叶梓老师开讲人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘-12

最新推荐文章于 2025-09-10 16:34:05 发布
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文章标签： R语言 人工智能 大数据 数据分析 数据挖掘
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人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘-12

人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘-12
 

UNION 操作符

ßUNION 操作符用于连接两个以上的SELECT 语句的结果组合到一个结果集合中。多个 SELECT 语句会删除重复的数据。

 

ß语法

ßUNION 操作符语法格式：

人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘-12
 

UNION示例

人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘-12

人工智能讲师AI讲师大模型讲师叶梓简历及大语言模型技术原理与实践提纲
人工智能讲师分享前沿技术
02-21 1755
本课程旨在通过实际案例展示ChatGPT、ChatGLM、Langchain等相关大语言模型的具体应用场景及实践技巧，从而帮助学习者深入了解和掌握大语言模型的概念和更广泛的应用，深入理解其工作方式，包括其基础知识、核心算法和实现方式，掌握其在各行业领域中的应用情况等。该课程适合于对大语言模型技术感兴趣的学习者，从初学者到进阶者均可受益。经过本课程的学习，获得相关技术实战经验，通过一系列的实践案例提高利用大模型解决实际问题能力。
AI人工智能讲师大模型培训讲师叶梓 大语言模型（LLM）在科学文献摘要领域的应用
人工智能前沿分享
05-03 484
大语言模型（LLM）在科学文献摘要领域的应用是一个前沿且迅速发展的技术趋势。通过结合GitHub上yobibyte的Compressor项目，我们可以深入探讨这一技术方案的潜力和实现方式。随着科学研究的快速发展，每天都有大量的科学文献和会议论文被发布。然而，由于时间有限，研究人员往往难以阅读和理解所有的新材料。为了解决这个问题，大语言模型被开发出来，以自动化的方式对科学文献进行摘要，从而帮助研究人员更高效地获取信息。Compressor是一个基于LLM的科学文献和讲座摘要项目，由yobibyte发起。该项目
叶梓老师开讲人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘29
人工智能讲师分享前沿技术
03-01 217
画图举例 包的安装与加载 ß包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。R自带了一系列默认包。其他包可通过下载来进行安装。 ß包的安装：install.packages(“包名称”) ß包的更新：update.packages(“包名称”) ß包的加载：library(包名称)----注意：没有引号！！！ ß包的描述：help(packag...
叶梓老师开讲人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘-5
人工智能讲师分享前沿技术
02-13 178
查看版本和日期   ß此命令要求mysql服务器说明其版本号和当前日期。 ß试着用不同大小写操作上述命令。 ß结果说明mysql命令的大小写结果是一致的。...
叶梓老师开讲人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘-10
人工智能讲师分享前沿技术
02-15 200
  表结构的修改 ßalter table 语句用于创建后对表的修改, 用法如下:     添加列 ß语法: alter table 表名 add 列名 列数据类型 [after 插入位置]; ß在表的最后追加列age: alter tablemytable add telvarchar(20);   ß删除列 ß语法: alter table 表名 drop 列名称; ß删除t...
叶梓老师开讲人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘-7
人工智能讲师分享前沿技术
02-14 200
创建并查看数据表   删除数据表 ßMySQL中删除数据表是非常容易操作的，但是进行删除表操作时要非常小心…… ß因为删除表后，表中所有数据也就都没了！！   ß删除MySQL数据表的语法： ßDROP TABLE table_name ; 如果删除不存在的表，则会报错。   删除表 ...
叶梓老师开讲人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘总述
人工智能讲师分享前沿技术
02-08 389
很多学员希望能讲一些人工智能更基础的课程，以便深度学习、强化学习能顺利上手，从今天起，开始讲人工智能入门-数据分析与数据挖掘。本课程只需具备初步的IT基础知识，适合于希望深入学习人工智能或者成为数据工程师者。   课程介绍： 本课程既是一门独立完整的课程，也是深入学习人工智能知识的必由之路。 首先，本课程特别注重知识点展现的层次化和继承性，由浅入深，由易到难，从数据库的基础操作讲起，接着...
叶梓老师开讲人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘-11
人工智能讲师分享前沿技术
02-18 238
  UPDATE 查询 ß如果需要修改或更新 MySQL 中的数据，可以使用UPDATE 命令来操作。. ß语法 ßUPDATE table_name SET field1=new-value1, field2=new-value2,…[WHERE Clause] ß当需要更新数据表中特定行的数据时，可用WHERE 子句。 ß可以同时更新一个或多个字段。   更新语句   ...
叶梓老师开讲人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘-8
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02-14 177
