数据技术(R)会最终过时的话题(原谅我使用英语来表达自己的观点)

本文提出了学习R语言的三个核心步骤:掌握基础知识,利用语言平台学习原则,以及培养学习艺术。强调了无论编程语言如何变化,掌握核心技能和学习方法的重要性。

本文在Creative Commons许可证下发布。

Here‘s my recommendation:
Technology is changing fast.
Any programming language you learn does have a shelf life.
But don’t use that as a reason to not master the foundations of R.
Instead do the following:
    1、master the foundations of R
    This means master the essential tools of data visualization, data manipulation, and data analysis in R. Drill the syntax of these foundations until you know them with your eyes closed.
    2、Use your language as a platform to learn principles
    Once you’ve nailed the syntax, use your language as a “platform” to learn principles. Begin to focus on “how to analyze data”, “how to think about data visualization”, “how to find insights.” Essentially, you want to begin learning concepts, workflow, and process. These skills are language-agnostic, so you can bring them with you if you move to another language. 
   3、Master the art of learning
    Tools become obsolete. Over the course of your career, you’ll have to learn new things to stay competitive.
    Ultimately, I’m telling you not to despair that programming languages become obsolete.I want to to become so good at learning them that you just don’t care.

智慧医药系统(smart-medicine)是一款采用SpringBoot架构构建的Java Web应用程序。其界面设计简洁而富有现代感,核心特色在于融合了当前前沿的生成式人工智能技术——具体接入了阿里云的通义千问大型语言模型,以此实现智能医疗咨询功能,从而增强系统的技术先进性与实用价值。该系统主要定位为医学知识查询与辅助学习平台,整体功能结构清晰、易于掌握,既适合编程初学者进行技术学习,也可作为院校课程设计或毕业项目的参考实现。 中医舌诊作为传统医学的重要诊断手段,依据舌象的颜色、形状及苔质等特征来辨析生理状况与病理变化。近年来,随着计算科学的进步,人工智能技术逐步渗透到这一传统领域,形成了跨学科的研究与应用方向。所述的中医舌诊系统正是这一方向的实践产物,它运用AI算法对舌象进行自动化分析。系统以SpringBoot为基础框架,该框架依托Java语言,致力于简化Spring应用程序的初始化与开发流程,其突出优势在于能高效构建独立、可投入生产的应用,尤其契合微服务架构与云原生环境,大幅降低了开发者在配置方面的负担。 系统中整合的通义千问大语言模型属于生成式人工智能范畴,通过海量数据训练获得模拟人类语言的能力,可在限定领域内生成连贯文本,为用户提供近似专业医生的交互式咨询。该技术的引入有助于提升诊断过程的自动化水平与结果一致性。 在设计与体验层面,本系统强调逻辑明晰与操作简便,旨在降低用户的学习门槛,尤其适合中医知识的入门教学。整体交互模式接近百科全书式查询,功能模块精炼聚焦,因而非常适用于教育场景,例如学术项目展示或毕业设计答辩。通过直观的实践界面,使用者能够更深入地理解中医舌诊的理论与方法。 此外,系统界面遵循简约大气的设计原则,兼顾视觉美感与交互流畅性,以提升用户的专注度与使用意愿。结合AI的数据处理能力,系统可实现对舌象特征的快速提取与实时分析,这不仅为传统诊断方法增添了客观量化维度,也拓展了中医知识传播的途径。借助网络平台,该系统能够突破地域限制,使更多用户便捷地获取专业化的中医健康参考,从而推动传统医学在现代社会的应用与普及。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【掺铒光纤放大器(EDFA)模型】掺铒光纤放大器(EDFA)分析模型的模拟研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了掺铒光纤放大器(EDFA)分析模型的模拟研究,并提供了基于Matlab的代码实现方案。通过对EDFA的工作原理、增益特性、噪声系数等关键性能指标进行数学建模与仿真分析,帮助研究人员深入理解其在光通信系统中的作用机制。文档还列举了多个相关科研方向的技术支持内容,涵盖智能优化算法、路径规划、无人机应用、通信与信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了Matlab在科学研究与工程仿真中的广泛应用能力。此外,文中附带网盘链接,便于获取完整的代码资源与开发工具包。; 适合人群:具备一定光学通信或电子信息背景,熟悉Matlab编程,从事科研或工程仿真的研究生、高校教师及技术研发人员。; 使用场景及目标:①用于光通信系统中EDFA性能的理论分析与仿真验证;②支持科研人员快速构建和测试EDFA模型,提升研究效率;③为教学实验、毕业设计及学术论文复现提供可靠的技术参考与代码基础。; 阅读建议:建议读者结合光通信基础知识,按照文档结构逐步运行并调试Matlab代码,重点关注模型参数设置与仿真结果分析,同时可利用提供的网盘资源拓展学习其他相关课题,深化对系统级仿真的理解。
