12 2022 档案
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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本文浅试Meta开源的大型AI语言模型『Galactica』,带大家体验安装与多场景使用。Galactica被称为“最懂科学的智能NLP模型”,能够预测蛋白质标注!创建讲义!解释数学公式!全都会!
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本文使用Python实现『颜色提取』功能,构建『简单提取器』与『复杂提取器』,从单个或多个图像的某个位置提取颜色,类似PS或者PPT中的取色器功能。
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本文结合航空出行的场景,使用机器学习建模,详细分析了航班乘客满意度的影响因素:机上Wi-Fi服务、在线登机、机上娱乐质量、餐饮、座椅舒适度、机舱清洁度和腿部空间等。
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使用Python内置库SQLite,可以方便地完成建表、插入数据、查询数据等数据库操作,也可以配合pandas进行灵活使用!高效工具库get!
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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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本文详细介绍了Vaex这个强大的工具库,能够每秒处理数亿甚至数十亿行数据,而无需将整个数据集加载到内存中。对于大型数据的分析任务,Vaex的效率更简单,对硬件/环境的要求更少!pandas升级版!快用起来吧~
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本文汇总介绍了21个 Pandas 进阶用法,能保持代码整洁优雅,更能提高代码效率!这篇是从数据科学家朋友那里搞到的私藏,快一起薅羊毛~
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本文讲解二维码的生成与解码:使用Python工具库qrcode『构建二维码』,使用cv2和pyzbar两类工具库『解码二维码』。二维码是目前最常使用的快捷信息存储方式之一,读完本篇即可掌握这一必备技能!
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如何快速部署机器学习模型?本文是机器学习工业部署的 best practice(最佳实践)!详细讲解了如何操作机器学习开源框架 BentoML,帮助研发团队轻松打包机器学习模型,并重现该模型以用于生产。
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