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5大学习软件推荐

疫情三年后的人们，除了被折磨三年以外还学会了使用各种的学习软件来上网课，或者每日打卡来数着日子，今天来给大家介绍一下各个软件后使用后的体验感如何。...网盘提供多元化数据存储服务，用户可自由管理网盘存储文件。群组功能百度网盘推出多人群组功能，既能够单纯点对点、更可以一对多、多对多的直接对话。...安全性不足，登陆网盘需要账号与密码，如果不法分子拿到你的账号密码会造成网盘的数据丢失或数据被窃取等风险。...该软件提供实时共享屏幕、支持在线文档协作。为了满足用户日益增长的云上办公需求，腾讯会议也不断对重点功能和服务升级。...结语；好了，今天就分享到这吧，这次给大家做完测试后，大家还希望看看哪个软件的测试，可以私信我，我来给大家详细讲解。

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最流行的机器学习R语言软件包大PK

它是一个用于创建机器学习工作流的通用软件包，能很好地与一些算法特定的软件包（排名靠后）整合在一起。...有关软件包的详细信息如下排名说明了 R 软件包社区的碎片化程度。...一些顶级的软件包，比如 rpart 和 tree，部署了相同的算法，这与 Python 的 scikit-learn 的一致性和宽度形成对比。...但是，如果你喜欢 R 的数据操作能力（就像在 tidyverse 中），那么你就可以使用这些软件包做一些功能强大的模型，而不用切换到 python。...要帮助一个数据科学家，你要将几乎所有的 R 包进行分类。那么，我们应该包含字符串操作包吗？包是如何从数据库中读取数据的呢？

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「数据分析」精选数据挖掘和机器学习软件列表

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。...数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策...数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。[1] 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。...[1] 机器学习有下面几种定义：机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。...机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。精选数据挖掘和机器学习软件列表 ? ? ?

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Python数据可视化工具软件_数据大屏可视化

刘宇宙，现在一家创业型公司做技术总负责，做爬虫和数据处理相关工作，曾从事过卡系统研发、金融云计算服务系统研发，物联网方向大数据研发，著书一本，《Python3.5从零开始学》如何做Python 的数据可视化...Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。一、安装 pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。...5, 20, 36, 10, 75, 90])bar.show_config()bar.render() Tip：可以按右边的下载按钮将图片下载到本地 add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项...add() 添加数据及配置项。 render() 生成 .html 文件。三、图表类型因篇幅原因，这里只给出了每种图表类型的示例（代码 + 生成图表），目的是为了引起读者的兴趣。...“”” custom(series)”’追加自定义图表类型 ”’ series -> dict 追加图表类型的 series 数据先用 get_series() 获取数据，再使用 custom

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Seurat软件学习2-scrna数据整合分析

Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合：https://cloud.tencent.com/developer/article/2130078图片scRNA-seq整合介绍两个或多个单细胞数据集的联合分析带来了独特的挑战...特别是，在标准工作流程下，识别存在于多个数据集的细胞群可能是个问题。Seurat v4包括一套方法来匹配（或 "对齐"）跨数据集的共享细胞群。...1.为下游分析创建一个 "整合 "的数据检测方法2.识别两个数据集中都有的细胞类型3.获得在对照组和刺激组细胞中都保守的细胞类型标志物4.比较数据集以找到细胞类型对刺激的具体反应设置Seurat对象为方便起见...，我们通过SeuratData软件包处理这一数据集。...这个函数对每个数据集/组进行差异基因表达测试，并使用MetaDE R软件包中的元分析方法结合p值。例如，我们可以计算出第6组（NK细胞）中不论刺激条件如何，都是保守标记的基因。

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WebGIS学习资源推荐（包含学习路线、软件和数据资源推荐）

前三个地图JS库仅仅是一个开发所需要的库而已，但是ArcGIS提供了从数据生产、处理、入库、发布到服务端、前端调用、渲染、分析一整套的软件和解决方案，所以通过学习ArcGIS API for JavaScript...3、数据资源 3.1、资源环境科学与数据中心网址：http://www.resdc.cn/Default.aspx 推荐理由：做WebGIS肯定需要自己动手处理和发布一些必要的数据，例如行政区划、夜间灯光遥感数据...、河流数据、路网数据等，这些数据直接在网上不好找，那么就可以去这个网站来下载，目前来看上面的数据还是比较全的，够我们学习使用了。...4、软件资源 4.1、ArcGIS 地址：https://www.esri.com/zh-cn/arcgis/products/arcgis-pro/trial（ArcGIS Pro在线申请试用）https...也是一款很优秀的GIS软件。