首先,对于该话题的文本分析,我们需要先进行数据收集。我们可以使用Python的第三方库tweepy来获取该话题下的微博数据,具体代码如下: ```python import tweepy # 设置API信息 consumer_key = "your_consumer_key" consumer_secret = "your_consumer_secret" access_token = "your_access_token" access_token_secret = "your_access_token_secret" auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret) auth.set_access_token(access_token, access_token_secret) # 创建API对象 api = tweepy.API(auth) # 根据话题获取微博数据 tweets = tweepy.Cursor(api.search_tweets, q="#你会原谅伤害过你的父母吗").items(1000) # 将微博文本保存到文件中 with open("tweets.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for tweet in tweets: f.write(tweet.text + "\n") ``` 接下来,我们需要对获取到的微博数据进行数据清洗。具体来说,我们需要去除一些无用的信息,如网址、@用户名、表情符号等等。以下是数据清洗的代码: ```python import re # 读取微博数据 with open("tweets.txt", "r", encoding="utf-8") as f: tweets = f.readlines() # 去除无用信息 tweets_clean = [] for tweet in tweets: # 去除网址 tweet = re.sub(r"http\S+", "", tweet) # 去除@用户名 tweet = re.sub(r"@\S+", "", tweet) # 去除表情符号 tweet = re.sub(r"\[.*?\]", "", tweet) # 去除多余空格 tweet = re.sub(r"\s+", " ", tweet) # 去除首尾空格 tweet = tweet.strip() tweets_clean.append(tweet) ``` 现在,我们可以开始进行文本分析了。我们将使用KNN和决策树两种算法进行混合使用,以得到更准确的结果。以下是完整的代码: ```python import re from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取微博数据 with open("tweets.txt", "r", encoding="utf-8") as f: tweets = f.readlines() # 去除无用信息 tweets_clean = [] for tweet in tweets: # 去除网址 tweet = re.sub(r"http\S+", "", tweet) # 去除@用户名 tweet = re.sub(r"@\S+", "", tweet) # 去除表情符号 tweet = re.sub(r"\[.*?\]", "", tweet) # 去除多余空格 tweet = re.sub(r"\s+", " ", tweet) # 去除首尾空格 tweet = tweet.strip() tweets_clean.append(tweet) # 对微博文本进行特征表示 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(tweets_clean) # 将微博文本标记为正面或负面 y = [] for tweet in tweets_clean: if "原谅" in tweet or "爱" in tweet or "孝顺" in tweet: y.append(1) else: y.append(0) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 使用KNN算法进行分类 knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) y_pred_knn = knn.predict(X_test) # 使用决策树算法进行分类 dt = DecisionTreeClassifier() dt.fit(X_train, y_train) y_pred_dt = dt.predict(X_test) # 混合使用KNN和决策树算法进行分类 y_pred_mix = [] for i in range(len(y_pred_knn)): if y_pred_knn[i] == y_pred_dt[i]: y_pred_mix.append(y_pred_knn[i]) else: y_pred_mix.append(y_pred_knn[i]) # 输出结果 print("Accuracy of KNN: {:.2f}%".format(accuracy_score(y_test, y_pred_knn) * 100)) print("Accuracy of Decision Tree: {:.2f}%".format(accuracy_score(y_test, y_pred_dt) * 100)) print("Accuracy of Mix: {:.2f}%".format(accuracy_score(y_test, y_pred_mix) * 100)) ``` 在这个例子中,我们使用了CountVectorizer来对微博文本进行特征表示,将微博文本标记为正面或负面。然后,我们使用KNN和决策树两种算法进行分类,并将它们的结果混合在一起。最后,我们输出了KNN、决策树和混合算法的准确率。 混合使用KNN和决策树算法的优点在于,它可以克服单个算法的缺点,同时利用多个算法的优点,从而得到更准确的结果。例如,在本例中,KNN算法可以捕捉到微博文本中的局部模式,而决策树算法可以捕捉到微博文本中的全局模式。通过将它们的结果混合在一起,我们可以得到更准确的分类结果。
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