数据挖掘

首页 标签 数据挖掘
# 数据挖掘 #
关注
26440内容
|
7天前
|
技术人对抗焦虑的加减法(四)
学习不仅仅是获取信息,更要内化为自己的理解。首先要认知自己,明确短板与意图,避免盲目学习。例如,表达能力差应先训练“金字塔原理”等底层思维,而非直接学习演讲技巧。其次,建立宏观知识脉络,避免碎片化学习,推荐系统性书籍和经典著作。面对新概念时,多问几个为什么,深入理解本质。晋升靠短期突击知识点难以提升能力,理性思考需长期积累。最后,通过举一反三和教学相长,强化知识留存,形成体系化的掌握。
|
7天前
|
《从信息论视角:DataWorks平台下人工智能探寻最优数据编码的深度剖析》
在数字化时代,数据量庞大且增长迅速,企业和组织面临存储与传输挑战。信息论与人工智能算法的结合为高效处理海量数据提供了新路径,尤其在DataWorks平台上潜力巨大。信息论通过信息熵量化数据不确定性,指导最优编码方式的选择;人工智能算法则通过聚类、分类等技术挖掘数据模式,动态调整编码策略,实现高效压缩与传输。两者结合显著提升数据处理效率,助力企业在数据驱动的时代中精准应对挑战,挖掘数据价值。
|
7天前
| |
来自: PolarDB开源
从零开始搭建埋点采集体系:轻松解锁用户行为分析
埋点技术因其高精度和定制化能力,成为许多公司的首选方式。然而,有些公司在埋点采集时,将其视为开发过程中的“附加任务”,让研发人员在开发过程中顺带加上一些埋点,而没有完整的规划和验证。这往往导致数据分析的效果不尽如人意。为了避免这种情况,我们需要将数据采集提升到项目级别,进行系统化的规划和实施。
JSON数据解析实战:从嵌套结构到结构化表格
在信息爆炸的时代,从杂乱数据中提取精准知识图谱是数据侦探的挑战。本文以Google Scholar为例,解析嵌套JSON数据,提取文献信息并转换为结构化表格,通过Graphviz制作技术关系图谱,揭示文献间的隐秘联系。代码涵盖代理IP、请求头设置、JSON解析及可视化,提供完整实战案例。
|
8天前
| |
来自: 弹性计算
真实场景|芯片研发平台如何真正实现一体化混合云调度?
AI芯片设计公司X面临多项目并行研发的高并发算力缺口,本地集群资源紧张。为解决混合调度和成本可控的难题,X公司引入MemVerge的EDA混合云研发平台。该平台统一调度本地与云端资源,无缝兼容现有工作流程,智能动态扩缩容,优化成本。例如,在前端回归验证中,3000个job通过优先使用本地2500核集群,剩余1000个job自动调度至云端运行,确保高效处理。对于新项目紧急任务,平台智能分配云上资源,并收集运行数据优化后续调度。
Probly:开源 AI Excel表格工具,交互式生成数据分析结果与可视化图表
Probly 是一款结合电子表格功能与 Python 数据分析能力的 AI 工具,支持在浏览器中运行 Python 代码,提供交互式电子表格、数据可视化和智能分析建议,适合需要强大数据分析功能又希望操作简便的用户。
免费试用