数据中
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人工智能和大数据技术如何影响数据分析师的职业生涯？从迷茫到自信，我的真实体验
人工智能和大数据技术如何影响数据分析师的职业生涯？从迷茫到自信，我的真实体验 还记得几年前，当我刚踏入数据分析这个领域时，每天都沉浸在海量数据中，为各种报表和分析结果而忙碌。那时候，我以为数据分析师的工作就是不断地收集、清洗、整理数据...
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无监督学习与迁移学习：一场猫鼠游戏？
无监督学习与迁移学习：一场猫鼠游戏？ 最近在研究猫片识别（误），不对，是在研究图像识别算法，无监督学习和迁移学习这两位“选手”让我颇为头疼。它们就像猫和老鼠，你追我赶，各有千秋。今天就来聊聊它们之间的恩怨情仇，以及各自的优劣。 ...
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数据可视化在商业决策中的应用案例：从迷茫到清晰的决策之旅
数据可视化在商业决策中的应用案例：从迷茫到清晰的决策之旅 在当今数据爆炸的时代，企业面临着海量数据的挑战。如何从这些数据中提取有价值的信息，并将其转化为可执行的商业决策，是每个企业都必须面对的问题。数据可视化技术应运而生，它为企业提供...
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AI时代下的图像和视频数据隐秘信息识别：挑战与突破
AI时代下的图像和视频数据隐秘信息识别：挑战与突破 随着人工智能技术的飞速发展，图像和视频数据在各个领域得到广泛应用，同时也带来了新的安全挑战。其中，如何有效识别隐藏在图像和视频数据中的隐秘信息，成为一个备受关注的研究热点。本文将探讨...
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格莱云平台在可再生能源采购方面的案例：效率提升与数据驱动
格莱云平台在可再生能源采购方面的案例：效率提升与数据驱动 近年来，随着全球对可再生能源需求的不断增长和对环境保护意识的增强，越来越多的企业开始积极探索可再生能源采购方案。然而，可再生能源采购过程复杂，涉及众多供应商、不同类型的能源、复...
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为什么Eureka迁移到Consul会引发注意？
引言 在当今快速发展的微服务架构中，服务发现是至关重要的一环。众所周知，Netflix的Eureka是广泛应用的服务发现工具。然而，最近引起广泛关注的是Eureka的迁移至Consul这一话题。究竟是什么原因让这一转变如此引人注目？ ...
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箱线图与3σ原则在金融数据分析中的区别与应用
在金融数据分析中，箱线图和3σ原则是两种常用的统计工具，它们在揭示数据分布和识别异常值方面发挥着重要作用。本文将详细阐述箱线图与3σ原则在金融数据分析中的区别与应用。 箱线图 箱线图是一种展示数据分布的图形方法，它通过五个数值（最...
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如何从海量数据中提取有价值的信息？
在当今数据驱动的时代，如何从海量的数据信息中提取出有价值的部分，已成为许多专业人士面临的一大挑战。我们生活在一个信息爆炸的社会，数据每天以惊人的速度增长，涵盖了社交媒体、交易记录、传感器数据等等，如何从中找到关键的信息？ 关键步骤：理...
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如何在大数据中识别异常值的方法和技巧
在数据分析的过程中，识别异常值是一个关键的环节，并且能够直接影响分析结果的可靠性和准确性。异常值，顾名思义，是指一个数据集中的特殊值，通常偏离其他观测值，可能由于测量错误、数据输入错误或真实的极端情况导致。本文将深入探讨几种有效的异常值检...
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如何精准识别数据集中异常值的探讨与实践
在数据分析的洪流中，异常值恰似那闪烁的星星，虽不常见，却通常位于信息的尖端。那么，如何在庞大的数据集中精准、有效地识别这些异常值呢？ 异常值的定义并不简单。根据应用场景的不同，异常值可以是远离其他数据点的数值，也可以是某种不合逻辑的记...
