叶梓老师开讲人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘26

最新推荐文章于 2025-09-10 10:06:31 发布
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#大数据 #人工智能 #数据分析 #数据库 #数据挖掘

18世纪，法国博物学家布丰提出一种独特的方法来估算数学常数π的值。通过在由平行且等宽木板组成的地板上随机抛掷长度小于木板宽度的针，统计针与木板缝隙相交的次数，即可得出π的近似值。这种方法不仅展示了概率论的实际应用，也反映了数学与现实世界的有趣联系。

基本运算与基本函数

人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘26
 

生成随机数

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示例：推算圆周率

人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘26
 

人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘26
 

18世纪，法国博物学家布丰提出：若有一个以平行且等宽木板铺成的地板，随意抛一支长度比木板宽度小的针，重复多次，就可求出针与任意一条木板间缝隙相交的概率，通过此概率，可以推算出圆周率。

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24
人工智能讲师分享前沿技术
02-26 237
散点图     仪表盘   饼图   雷达图     地图
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
02-13 179
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
02-14 201
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
02-08 390
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
人工智能讲师分享前沿技术
02-14 178
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
人工智能讲师分享前沿技术
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...
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。
AIGC大模型讲师培训老师叶梓简历及人工智能生成内容(AIGC)技术发展与产业机遇提纲
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09-18 929
长期负责城市信息化智能平台的建设工作，开展行业数据的智能化应用研发工作，牵头多个省级、市级行业智能化信息系统的建设，主持设计并搭建多个省级、市级行业大数据平台。研发智能服务系统，包括：元宇宙与虚拟数字人、基于人工智能的内容生成（AIGC）、基于NLP技术的对话系统、基于深度学习的图像识别系统、基于智能推理的行业推荐系统。为解决超量数据的存储与计算的问题，搭建了存储全市数据的云计算平台，并在其上进行了基于大数据的分析和挖掘工作。作为项目总负责，负责项目管理、产品研发、系统分析、技术指导、算法指导等。
AI人工智能老师大模型讲师叶梓 OneLLM：开创性的多模态大型语言模型技术
人工智能讲师分享前沿技术
04-16 1248
在人工智能领域，多模态大型语言模型（MLLM）的研究一直是一个热门话题。近期，一种名为OneLLM的创新技术引起了业界的广泛关注。OneLLM通过其独特的统一框架，实现了多种不同模态与自然语言的高效对齐，为多模态交互和理解开辟了新的可能性。
AI-调查研究-74-具身智能 机器人学习新突破：元学习与仿真到现实迁移的挑战与机遇
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具身智能体要实现高效学习与技能迁移，核心在于提升少样本学习与跨任务泛化能力。当前机器人学习面临多重挑战：一是任务间的迁移难度大，已学技能难以快速应用到相似任务；二是不同机器人形态和传感系统的异构性增加了适配难度；三是现有强化学习与模仿学习在样本效率和泛化能力上存在局限。为突破瓶颈，研究重点聚焦于元学习、少样本模仿学习和多任务预训练策略。例如，MAML等元学习框架可显著提升新任务适应速度，大规模多任务预训练则能为下游
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata
IT研究室的博客
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本文介绍了基于Hadoop+Spark的贵州茅台股票数据分析系统，采用Python/Java语言开发，集成Django/Spring Boot后端与Vue前端，实现多维金融数据分析。系统核心功能包括价格趋势分析、成交量跟踪、波动性评估及技术指标验证，通过Spark SQL和Pandas处理海量交易数据，支持日均价格走势、价量相关性、MACD/RSI指标等深度挖掘。界面展示包含Echarts动态可视化图表，代码示例演示了Spark计算日均均价、20日均线及价格区间统计逻辑。
Spark核心：单跳转换率计算全解析
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摘要：该Spark程序旨在计算指定页面之间的单跳转换率，但存在多个逻辑问题。主要问题包括：分子计算中硬编码过滤条件导致仅统计(1,2)页面对；分母计算遗漏最后一个页面；转换率计算未完成且变量引用错误。建议改进方案包括：动态生成页面对、完善过滤条件、处理除零情况、优化代码结构与性能。修正后的代码应支持任意页面列表，正确统计跳转次数与访问次数，安全计算转换率，并具备更好的可读性和扩展性。测试时需验证边界条件和大数据处理能力。
想拿到ip地址库的离线包
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09-09 658
如果你只做“中国境内日志 -> 省市”离线解析，纯真社区版无论体积还是精度都够用；想要街道级或风险标签，再考虑商业数据源；任何 IP 库都有边界漂移，记得留好“未知”兜底与灰度观测。
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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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