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同一个数据分析的需求,不同人的SQL代码效率上会差别很大!本文给大家梳理集中效率优化方法,这也是数据岗面试的高频问题哦!快学起来~
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posted @ 2022-12-01 19:40
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AI诸多工具库工具库之间的切换,是一件耗时耗力的麻烦事。ONNX 即应运而生,使不同人工智能框架(如PyTorch、TensorRT、MXNet)可以采用相同格式存储模型数据并交互,极大方便了算法及模型在不同的框架之间的迁移,带来了AI生态的自由流通。...
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posted @ 2022-11-03 15:31
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本文通过数据科学和AI的方法,分析挖掘人力资源流失问题,构建基于机器学习的解决方案,并通过对AI模型的反向解释,深入理解导致人员流失的主要因素。
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posted @ 2022-09-05 01:52
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真实面试题分享!本文基于餐饮业数据,使用SQL分析挖掘客户的就餐模式、点餐花费和菜品喜好等,以提升餐厅的业务经营水平。
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posted @ 2022-08-29 14:42
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气候是全球性的话题,本文基于owid co2数据集,分析了世界各地的二氧化碳排放量,并将二氧化碳排放的主要国家以及二氧化碳排放来源进行了可视化。
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posted @ 2022-08-28 00:11
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音乐领域,借助于歌曲相关信息,模型可以根据歌曲的音频和歌词特征,将歌曲精准进行流派分类。本文讲解如何基于机器学习完成对音乐的识别分类。
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posted @ 2022-08-26 14:51
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U-Net是一种卷积网络架构,用于快速、精确地分割生物医学图像。本文讲解使用 U-Net 进行肺部影像分割的案例全过程:工具库&环境准备、数据读取、数据切分、TensorFlow IO准备、U-Net 网络构建、评估准则&损失函数、超参数设置&模型编译、回调函数&模型训练、模型加载&新数据预估。【代码与数据集亲测可运行】
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posted @ 2022-08-11 02:17
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AI识万物:从0搭建和部署手语识别系统,检测手语并将翻译!搭建和部署完成后,你可以通过摄像头,轻松测试模型啦~
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posted @ 2022-08-09 18:58
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机器学习建模高级用法!构建企业级AI建模流水线,不同环节有序地构建成工作流(pipeline)。本文以『客户流失』为例,讲解如何构建 SKLearn 流水线。
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posted @ 2022-08-08 22:27
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探索性数据分析(EDA)在机器学习中至关重要!这些高效又绝美的宝藏库,快用起来——Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair、pandas-profiling、Sweetviz、AutoViz、Microsoft Power BI、Tableau!
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posted @ 2022-07-12 17:23
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本文讲解两阶段(two stage)目标检测的发展史和典型算法:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN等的算法结构和核心流程【对应 CS231n Lecture 11】
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posted @ 2022-06-07 18:08
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本教程依托于 Stanford 斯坦福大学的《CS231n:深度学习与计算机视觉》,对深度学习与计算机视觉方向的图像分类、CNN、RNN、目标检测、图像分割、生成模型等各个主题做了体系化的梳理
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posted @ 2022-05-27 11:23
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本系列是ShowMeAI组织的斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习》的学习笔记,包含一整套【NLP深度教程】 和【20章课件注释】,是非常TOP的完整学习资料~
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posted @ 2022-04-29 15:03
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本篇内容是组织的「深度学习原理知识大全」系列教程入口,教程依托吴恩达老师《深度学习专项课程》,对内容做了重新梳理与制作,以更全面和直观的图文方式,对深度学习涉及的知识、模型、原理、应用领域等进行详解
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posted @ 2022-04-14 15:36
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本节展开介绍典型的CNN结构(LeNet-5、AlexNet、VGG),以及 ResNet(Residual Network,残差网络),Inception Neural Network,1x1卷积,迁移学习,数据扩增和手工工程与计算机现状等知识点
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posted @ 2022-04-14 06:21
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摘要:

