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RSS订阅原创 数据可视化学习心得与实践笔记
接下来将补充可运行的代码示例（带函数级注释）、图片嵌入与参考链接。可视化是沟通工具：明确问题、选择图表、合理设计、清晰表达、诚实呈现。
2025-11-22 20:41:39
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原创 深度学习图像分类项目实战：从MNIST到CIFAR10的迁移与优化
"""简单的神经网络模型类包含两个隐藏层的全连接神经网络支持多种数据集，自动适应不同输入尺寸""""""初始化神经网络模型Args:input_channels: 输入图像的通道数（1为灰度，3为彩色）image_size: 输入图像的尺寸（宽，高）"""# 从配置文件获取参数# 计算输入大小（通道数 * 宽 * 高）# 定义神经网络层"""前向传播函数Args:x: 输入数据Returns:模型输出"""# 获取输入特征维度并展平。
2025-11-03 16:18:03
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原创 Python时间序列分析避坑指南：时区处理与重采样可视化的关键细节
本文针对Python时间序列分析中的两大常见陷阱——时区处理和重采样可视化，提供了实用解决方案。通过模拟纽约市温度数据案例，文章详细演示了时区转换的正确流程（使用tz_localize和tz_convert），对比了错误处理方式导致的UTC时间偏移问题。特别强调了夏令时切换日（3月10日）的特殊处理，指出重采样时数据点数量可能减少的现象。文章还解析了resample与groupby的核心区别，并给出最佳实践清单，包括时区三步法则、重采样黄金原则和夏令时处理技巧。
2025-06-30 01:20:54
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空空如也
空空如也
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