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最新推荐文章于 2025-11-03 11:22:11 发布
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给学习者的一封信

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由 state-of-datawhale 团队制作的 2024 年度 Datawhale 贡献报告上线啦，大家手机扫码后在页面里输入你的 Github 用户名就能看到今年的贡献总结了！

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《滚雪球学SpringBoot》 并不是普通的技术讲解合集，它是专为开发者精心设计的系统化学习路径。通过不断“滚动学习”，我们将带领你从基础入门到高阶应用，从理解每一行代码到设计和优化大规模分布式系统，最终帮助你成长为一位精通 spring架构 的工程师。
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【Datawhale组队学习】零基础入门推荐系统 - 新闻推荐【Task 02】
weixin_40535594的博客
11-27 1015
Task 02: 数据分析 目标：当特征工程和模型调参已经很难继续提高分数时，从新的角度出发重新去分析数据，力求找到提分的灵感。 数据分析的价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况包括每个文件里有哪些数据，具体的文件中的每个字段表示什么实际含义，以及数据集中特征之间的相关性，在推荐场景下主要就是分析用户本身的基本属性、文章基本属性、以及用户和文章交互的一些分布，这些都有利于后面的召回策略的选择，以及特征工程。 步骤： 1、读取数据：分别读取训练集点击记录数据train_click_log.csv、文章数据a
Day07-集成学习-机器学习-投票法(DataWhale)
liying_tt的博客
04-12 2205
一、投票法 1.1 介绍 原理 遵循少数服从多数原则，通过多个模型的集成降低方差。理想情况，投票法的预测效果优于任何一个基模型的预测结果 分类 回归投票法：预测结果是所有模型预测结果的平均值 分类投票法：预测结果是所有模型中出现最多的预测结果 硬投票：所有投票结果出现最多的类 软投票：所有投票结果中概率和平均最大的类 原则 想要投票法产生较好的结果，需要满足: 基模型之间的效果不能差别很大。当某个模型相对于其他基模型效果差时，该模型可能是噪声 基模型之间应该有较小的同质性。例如在基模型预测效果近
【万字长文】Datawhale大模型入门超详细指南：通俗解析大语言模型LLM原理！
最新发布
2401_84204413的博客
11-03 1052
本文系统介绍了大语言模型的基础知识，从语言模型的演进历程（N-gram、RNN到Transformer）详细解析了Transformer架构的核心组件，包括自注意力机制和位置编码。同时介绍了与大模型交互的方法（提示工程、文本分词）、开源模型调用、模型选择考量因素以及大模型的缩放法则与局限性。这些内容为构建AI智能体提供了坚实的理论基础，适合初学者系统学习大模型技术。
Datawhale数据分析教程来了！
Datawhale
06-26 1135
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale开源贡献者：陈安东、金娟娟、杨佳达、老表开源初心当我入门数据分析时，用...
kaggle泰坦尼克数据之数据清洗及特征处理
qq_36226141的博客
06-14 1297
2 第二章：数据清洗及特征处理 我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作，将数据清洗成可以分析或建模的亚子。 2.1 缺失值观察与处理 我们拿到的数据经常会有很多缺失值，比如我们可以看到Cabin列存在NaN，那其他列还有没有缺失值，这些缺失值要怎么处理呢 2.1.1 任务一：缺失值观察 (1) 请查看每个特征缺失值个数 (2) 请查看
DataWhale
liyingjiehh的博客
12-23 424
Day 3Information Theory BasisDecision TreeDifferent classification algorithmsModel evaluationThe sklearn parametersReference Information Theory Basis Entropy The entropy H(x)H(x)H(x) of a discrete r...
程序猿必备的数电知识，快来看看你掌握多少！（建议收藏）
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孤寒者的博客
07-26 10万+
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【遇见offer】微软专场直播强势来袭！快来领取你的专属面试福利吧~
遇见OFFER
07-23 7582
千呼万唤始出来，微软的直播招聘专场终于来啦！这次微软公司可是诚意满满，在四座大城市开放了三十余个正式职位，等你来投递。 不是什么时候都有机会进微软的哦！如果你有一颗近距离体验大厂工作的心，就快点把握机会，预约直播吧！（当然你可以在直播中看到微软的幕后大佬们！） 戳下面链接，看岗位、投简历！ https://marketing.youkuaiyun.com/questions/Q2007091412518779288 【关于招聘专场直播】 直播时间：7月30日 13：00-17：30 直播奖品：进直播间，参与互动即有机会
Datawhale（Task 1）
qq_62330589的博客
02-16 336
所谓大数据技术，是指伴随着大数据的采集、传输、处理和应用的相关技术，是一系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理和分析技术。用于数据库序列化的系统，它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能，数据的价值在于对所占有的数据进行深入分析， 实现开发利用，从中发现新知识、创造新价值，提升新能力，取得实实在在的工作成效。
Datawhale-Excel1
yxyibb
04-22 261
基础界面 了解Excel基础界面和对应功能 文件操作 新建workbook 新建sheet/移动sheet/重命名sheet/修改sheet颜色 sheet种类: 工作表/图表/宏表等 保存为xls/xlsx/csv 基础单元格操作 输入数据 数据格式 合并单元格 自动填充 选择性粘贴 去重 分列 排序 筛选 条件格式 插入下拉列表 行高列宽设...
Datawhale（Task 2）
qq_62330589的博客
03-07 289
对于该数据块，名称节点返回保存该数据块的所有数据节点的地址，同时，根据距离客户端的远近对数据节点进行排序；同时HDFS是Hadoop和其他组件的数据存储层，运行在由价格廉价的商用机器组成的集群上的，而价格低廉的机器发生故障的几率比较高，因此HDFS在设计上采取了多种机制，在硬件故障的情况下保障数据的完整性。负责数据的存储和读取。负责文件和目录的创建、删除和重命名等，同时管理着数据节点和文件块的映射关系，因此客户端只有访问名称节点才能找到请求的文件块所在的位置，从而到相应位置读取所需的文件块；
Datawhale(爬虫)：：腾讯新闻爬取； 拔高：知乎爬虫
qq_37194898的博客
04-27 350
要求 1、了解ajax加载 2、通过chrome开发工具，触发请求，并获取数据 3、用到selenium库 实战 1、用selenium模拟浏览器操作，获得ul/li下面的data 2、用beautiful soup4解析缓存下来的data 3、加载pandas库，将data导出至csv文件 import time from selenium import webdriver driver=we...
Datawhale-零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测-模型融合
qq_44074961的博客
04-04 491
Datawhale-零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测-模型融合 今天在一个比赛的top1的代码中看到了这样一句话分享给大家： 实际在竞赛中，你花下的时间应该通常是： 特征工程 > 模型融合 > 算法模型 > 参数调整或者是：模型融合 > 特征工程 > 算法模型 > 参数调整。 由此可以看出一个好的比赛成绩，特征工程与模型融合的重要性。 1.模型融合目标...
Datawhale《深度学习-NLP》Task10- Attention原理
mxs1123的博客
03-21 3686
参考： transformer github实现：GitHub - Kyubyong/transformer: A TensorFlow Implem... transformer pytorch分步实现：The Annotated Transformer 搞懂Transformer结构，看这篇PyTorch实现就够了：搞懂Transformer结构，看这篇PyTorch实现就够了！ - ...
发票与合同单证年度工作总结及优化建议
"单证年度工作总结.pptx" 在这一年度的工作总结中，主要涉及了单证工作的几个核心方面，包括发票单证、收据单证和合同单证的处理，以及相关的工作成果、分析与建议。 首先，发票单证的工作内容涵盖了审核、寄送、...
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