本篇内容详解scikit-learn工具库的用法,覆盖机器学习基础知识、SKLearn讲解、SKLearn三大核心API、SKLearn高级API等内容。
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posted @ 2022-03-21 22:52
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Python机器学习实战系列教程,以案例和代码驱动的方式,帮助大家学习机器学习算法应用流程和各个链条环节,掌握构建场景建模解决方案并进行效果调优的能力。
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posted @ 2022-03-21 21:14
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本篇内容是ShowMeAI组织的「图解机器学习算法」系列教程入口,本教程尽量以生动可视化的方式,帮助大家理解机器学习的核心知识和重要的系列模型,并配以相关的代码实现帮助大家了解应用方法。(对机器学习实战感兴趣的同学,可以关注ShowMeAI的另外一个系列[机器学习应用实践])
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posted @ 2022-03-11 13:16
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PCA(主成分分析)可以在对数据完成降维「压缩」的同时,尽量减少信息损失。本文讲解PCA算法的原理、步骤与Python代码实践,并讲解PCA的必要数学基础知识——基变换、方差、协方差等。
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posted @ 2022-03-11 12:46
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LightGBM是GBDT的进化版本,在效率、内存、准确率方面表现优秀。本文讲解LightGBM的动机、优缺点及优化点、决策树算法及生长策略、类别性特征支持、并行支持与优化等重要知识点。
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posted @ 2022-03-10 17:38
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本文使用 Kaggle 数据集创建了一个Demo,演示如何使用 Python 调用 ipywidget 模块,快速创建交互式仪表板。快用起来吧~
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posted @ 2022-12-27 11:23
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本文介绍大名鼎鼎的 OpenAI!概述其发展历程,并介绍几款已经实际落地的 AI 应用:GPT3、CLIP、DALL·E 2、Whisper、Codex、ChatGPT。
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posted @ 2022-12-26 13:02
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摘要:

本文介绍了 Parquet 和 Feather 两种文件类型,可以提高本地存储数据时的读写速度,并压缩存储在磁盘上的数据大小。大型 CSV 文件的克星!用起来~
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posted @ 2022-12-21 13:58
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本文使用机器学习建模对 FIFA 2022世界杯结果进行了预测,赛后将其与真实结果进行比较,可以看出:小组赛到1/4决赛的预测准确率很高,半决赛和决赛的预测准确率为0,冠亚季军无一预测准确。
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posted @ 2022-12-20 17:25
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本文对百度开源的中文 AI 图像生成器 ERNIE 进行讲解,包括工具简介、通过Demo页面和API两种使用方式,以及使用中文提示词生成的图像效果。
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posted @ 2022-12-20 13:49
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本文整理了7个非常有效的机器学习Python库:Prophet、Deep Lake、Optuna、pycm、NannyML、ColossalAI、emcee,用简单的方式编写复杂且耗时的代码,大大提升工作效率!
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posted @ 2022-12-19 15:50
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摘要:

本文介绍如何使用 Pandas Profiling 的比较报告功能,分析两个数据集的分布差异,完成数据探索分析 (EDA) 的完整流程,为后续分析做准备。
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posted @ 2022-12-16 16:44
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本文讲解Python热加载技术,以及Reloading工具库的使用。暂停运行的代码,修改补充后重新运行,意味着训练了数个小时的模型参数被舍弃。热加载技术可以解决这个问题。
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posted @ 2022-12-13 12:40
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本文对比筛选了『数据清理』和『特征工程』最值得推荐的5本书,帮助你有效地清理数据、获取干净核心的数据,这是后续建模分析等工作有更好结果的保证。
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posted @ 2022-12-09 17:00
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本文揭秘全球数据科学岗位的薪资分布情况!以及分析岗位、国家、工作经验、雇佣形式、公司规模对薪资的影响,并贴心提供了求职建议和跳槽Tips!
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posted @ 2022-12-09 16:43
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