希望小伙伴们能够跟上我的脚步一层一层的闯下去！❤️点击关注不迷路！❤️题目一对于Python中的表达式{1,2,3,4,5}-{3,4,5,6,7}的结

import pyhivefrom pyhive import hiveimport pandas as pdimport key_oneclass LinkHive(object):def __init__(self,host,port,username,password,database):self.host = hostself.port = portself.username = user

近期有个需要进行音频转码的小任务需要用到ffmpeg，安装和使用的过程中遇到了很多问题没有办法解决，从网上找了各种教程也是一言难近，本文二哥来梳理一下从0到1在Mac上使用ffmpeg。一、在系统中安装ffmpeg第一步需要在系统中安装ffmpeg，很多人都给出了使用brew命令进行下载的方案，在此说一下，多数人brew后都需要等n分钟，最后以报错告终，这种外部网站不稳定，因此强烈不推荐此方法。稳

XGBoost和GBDT一样，XGBoost也是一种基于CART树的Boosting算法，让我们来看一下如何通俗的去理解XGBoost。先简单的回想一下，在我们之前提到过的GBDT中是怎样用很多棵树去做预测的？很简单，我们给了每棵树不同的训练数据，得到多种不同的结果，最终我们把这些结果相加作为最终的预测值就可以了。XGBoost的定义举一个简单的例子，我们要预测一家人对电子游戏的喜好程度，考虑到年