摘要： 
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~ 阅读全文
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~ 阅读全文
摘要： 
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。... 阅读全文
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。... 阅读全文
摘要： 
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。 阅读全文
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摘要： 
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。 阅读全文
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。 阅读全文
摘要： 
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。 阅读全文
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摘要： 
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。 阅读全文
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。 阅读全文
摘要： 
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】 阅读全文
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摘要： 
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~ 阅读全文
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~ 阅读全文
摘要： 
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。 阅读全文
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。 阅读全文
摘要： 
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！ 阅读全文
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摘要： 
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】 阅读全文
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摘要： 
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 阅读全文
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摘要： 
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~ 阅读全文
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摘要： 
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 阅读全文
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摘要： 
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 阅读全文
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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。 阅读全文
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摘要： 
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。 阅读全文
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摘要： 
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]） 阅读全文
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摘要： 
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。 阅读全文
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摘要： 
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。 阅读全文
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摘要： 
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~ 阅读全文
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摘要： 
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。 阅读全文
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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~ 阅读全文
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摘要： 
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。 阅读全文
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摘要： 
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。 阅读全文
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摘要： 
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！ 阅读全文
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！ 阅读全文
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。 阅读全文
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。 阅读全文
摘要： 
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。 阅读全文
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。 阅读全文
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。 
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！