分类目录归档:产品研发

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...

Read more

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

    ...

Read more

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...

Read more

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...

Read more

数据分析教程大纲:从入门到精通


数据分析教程大纲:从入门到精通


第一部分:数据分析基础

  1. 数据分析简介
  2. 数据分析的定义和重要性
  3. 数据分析的应用领域(商业、金融、医疗、科研等)
  4. 数据分析流程概览(数据采集、清洗、分析、可视化、建模、报告)

  5. 数据类型与结构

  6. 定性数据与定量数据
  7. 结构化数据与非结构化数据
  8. 数据库、数据表、数据框和数组
  9. 时间序列数据、文本数据、图像数据

  10. 常用工具与环境

  11. Python 数据分析工具:NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn
  12. 数据库工具:SQL、NoSQL
  13. 数据可视化工具:Power BI、Tableau、Excel

  14. 数据分析的...

Read more

假设检验


Hypothesis Testing(假设检验)是统计学中的一种方法,用于通过样本数据来验证一个关于总体(或分布)特征的假设。通过假设检验,研究人员能够评估样本数据是否支持一个特定的假设,或者是否需要拒绝该假设。

关键步骤:

  1. 提出假设
  2. 零假设(Null Hypothesis, H₀):零假设通常表示没有效应或没有差异,或者观察到的现象是由随机因素引起的。它是需要被检验和可能被拒绝的假设。
  3. 备择假设(Alternative Hypothesis, H₁):备择假设通常表示存在某种效应或差异,或者观察到的现象不是偶然发生的。

例如: - H₀: 样本的平均值等于某个特定值(例如,...

Read more

插补(Imputation)技术


插补(Imputation)技术是用来处理数据集中的缺失值的技术。缺失数据是数据分析中常见的问题,而插补缺失值对于保证数据集的完整性和有效性非常重要。插补的目标是通过合理的估算方法,填充缺失的数据值,从而使数据能够用于进一步分析或建模。

以下是常见的插补技术

1. 均值/中位数/众数插补

  • 均值插补:用该特征(列)的均值来替代缺失值。

    • 适用于数据分布较对称的数值型数据。
    • 限制:如果数据分布偏斜或存在异常值,均值插补可能会引入偏差。
  • 中位数插补:用该特征的中位数来替代缺失值。

    • 对于数据中有异常值的情况,中位数比均值更稳健。
    • 限制:通常不适用于分类数据。
  • 众数插补:用该特...

Read more

马尔可夫过程-随机过程


马尔可夫过程(Markov Process)是一种随机过程,其中系统的未来状态仅与当前状态有关,而与过去的状态无关。换句话说,马尔可夫过程满足“无记忆性”或“马尔可夫性质”,即系统的状态转移只依赖于当前状态,和之前的历史状态无关

1. 马尔可夫过程的基本特性

  • 无记忆性:当前状态完全决定了未来状态,过去的状态对未来没有任何影响。这是马尔可夫过程最核心的特性。
  • 状态空间:马尔可夫过程的状态空间可以是离散的(有限的或可数的)或连续的。状态空间是所有可能状态的集合。
  • 转移概率:从一个状态转移到另一个状态的概率是固定的,称为转移概率。通常用一个转移矩阵(在离散情况下)或转移函数(在连续情况下)...

Read more

AI驱动的博客系统-需求


AI驱动的博客系统是一种利用人工智能技术增强博客创建、管理和交互体验的系统。通过结合AI算法,博客平台可以提供更加智能化的内容生成、个性化推荐、自动化管理等功能,从而提高用户体验和运营效率。以下是一个AI驱动的博客系统可能包含的关键功能和技术实现:

1. 自动化内容生成

  • 自然语言生成(NLG)

    • 利用AI模型(如GPT-4等)自动生成博客文章内容。用户只需输入文章的主题或关键字,系统便能生成完整的文章草稿。这可以大大节省时间,并帮助博客作者克服写作障碍。
    • AI可以根据不同的写作风格、文章类型(教程、评论、新闻等)生成符合目标用户需求的内容。
  • 智能写作助手

    • 通过集成AI写作...

Read more

进行数据分析项目时涉及哪些步骤


进行数据分析项目时,通常需要遵循一系列系统化的步骤来确保数据分析的高效性和准确性。以下是常见的 数据分析项目流程,包括从数据收集到最终报告的各个阶段:

1. 问题定义与目标明确

  • 理解业务问题:明确数据分析的目标、背景和预期结果。与相关利益方(如业务部门、客户或管理层)沟通,确保分析目标与业务目标一致。
  • 定义关键问题:确定需要解决的核心问题或假设,例如:预测销售额、识别客户流失原因、提高广告投放效果等。
  • 设定具体目标:确定分析项目的可衡量目标,明确期望得到什么样的结果,如趋势预测、模式识别或业务决策支持。

2. 数据收集与获取

  • 确定数据源:明确从哪里获取数据,可能的数据源包括:
    • 内部...

Read more