回答:BI的数据可视化，是通过仪表盘、柱状图、折线图以及各类图表的展现，以更易理解的方式来诠释数据之间的复杂关系和发展趋势，以便更好地利用数据分析结果。通过BI的可视化展现方式，化繁为简，达到数据更直观、阅读更便捷的效果；人的创造力不仅取决于逻辑思维，而且还取决于形象思维。奥威Power-BI数据可视化的目标是快速发现问题，识别问题，分析原因.1）颜色预警奥威可视化工具Power-BI每个图表对象都可以...
Lin_YT
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回答:基于我丰厚的收藏，我来回答这个问题再合适不过了。我们把Python数据分析拆解为两点：第一，我们要学会Python的基本使用；第二，我们要学会Python的数据分析库（假设你已经有了数据分析的基本理解，只是不清楚如何用Python完成数据分析工作）。因此，我们针对两个目的，分别列出一些书目。Python的使用《Python编程：从入门到实践》：抛弃那些大部头吧，我们不是Python后端工程师，不是...
JaysonWang
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回答:最常见的方式就是为字段设置主键或唯一索引，当插入重复数据时，抛出错误，程序终止，但这会给后续处理带来麻烦，因此需要对插入语句做特殊处理，尽量避开或忽略异常，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：这里为了方便演示，我新建了一个user测试表，主要有id，username，sex，address这4个字段，其中主键为id（自增），同时对username字段设置了唯一索引：01insert ig...
cpupro
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回答:1. 掌握数据分析工具A. 基础工具：excelexcel能够帮助你实现数据透视并可视化，只需用到其中部分功能即可完成日常量数据的计算工作。B. 提取数据工具：MySQLMySQL数据库中包含基本的增、删、改、查等语法，你可以利用它对数据进行清洗和规范化。C. 分析工具：python爬取数据，并对数据进行分析和挖掘收集，python有非常丰富的库去访问网页文档的api以及后期网页文档的快速处理。D...
1treeS
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回答:作为一名大数据方向的研究生导师，我来回答一下这个问题。从大数据的技术体系来看，主要涉及到三大方面的内容，其一是大数据平台；其二是大数据开发；其三是大数据分析，对于具有Java编程基础的人来说，学习大数据会相对容易一些，但是依然需要一个系统的学习过程，具体需要多长的学习时间取决于自身的学习计划、学习环境等因素。大数据的技术体系目前已经趋于成熟，而且大数据涉及到的知识量也比较庞大，所以应该找一个切入点...
leo108
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...而言，我们很好拟合，只要线性变化一下，然后学习出较好的W就可以了，但是对于一些比较复杂的数据怎么办呢？比如说，对于一个二分类问题，特别是高纬度复杂化之后，数据不一定是线性可分的，这个时候，我们的basis funct...
...而言，我们很好拟合，只要线性变化一下，然后学习出较好的W就可以了，但是对于一些比较复杂的数据怎么办呢？比如说，对于一个二分类问题，特别是高纬度复杂化之后，数据不一定是线性可分的，这个时候，我们的basis funct...
...质量上是可靠的，为团队开发，后期维护，重构奠定了良好的基础。在这本书中作者提出了注重实际开发实践的细节，而不是站在空洞的理论来谈论整洁之道。 什么是整洁代码？不同的人会站在不同的角度阐述不同的说法。而...
导语我经常被问到诸如如何从深度学习模型中得到更好的效果的问题，类似的问题还有：我如何提升准确度如果我的神经网络模型性能不佳，我能够做什么？对于这些问题，我经常这样回答，我并不知道确切的答案，但是我...
...使只有100-1000个数据，仍然可以使用深度学习技术，得到好的结果。（到底谁在扯淡？这场争论有没有意义？谁的实验更有道理？欢迎各位牛人在留言区拍砖）以下，AI100专程对反方的观点及研究进行了全文编译，略长，但，很...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
RobinQu