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从微软Azure德国节点数据泄露事件 看第三方审计在云安全中的关键作用
2021年夏末，微软Azure德国法兰克福数据中心突遭当地监管部门突击检查。这场持续72小时的深度审查，不仅让运维团队措手不及，更在云计算行业掀起持续震荡。当我们复盘整个事件时发现，正是第三方审计机制的缺失，导致潜在风险未能及时预警。 ...
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实验数据老是不靠谱？资深研究员教你几招，提高准确率不再是难题！
大家好呀，我是你们的科研小助手。经常有小伙伴在后台留言说，实验数据老是不靠谱，感觉辛辛苦苦做的实验，最后出来的数据却总是让人“怀疑人生”。今天，我就来和大家聊聊，如何提高实验数据的准确性，让我们的实验结果更有说服力。 一、 实验设计...
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如何评估AI芯片的能效比？深入浅出解析指南
随着人工智能 (AI) 的蓬勃发展，AI芯片作为其核心驱动力，受到了前所未有的关注。在选择AI芯片时，除了关注其算力之外， 能效比 (Performance per Watt) 也是一个至关重要的指标。它直接关系到芯片的运行成本、散热需...
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别让员工“溜走”！机器学习预测员工流失，留住人才秘籍大公开
嘿，朋友们！大家好啊，我是你们的老朋友，一个热爱技术也关心大家的“技术宅”。最近，我发现一个特别有意思的话题—— 如何利用机器学习预测员工流失 ，这可不是空穴来风，而是关乎企业发展的大事！ 你有没有遇到过这样的情况：辛辛苦苦培养的员工...
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设备故障预测：机器学习算法的优劣势与实战指南
你好，我是老K，一个在机器学习领域摸爬滚打多年的老兵。今天，咱们聊聊设备故障预测这个热门话题，特别是不同机器学习算法在其中的应用，以及如何选择和优化它们。这可是个技术活，但我会尽量用通俗易懂的方式，让你对它有个更深入的了解。 1. 为...
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t-SNE在情感分析可视化中的应用：调参、解读与实战
t-SNE在情感分析可视化中的应用：调参、解读与实战 大家好，我是你们的“数据挖掘机”！今天咱们来聊聊 t-SNE 这个神奇的降维算法，以及它在情感分析可视化中的应用。如果你已经有了一些机器学习的基础，并且想深入了解 t-SNE 的细...
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NMF非负矩阵分解：从实例出发，用KL散度解锁数据背后的秘密
“哇，这数据也太乱了吧！” 你是不是也经常对着一堆数据抓耳挠腮，感觉像在看天书？别担心，今天咱们就来聊聊一种神奇的“数据解码术”——非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，简称NMF），它能帮你从...
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深度学习预测城市共享单车需求量：数据、模型与评估全攻略
城市共享单车为市民提供了便捷的出行方式，但也面临着车辆调度和资源分配的挑战。如何准确预测共享单车的需求量，从而优化车辆投放、减少闲置，是提高运营效率的关键。深度学习技术凭借其强大的数据挖掘和模式识别能力，为解决这一问题提供了新的思路。本文...
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AI如何安全“炼芯”？联邦学习与差分隐私来支招
在日新月异的芯片制造领域，人工智能（AI）正扮演着越来越重要的角色，从设计优化、生产过程控制到缺陷检测，AI的介入极大地提升了效率和良品率。然而，芯片制造过程中的数据，特别是设计图纸、工艺参数、测试结果等，往往包含高度敏感的商业机密和知识...
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匿名化处理的健康数据，真的安全无虞吗？揭秘再识别的风险
你提到的“公司匿名化处理健康数据后进行分析和共享”是一个非常重要且涉及隐私保护核心的问题。许多人对“匿名化”抱有天然的信任，认为一旦数据被匿名化，就万无一失了。但事实真的如此吗？让我们来深入探讨一下。 什么是数据匿名化？ 首先，我...
