深度学习已经成为当今数据分析领域中的一项重要技术。它是一种机器学习方法，通过模拟人脑中神经元之间的连接来实现智能决策和学习。深度学习在处理大规模数据和复杂问题时表现出色，已经被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
在深度学习中，数据是至关重要的。数据的质量和数量会直接影响模型的性能和准确度。因此，数据分析在深度学习中起着重要的作用。数据分析包括数据预处理、特征提取和模型训练等步骤，
原创
2023-12-03 08:09:16
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# 深度学习与大数据分析
在当今的数字时代，深度学习和大数据分析在各个行业中扮演着越来越重要的角色。随着数据的快速增长，如何有效地处理和分析这些数据成为了一个亟待解决的问题。本文将探讨深度学习与大数据分析的关系，并通过代码示例展示它们是如何相辅相成的。
## 深度学习概述
深度学习是一种机器学习的子集，它模仿人脑的工作机制，利用多层神经网络来处理复杂的数据。深度学习在图像识别、自然语言处理及
前言这是按照我为自己定的学习计划与职业发展方向进行的总结学习，以期理清思路，最大效率地把所学知识用起来，同时随着我经验与技能的增加，这将是一份不断更新的概念，这一课是《数据科学》， 什么是数据科学家？数据科学家：了解数学与统计学知识，具备编程技能，可以通过代码建立统计模型，收集数据，并将数据转化为全面的分析，编制信息图，形成报告，并传递给其他人。简单说，数据科学家的价值流程是：收集——》
作为网络时代发展的产物，数据分析已经成为众多企业解决数据危机的一种重要手段。虽然目前，数据分析还在发展当中，但是确实已经为国内不少企业解决了问题，因而潜力巨大，被众人看好。深度学习，不及能够从计算机中非结构化以及二进制数据中识别更多有价值的信息，同时还能够在普通状态下去掉那些毫无价值的信息，这一点是非常重要的。 相对于以往，这种不需要模式化就能理解数据的方式更有益于企业发展。以
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2023-11-26 11:02:12
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今天听了一个数据分析的培训：数据的深度与假象。也没有听太懂，总结几个点分享下：1. 数据的含义只有和人的行为联系起来才有意义；比如苹果手机的销量，是因为其主流用户的想法导致的；2. 简单的，脱离人性的拟合预测是不靠谱的，举例，三星的手机销量一直直线上升，但预测它明年也会上升不太合理；3. 对人群分类进行分析是正确分析的前提，分类的标准包括学历水平，年龄，收入等；不加区别的统计分析，难以得出有意义的
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2024-05-18 11:03:54
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随着信息化时代的到来，大数据挖掘技术在各行各业中的应用也随之广泛开来，尤其在金融、教育、电力、电子商务和电信方面，数据挖掘已然成为大数据时代的发展重心。企业对海量数据的挖掘和运用也日渐增长，为助力企业更快、更易、处理海量复杂性数据，近日，“大数据挖掘企业服务平台”上线 中国企业数字转型进程正加速驶入快车，也让越来越多的企业管理者意识到了数据的价值，但从零到研发所投入人力成本和时间成本已然
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2024-08-19 19:14:01
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前言近红外光谱(NIRS)是一种测量流经传感器所在组织的血液中氧合水平的方法。它基于这样一个事实，即含氧血红蛋白和脱氧血红蛋白具有不同的吸收光谱，因此你会看到它有不同的颜色。大多数近红外系统在每个光源光电二极管发射2个波长的光，通常约700和850nm，有些系统则使用3个波长。光电探测器被放置在离源光极几厘米远的地方。光源和探测器的光电二极管共同组成一个通道，但系统对于一个通道总是有两个空间位置(
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2024-08-18 10:37:10
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光谱分析是一项通过不同波长光吸收量或发射量变化对物理物质进行识别和定性分析的强大技术。光谱分析需要将光分散为彩虹波长，这样的话，可以测量和记录不同波长下光强度的系统光谱。 在一个光谱仪中，TI DLP DMD (数字微镜器件)作为一个可编程波长滤波器。在典型配置中，宽频带光通过狭缝进入，并且一个光栅被用来将通过微镜阵列的光的波长色散。然后，微镜列被用来选择哪些波长被直接照射到单个元素检
一 机器学习分类有监督学习1 概述: 主要用于决策支持，它利用有标识的历史数据进行训练，以实现对新数据的表示的预测2 分类: 分类计数预测的数据对象是离散的。如短信是否为垃圾短信，用户是否喜欢电子产品 比如: K近邻、朴素贝叶斯、决策树、SVM3 回归: 回归技术预测的数据对象是连续值, 例如温度变化或时间变化。包括一元回归和多元回 归，线性回归和非线性回归: 例如 线性回归、逻辑回归、岭回归无监
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2024-08-26 11:54:21
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在《热分析/红外光谱联用的数据分析方法第4部分 仪器分析软件中热重部分的数据处理与作图》和《热分析/红外光谱联用的数据分析方法第5部分 仪器分析软件中红外光谱部分的数据处理与作图》中以实验室在用的美国PerkinElmer公司的热重/红外光谱/气相色谱质谱联用仪为例简要介绍了在仪器的数据分析软件中与热重部分和红外光谱部分相关的数据处理与作图相关的内容，在本部分内容中将简要介绍在Origin软件中G
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2024-01-19 10:22:08
