探索数据之美——Epoch 图表库

最新推荐文章于 2025-06-04 16:54:42 发布
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探索数据之美——Epoch 图表库

epochA general purpose, real-time visualization library.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ep/epoch

Epoch，由Ryan Sandor Richards打造的一款通用图表库，为应用程序开发者和可视化设计者提供了强大的视觉呈现工具。它集历史报告的基本图表与实时

epochA general purpose, real-time visualization library.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ep/epoch

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

多模态大模型：技术原理与实战 在LLM时代，对软件研发的更多思考————从软件 1.0 迈向软件 2.0 时代
AI天才研究院
06-29 1558
软件1.0 vs 软件2.0 - **软件1.0**：传统的软件开发方法，通过人工编写明确的**程序逻辑和规则**来实现功能。 - **软件2.0**：利用AI和机器学习技术，通过**训练模型来"学习"如何执行任务，而不是显式编程**。在这种范式下，软件的行为更多地**由数据和学习算法决定，而不是固定的规则。**
【从零开始大模型开发与微调】AI 人工智能大语言模型 LLM：语言与思维——实践的融合
AI天才研究院
07-04 2926
在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已经取得了令人瞩目的成就。这些模型基于深度学习，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，被广泛应用于各种自然语言处理（NLP）任务，如图像描述、对话系统、翻译、摘要生成等。但这些模型的性能和表现，特别是其对语言和思维的理解，仍存在诸多困惑和疑问。大语言模型（LLMs）：指基于深度学习技术，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，能够理解和生成自然语言的大规模模型。自监督学习。
《Python数据分析和数据挖掘实战——张良均》学习（不定期更新）
weixin_50303769的博客
06-04 118
这本书比较老，主要为了学习python数据分析和挖掘的各算法的原理、流程和代码#
NLP——IMDB数据集探索
chen_mushi的博客
03-03 2757
目录： 1.下载 IMDB 数据集 2.探索数据 3.将整数转换回字词 4.准备数据 5.构建模型 6.创建验证集 7.训练模型 8.评估模型 9.创建准确率和损失随时间变化的图 1.下载 IMDB 数据集 TensorFlow 中包含 IMDB 数据集。我们已对该数据集进行了预处理，将影评（字词序列）转换为整数序列，其中每个整数表示字典中的一个特定字词。 import tensorflow as...
课后练习 之 第五课——Week3
a131529的博客
11-21 733
神经机器翻译；触发词检测模型
Mercari数据集——机器学习&深度学习视角
TensorFlowNews
09-15 1037
作者|Yogeeshwari S 编译|VK 来源|Towards Data Science 我很高兴与大家分享我的机器学习和深度学习经验，同时我们将在一个Kaggle竞赛得到解决方案。学习过程的分析也是非常直观，具有娱乐性和挑战性。希望这个博客最终能给读者一些有用的学习帮助。 目录 业务问题 误差度量 机器学习和深度学习在我们的问题中的应用 数据来源 探索性数据分析-EDA 现有方法 资料准备 模型说明 结果 我对改善RMSLE的尝试 未来的工作 GitHub存储库 参考引用
数据科学基础考试参考——南京工业大学2023年春季
qq_41723563的博客
07-14 2159
通过本课程的学习，使学生掌握数据科学领域中的基本概念和知识以及前沿技术，学习数据处理方面的技术知识，培养学生具备应用数据科学理论和实践知识去解决实际应用中涉及数据处理、分析和决策，培养学生解决大数据实践应用问题的能力奠定基础。课程目标1：掌握数据科学基础理论，基本知识课程目标2：掌握数据预处理、数据统计和机器学习等数据处理相关的基本方法。课程目标3：掌握数据使用方法和数据在实际中的应用知识10% 出勤率/课堂反馈 + 10% 平时作业 + 80% 期末考试（闭卷）数据&数据基础理论（废话篇）
The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling——一个用于语言建模的800GB多样化文本数据集
Together_CZ的博客
01-13 2254
The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling——一个用于语言建模的800GB多样化文本数据集
Visual Instruction Tuning——视觉指令调优
Together_CZ的博客
12-07 890
Visual Instruction Tuning——视觉指令调优
Python数据分析案例59——基于图神经网络的反欺诈交易检测（GCN,GAT,GIN）
weixin_46277779的博客
09-16 4579
三种图神经网络的实现，反欺诈场景，GCN,GAT,GIN
【Python数据分析300个实用技巧】186.工具与库的深度使用之TensorFlow必杀技：用自定义回调监控训练过程
05-03 995
从被动等待到主动掌控，我们完成了对TensorFlow训练监控系统的全面升级。记住：好的回调系统不是锦上添花，而是模型训练的标准配置。当你掌握了这些自定义技巧，就像拥有了训练过程的时光机，可以随时回放、即时干预。编程世界没有银弹，但好的工具能让我们少走弯路。下次当你在深夜盯着loss曲线发呆时，希望这些技巧能成为你的守夜明灯。保持探索的热情，你终将成为那个在训练日志中读得出故事的人——因为每一个波动的指标，都是模型在与我们对话。
Kibana数据可视化入门与精通：掌握数据探索的艺术
![18kibana图形绘制统计数据.md](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/50280613f80ff2b787be3bc753179e77.png) ...进一步深入探讨了创建和管理可视化图表的过程，包括探索性数据分析、图表编辑技巧和仪表板
AI 神经网络计算艺术之禅：世界模型——建立自然环境的物理模型
欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。
02-15 936
AI 神经网络计算艺术之禅：世界模型——建立自然环境的物理模型 1. 背景介绍 1.1 问题由来 近年来，随着深度学习技术的快速发展，神经网络在处理复杂数据、提取抽象特征等方面的能力显著提升。然而，这种基于数据的“黑盒”
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