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摘要： 随着Diffusion Model的普及，AI绘画只需要你输入文本描述，模型就能在几分钟内生成精准匹配的精美图像。本文从使用步骤、费用和商用等角度对3个主流平台进行比较：DALL·E2、Midjourney、Stable Diffusion。 阅读全文

摘要： 大量的数据科学职位需要精通 SQL，它也是数据分析师、数据科学家、数据建模岗最常考核的面试技能。在本篇内容中 ShowMeAI 将梳理汇总所有面试 SQL 问题，按照不同的主题构建练习专项块。 阅读全文

摘要： 本文系统介绍了『单变量异常检测』和『多变量异常检测』识别技术，包括传统的统计方法（四分位距、标准差），以及前沿的机器学习模型（孤立森林、DBSCAN、LOF局部离群因子）。 阅读全文

摘要： 本文介绍了7个超实用的Jupyter Notebook扩展插件，帮助你加速开发与应用：Voilà、nbdime、RISE、Bokeh、nbgrader、Jupytext、jupyterlab-git。 阅读全文

摘要： 本文讲解如何使用whylogs工具库，构建详细的AI日志平台，并监控机器学习模型的流程与效果。核心操作包括：环境配置、新建项目并获取ID、获取组织ID和访问Key、将配置文件写入WhyLabs、监控模型性能指标。 阅读全文

摘要： 本文讲解Pandas工具库几个核心函数，能高效处理时间序列：resample、shift、rolling。帮你得心应手处理时间序列数据！ 阅读全文

摘要： 本文使用『城市酒店和度假酒店的预订信息』，对旅游业的发展现状进行数据分析，包含了完整的数据分析流程：数据读取、数据初览、数据预处理、描述性统计、探索性数据分析、关联分析、相关性分析。 阅读全文

摘要： 机器学习算法理论比较枯燥乏味，但有许多有趣且有用的网站，您可以像游戏一样交互式操作，并同时学习机器学习概念、模型和应用知识。以下是 ShowMeAI 为大家整理的18个交互式机器学习网站，学起来！ 阅读全文

摘要： 本文讲解9种『炫酷高级』的数据图表，可视化地表示比例或百分比：哑铃图、甜甜圈图、华夫饼图、堆积条形图...附上代码，快快用起来吧！ 阅读全文

摘要： Pandas灵活强大，是数据分析必备工具库！但处理大型数据集时，需过渡到PySpark才可以发挥并行计算的优势。本文总结了Pandas与PySpark的核心功能代码段，掌握即可丝滑切换。 阅读全文