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在当今数据驱动的时代，深度学习算法成为数据分析的重要工具，特别是在Python的支持下，其应用变得愈发广泛。随着大数据的增长，传统的数据分析方法难以处理复杂的关系和非线性模式，而深度学习能够有效解决这些问题。因此，本文将详细探讨如何使用深度学习算法进行数据分析，涵盖技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论等方面。
### 背景描述
#### 时间轴
1. **2010年**：深度学习初
什么是Feed流？Feed是将用户主动订阅的若干消息源组合在一起形成内容聚合器，帮助用户持续地获取最新的订阅源内容。严格按照上述定义来说，我们通常说的搜索结果、排序列表都不能算作feed流。从定义来看，feed是一种给用户持续提供内容的数据形式是由多个内容提供源组成的资源聚合器，由用户主动订阅消息源并且向用户提供内容 Feed流的展现形式有很多种，主要的有time
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2023-07-11 16:26:29
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行行出状元，只要你想要，努力一定能实现，最好的实践方式跟着公司的业务走，学习也是最快的，因为有需求，有压力及动力去完成一件事，通过2周的学习，也能作为一个入门业务分析师，展示一个可视化的业务是非常重要的，要实现这样的效果图只要具备: 1、数据库 在实际工作
原创
2017-12-08 10:36:21
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作者：张永泰，北京工业大学探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉和对数据进行总结。EDA可以帮助我们找到适合的数据模型，本文针对文本数据，将进行具体的数据探索性分析讲解。一、数据及背景
二、实验
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2022-08-30 07:45:25
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STK软件介绍 STK是由美国Analytical Graphics公司开发的一款在航天领域处于领先地位的商业分析软件。STK支持航天任务的全过程，包括设计、测试、发射、运行和任务应用。应用场景：Scenario（场景）可包含的对象有卫星、飞机、船、车辆、运载、导弹、地面站、行星、恒星、目标、区域目标以及遥感器、接收机、转发器、雷达等。STK是一种先进的商用现货（COTS）分析和可视化工
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2024-03-10 18:46:36
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一、数据展示系统(bigdata_dataapi)总述 bigdata_dataapi项目的主要目标有两个：第一个就是我们需要提供一个提供json数据的Rest API；另外一个目标就是提供一个展示结果的demo页面。bigdata_dataapi使用spring+mybatis+mysql来搭建提供rest api的项目框架，使用highcharts来进行demo页面的搭
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2024-01-31 07:18:34
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作 者: fosom一直在用OD，但是但是OD的原理是啥？那些数据怎么来的？ 于是，就花了几天用OD调试了一下OD，并写了点心得。呵呵。【名称】 OD分<vb_highlight>析被调试进程的数据来源【版本】 。\OllyICE\原版\英文原版\OLLYDBG.EXE&nb
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2024-01-06 08:09:05
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在开始学习python大数据之前，先要搞清楚人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、数据分析都是什么意思。人工智能大家族包含着丰富的内容，分清楚了每一项都是做什么的，才能选对路线。人工智能AI人工智能分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能是通过计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），我们所有的理性，可以像我们一样思考，也就是电影里面的机器人。弱人
原创
2017-12-11 08:46:17
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因为学校期末要考核SAS上机，因此记录下SAS的学习与使用过程。该博客默认读者了解最基本的SAS程序语法。 每次写大作业的过程都会记录其中。 一、导入CSV图表首先要确保CSV的图表内容。先展示对下列简单图表的导入。 简单的二列表，第一列为字符类型，第二列为数字类型。
则通过在data块中使用infile方法构建数据集。data fail
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2024-06-08 21:59:39
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商业数据分析商业数据分析是指以数据和商业理论为基础，通过寻找数据规律，结合业务背景，依靠统计软件和可视化工具，以优化企业经营决策为目的，洞察经营数据背后的规律等，从而为企业提供生产力和业务效益，其中数据本身仅仅是事实和数字，不产生任何价值。数据分析的困境结构化思维类似金字塔思维，把需要分析的问题按不同的方向分类，然后不断拆分细化，从而全方位地思考问题。一般先把所有能想到的想法都写下来，然后整理归纳
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2024-01-25 20:12:05
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