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散点图


Scatter charts,即散点图,是一种数据可视化图表,用于展示两个变量之间的关系。以下是关于散点图的详细介绍:

基本概念

  • 散点图将数据集中的每个数据点以平面直角坐标系中的一个点来表示,其中一个变量的值对应横坐标,另一个变量的值对应纵坐标。通过观察这些点的分布情况,可以直观地了解两个变量之间的相关性、趋势和模式等。

适用场景

  • 分析变量关系:用于探索两个连续变量之间是否存在某种关联,如身高与体重、温度与湿度等之间的关系。
  • 发现数据趋势:可以帮助发现数据中的潜在趋势,如随着时间的推移,某个指标的变化趋势。
  • 识别数据异常:通过观察散点的分布,能够轻易发现与整体趋势明显不同的异常点,...

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数据透视表


数据透视表是一种用于对大量数据进行快速汇总、分析和呈现的交互式报表工具,以下为你详细介绍:

基本概念

  • 数据透视表通过对数据进行分组、汇总和计算,将原始数据重新组织成更有意义的形式,让用户能够从不同角度查看和分析数据。它以一种灵活的方式对数据进行重新排列和聚合,以便快速发现数据中的模式、趋势和关系。

主要功能

  • 灵活的数据汇总:能对数据进行多种统计计算,如求和、计数、平均值、最大值、最小值等。例如,对销售数据中的销售额进行求和计算,快速得出总销售额;对客户数量进行计数,了解客户规模。
  • 便捷的数据分组:可按照指定字段对数据进行分组,使数据更具层次感和条理性。比如按地区对销售数据分组,查看...

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torchvision-计算机视觉库


torchvision是PyTorch的一个计算机视觉库,它提供了丰富的工具和数据集,方便用户进行计算机视觉任务的开发和研究,以下是具体介绍:

主要功能

  • 数据集处理:包含了许多常用的计算机视觉数据集,如MNIST、CIFAR-10、Caltech 101/256、ImageNet等,并提供了方便的数据加载和预处理功能,用户可以轻松地将这些数据集用于模型训练和测试。
  • 模型架构:提供了各种经典的计算机视觉模型架构的实现,如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等,这些模型可以直接使用或进行微调,以满足不同的任务需求。
  • 数据转换与增强:支持对图像数据进行各种转换和增强操作,...

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iter-Python


在Python中,iter是一个内置函数,用于获取一个可迭代对象的迭代器,以下是具体介绍:

基本用法

  • iter函数的语法为iter(object[, sentinel]),其中object是必需的参数,指定要转换为迭代器的可迭代对象或支持迭代协议的对象;sentinel是可选参数,用于指定一个标记值,当迭代器遇到该标记值时停止迭代。
  • 当只传递一个参数object时,iter函数会返回该对象的迭代器。例如,对于列表、元组、字符串等可迭代对象,可以使用iter函数获取它们的迭代器,然后通过next函数逐个获取元素:
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iter = ...

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无服务器架构-


  1. 定义
  2. 无服务器架构(Serverless Architecture)是一种云计算架构模式,它让开发者能够在无需关注服务器的配置、维护和管理的情况下构建和运行应用程序。在这种架构中,云服务提供商负责服务器的管理工作,包括服务器的部署、维护、扩展和安全等方面,而开发者只需专注于编写和部署代码来实现应用程序的功能。

  3. 核心组件和技术

  4. 函数即服务(FaaS - Function as a Service)
    • 这是无服务器架构的关键技术。开发者将应用程序逻辑拆分成一个个独立的函数,这些函数可以被事件触发(如HTTP请求、数据库更新、文件上传等)。例如,在一个电商网站中,一个函数可能负责处理用...

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lambda-Python


在 Python 中,lambda 是一种创建匿名函数(没有名称的函数)的方法,通常用于实现一些简单的、一次性的操作。它特别适合与高阶函数(如 mapfiltersorted)结合使用。

lambda 的语法

lambda 参数: 表达式
  • 参数:用逗号分隔的参数列表。
  • 表达式:一个单行表达式,执行后会返回结果。

示例:lambda 的实际应用

1. 基础示例

add = lambda x, y: x + y
print(add(2, 3))  # 输出: 5

2. map 配合

将列表中的每个元素平方:

numbers = [1, 2, 3, 4]
squared...

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人脸识别自动登录-需求


以下是一些人脸识别自动登录的开源项目:

face-ui

  • 项目简介:基于前后端分离的web端项目,主要实现网页版的人脸登录功能,通过调取前端摄像头拍照,传入后台与数据库人脸库进行相似度比对.
  • 技术栈:使用springboot、mysql、jwt、vue2.x等技术实现.
  • 功能特点:实现人脸列表的增删改查,以及日志列表的增删改查功能。人脸图片以base64编码方式存储在自建人脸库中,并且可调用腾讯云人脸对比api.
  • 项目地址https://pan.baidu.com/s/1ozne0b44di1sl-qwmkt8sa?pwd=2u9n.

基于MTCNN与Facenet的实时登录系统

    ...

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数据分析未来趋势


数据分析的未来趋势正在迅速发展,受到技术进步、数据科学方法论的革新和对数据驱动洞察需求不断增长的推动。以下是一些数据分析未来趋势

1. 人工智能与机器学习的融合

  • AI驱动的分析:人工智能(AI)和机器学习(ML)模型将越来越多地集成到数据分析工作流中,AI-powered工具将能够自动检测数据中的模式、异常和趋势,无需人工干预。
  • AutoML(自动机器学习):AutoML框架使得非专家也能构建、训练和部署机器学习模型,降低了企业利用机器学习进行数据分析的门槛。
  • 深度学习:深度学习技术,特别是在图像识别、自然语言处理(NLP)和时间序列预测等领域,将继续发展,为从非结构化数据中提取更强...

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主成分分析PCA-ML


  1. PCA(主成分分析)在机器学习(ML)中的基础概念
  2. 定义:PCA是一种无监督的线性降维技术,广泛应用于机器学习领域。它的主要目的是在尽可能保留数据原始信息(方差)的情况下,将高维数据转换为低维数据。从数学角度讲,PCA通过对数据协方差矩阵进行特征分解,找到数据中方差最大的方向作为主成分。
  3. 原理示例:假设我们有一个二维数据集,数据点分布在一个倾斜的椭圆区域内。PCA会找到这个椭圆的长轴和短轴方向,长轴方向是数据方差最大的方向,定义为第一主成分;短轴方向是与长轴正交且方差次大的方向,定义为第二主成分。如果我们要将数据从二维降到一维,就可以选择保留长轴方向的数据投影,这样在一定程度上保留了数...

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