插入数据 ßinsert 语句可以用来将一行数据插到数据库表中，形式如下: ß ßinsert [into] 表名 [(列名1, 列名2, ...)] values (值1, 值2,  ...); ß其中 [] 内的内容是可选的。   ßinsert into mytablevalues( “小张”, “男”, “1995-1-1”, “上海市"); ß按回车键确认后，若提示 Que...
叶梓老师开讲人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘-1
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02-08 280
概述 ß面向零基础、或有此稍有了解的学员*知识点讲解，结合代码演示*mySQL和R语言 ß数据库、数据仓库、可视化表达R语言 ß数据分析(线性回归、逻辑回归) ß数据挖掘(决策树、聚类、关联规则、神经网络) 一、数据库与数据仓库 数据 ß数据是描述事物的符号记录。除了常用的数字外、文字（包括编码）、图形、图像、声音等信息，也都是数据。 ß在计算机中，为了存储和处理这些事物，就要抽出...
叶梓老师开讲人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘-2
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02-08 244
事务的特点：ACID   ß原子性： Þ去银行取钱，要么钱取成了，卡里钱少了；要么没取成，卡里钱也没少。 ß一致性： Þ相互转账，两人的总钱数在事务过程中应严格一致。  ß隔离性： Þ买火车票，锁定席位等待付款时，别人就不能买这张票。 ß持久性： Þ不能因为银行的电脑坏了，你卡里的钱就会少掉或多出来。   数据库术语  ß数据表：表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一...
Panda-70M数据集：用多模态教师模型为7000万视频自动生成字幕
人工智能讲师分享前沿技术
07-14 2301
在多模态学习领域，高质量的视频-文本数据集对于训练和优化模型至关重要。然而，现有的大规模视频数据集往往存在手动标注成本高、视频内容与字幕匹配度不高等问题。为了解决这些问题， Snap 公司、加州大学和特伦托大学的研究团队推出了Panda-70M，这是一个大规模的视频数据集，包含了7000万个高分辨率、语义连贯的视频片段，每个片段都配有由多个跨模态视觉-语言模型自动生成的描述性字幕。
AI人工智能讲师叶梓：语言模型的推理、行动与规划：LATS框架的探索与实践
人工智能讲师分享前沿技术
04-15 1617
结合外部反馈，如文档中的信息和用户的进一步澄清，LATS能够优化其行动和理由的质量，从而提供更准确的答案，超越了传统的问答系统。此外，LATS通过结合内部的LM生成的推理和外部反馈，增强了决策和推理过程，使得模型能够生成更准确、更合理的输出。近期，一种名为LATS（语言智能树搜索）的通用框架引起了广泛关注，它成功地将大型语言模型（LLMs）的规划、行动和推理能力相结合，提升了模型的决策能力。LATS框架的这种扩展性不仅使其成为一个强大的工具，也为其在未来的人工智能应用中提供了广泛的可能性。
微软发布Phi-3系列语言模型：手机端的强大AI助手
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06-27 934
大模型（LLMs）在处理复杂任务时展现出的巨大潜力，但却需要庞大的计算资源和存储空间，限制了它们在移动设备等资源受限环境中的应用。微软公司最新发布的Phi-3系列语言模型，以其卓越的性能和小巧的体积，打破了这一局限，为移动AI领域带来了革命性的变革。Phi-3系列模型的优势在于它们能够在保持较小模型体积的同时，提供与大型模型相媲美的语言处理能力。
阿里云Qwen3系列模型部署微调评测
wys的专栏
09-07 1049
让算力成为公共服务：用大规模的通用计算，帮助客户做从前不能做的事情，做从前做不到的规模。让数据成为生产资料：用数据的实时在线，帮助客户以数据为中心改变生产生活方式创造新的价值。
torch神经网络入门级设备测试
m0_71002812的博客
09-07 1594
本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能： 自动检测CUDA可用性及GPU配置 构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比 内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况 梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异 评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
zzywxc787的博客
09-06 715
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
[TKDE 2023] A Review on Deep Neural Networks for ICD Coding
Sherlily的博客
09-07 1714
计算机-人工智能-ICD编码机器学习深度学习综述
MOSS-TTSD: 文本对话式语音克隆
最新发布
m0_72580657的博客
09-10 722
MOSS-TTSD是一款突破性的对话语音生成系统，专为提升人机交互体验而设计。基于Qwen3-1.7B-base模型优化，它支持中英双语，实现零样本音色克隆和长达960秒的连续语音生成。核心创新包括XY-Tokenizer（1kbps低比特率编码）和对话语境建模技术，经过110万小时语音数据训练。性能评估显示其词错误率低至1.90%，媲美顶尖模型。适用于播客、直播、教育等多种场景，提供本地部署方案。目前支持双人对话克隆，多人对话功能正在开发中。
数据挖掘算法详解：模型与技术概览
狭义上，它侧重于运用智能方法如统计分析和机器学习来寻找数据中的模式，而广义的挖掘则涵盖整个知识发现流程。 - 数据挖掘与数据库查询的区别在于，前者关注从海量数据中提取深层知识，而后者仅限于数据的检索和...
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