什么是机器学习
什么是机器学习 这个问题其实不好回答,因为机器学习涵盖的内容太多了。 机器学习之父 Arthur Samuel 对机器学习的定义是:在没有明确设置的情况下,使计算机具有学习能力的研究领域。 国际机器学…
目标 路径 时间 结果 信息 定位 闭环 复盘 精力 极限 稳态 框架 邮箱:linqingyang@datagov.top
什么是机器学习 这个问题其实不好回答,因为机器学习涵盖的内容太多了。 机器学习之父 Arthur Samuel 对机器学习的定义是:在没有明确设置的情况下,使计算机具有学习能力的研究领域。 国际机器学…
特征工程全面指南:从基础到进阶 引言 特征工程是数据科学和机器学习中至关重要的一步,它涉及将原始数据转换为可以有效训练模型的特征。本文将系统性地探讨特征工程的各个方面,包括数据预处理、特征构建、特征选…
在从 MySQL 数据库迁移到达梦(DM)数据库的过程中,许多开发者可能会遇到 TEXT 字段的问题:MySQL 中的 TEXT 字段迁移到达梦数据库后会变成 DmdbNClob 类型。这种类型不易直…
背景 在多媒体应用中,视频抽帧是一个常见的需求,特别是在计算机视觉、图像处理、AI 训练数据生成等领域。抽帧就是从视频中提取每一帧或某些关键帧并保存为图像文件。虽然可以通过视频播放器手动截取某些画面,…
官网:https://ffmpeg.org/ 文档:https://ffmpeg.org/documentation.html 下载:https://ffmpeg.org/download.html …
在制作代码数据集时,常用的代码处理涉及以下多个方面,具体操作取决于你需要的数据集类型和目标。以下是常用的代码处理操作类别: 1. 代码清理与预处理 去除注释:移除代码中的单行、多行注释,减少干扰内容。…
一、如何做到全情投入 1.1 什么是精力及如何管理精力 什么是精力 精力就是做事情的能力。包括体能、情感、思维、意志四个方面。 管理精力,而非时间,才是是高效表现的基础。 我们所有的想法、情感和行为都…
通过这个故事,你看到了写作从初学者到大师的全过程。写作不仅仅是掌握技术,它需要思维、感知、结构和不断的磨练。每一个写作者都能从中找到属于自己的道路,无论是职场新手,还是行业专家,都能够从中获得启发。 …
这场关于AI大模型训练平台的冒险,虽然充满了挑战与冲突,但正是这些波折造就了一个功能强大、前景广阔的AI训练平台。对于团队来说,这不仅是技术的胜利,也是智慧、协作与毅力的象征。每一次的挣扎与突破,都是…
这篇故事揭示了直播系统的各个核心要素,从初始搭建到优化性能、应对延迟、提升互动体验,再到解决并发瓶颈与流量洪峰。每一阶段都充满了技术难题与惊心动魄的挑战。这不仅是一次技术上的修炼,更是一次对直播行业背…
在一片神秘的技术大陆上,有一门古老而又新兴的技艺,这门技艺被称为“数据炼金术”,其最伟大的追求便是炼制出能够让人工智能模型突破极限的“数据之石”。然而,要炼制这样一颗数据之石,光靠幻想是不行的。故事从…
一家公司如何从默默无闻的小型电商平台,一步步成长为行业巨头?在这个过程中,面临的挑战、问题以及解决方案是如何影响公司的命运的?本文将通过一个跌宕起伏的故事,带你穿越电商系统的整个生命周期,从初创阶段的…
在现代商业的激烈竞争中,数据被誉为“新石油”,而大数据标签平台则是提炼这些数据宝藏的最强武器。本篇故事将带你深入了解一个大数据标签平台的诞生与成长,从最初的混乱无序到最终的秩序井然,探索背后的技术、挑…
这篇文章以一个充满挑战和转折的数据中台建设故事为背景,揭示了现代企业在构建数据驱动决策系统时所面临的困境与解决之道。从数据的杂乱无章到中台的完美架构,这段故事充满了技术与业务的博弈,也道出了数据治理的…
在数据驱动的时代,企业的成败往往取决于是否能有效治理数据。“数据流转公司”在经历了数据混乱、业务冲突、市场失控等重重挑战后,逐步走上数据治理的道路。这不仅是一场技术战,更是一场关于战略与未来的博弈。在…
在数据纷杂的时代,如何将分散的“信息孤岛”转变为推动企业发展的“数据宝藏”?在“数据流转”公司,首席数据官刘明杰带领团队,通过一次彻底的数据治理,打通了各部门之间的数据壁垒,提升了决策效率。本文以生动…
The Stack(6TB) 下载链接:https://huggingface.co/datasets/bigcode/the-stack The Stack数据集,这是一个具有3.1TB的合法开源代…
在现代应用开发中,多租户(Multi-Tenant)架构已成为 SaaS(Software as a Service)解决方案的核心。它允许多个独立的客户(租户)共享同一个应用实例,同时确保数据隔离和…
引言 数据增强(Data Augmentation, DA)是一种广泛使用的技术。尤其在低资源条件下,数据增强增加了训练数据的规模,这样不仅可以防止模型过拟合,还能够提高深度神经网络的鲁棒性。最初,数…