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机器学习&数据挖掘知识点大总结

Three Sampling Distribution(三大抽样分布)： Chi-squareDistribution(卡方分布)， t-distribution(t-distribution)...Data Pre-processing(数据预处理)： Missing Value Imputation(缺失值填充)， Discretization(离散化)，Mapping(映射)， Normalization...(Linear Discriminant Analysis/FisherLinear Discriminant 线性判别分析/Fisher线性判别)， EL(Ensemble Learning集成学习...Deep Learning(深度学习)： Auto-encoder(自动编码器)， SAE(Stacked Auto-encoders堆叠自动编码器， Sparse Auto-encoders...Text Mining(文本挖掘)： VSM(Vector Space Model向量空间模型)， Word2Vec(词向量学习模型)， TF(Term Frequency词频)， TF-IDF

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Seurat软件学习3-scrna数据整合分析注释数据集

Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合：https://cloud.tencent.com/developer/article/2130078Seurat软件学习2-scrna数据整合分析：https...值得注意的是，这不需要对基础的原始查询数据进行校正，因此，如果有高质量的参考数据，这将是一个有效的策略。...为方便起见，我们通过 SeuratData 包分发此数据集。元数据包含四个数据集中每个单元的技术（技术列）和单元类型注释（单元类型列）。...虽然许多方法是保守的（两个过程都从识别锚点开始），但数据传输和集成之间有两个重要区别：1.在数据传输中，Seurat 不会更正或修改查询表达式数据。...2.在数据传输中，Seurat 有一个选项（默认设置）将参考的 PCA 结构投影到查询上，而不是使用 CCA 学习联合结构。我们通常建议在 scRNA-seq 数据集之间投影数据时使用此选项。

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大数据学习的五大步骤

：项目实战、技术综合运用大数据开发学习可以按照以下内容进行学习：第一阶段：JavaSE+MySql+Linux 学习内容：Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO.../NIO → Java 实用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程学习目标：学习java语言，掌握java程序编写、面向对象程序开发，掌握MySql...Pig 学习目标：掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据的统计分析、分布式集群、流行的队列、数据迁移、大数据平台分析等第三阶段：Storm 与Spark 及其生态圈学习内容：Storm...→ Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming →Spark 机器学习学习目标：让大家拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示...想学习好大数据可以关注公众号程序员大牛有视频资源分享一起学习。

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深圳软件测试培训学习：【性能术语】八大类性能测试

深圳软件测试培训学习：【性能术语】八大类性能测试简述性能测试的八大类，并对这八大类进行描述。...配置测试：主要是通过对被测试软件的软硬件配置进行测试，找到系统各项资源的最优分配原则。...并发测试：测试多个用户同时访问同一个应用、同一个模块或者数据记录时是否存在死锁或者其他性能问题，几乎所有的性能测试都会涉及一些并发测试。...容量测试：在一定的软、硬件条件下，在数据库中构造不同数量级的记录数量，通过运行一种或多种业务场景在一定虚拟用户数量的情况下，获取不同数量级别的性能指标，从而得到数据库能够处理的最大会话能力，最大容量等。...系统可处理同时在线的最大用户数，通常和数据库有关。

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Java软件开发者，如何学习大数据？

正常来讲学习大数据之前都要做到以下几点 1.学习基础的编程语言(java,python) 2.掌握入门编程基础（linux操作，数据库操作、git操作） 3.学习大数据里面的各种框架（hadoop、hive...、hbase、spark）这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤，如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半，起码不用为了基础语言的学习而恼火了。...真正的大数据的学习不能仅仅停留在理论的层面上，比如现在经常用到的spark框架目前支持两种语言的开发java或者Scala，现在python语言也能支持了。...大数据的方向的切入是全方位的基础语言的学习只是很小的一个方面，编程落实到最后到编程思想，有了指导思想学习起来就能方便很多。...大数据主流的框架hadoop了，里面涉及到的框架又是非常的庞大，以致于很多人觉得学习大数据就是学习hadoop了，毕竟属于主流体系，但很多公司的做法是几个框架混合起来使用，达到最高的效果。 ?

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单细胞转录组数据分析的10大软件流程

单细胞数据分析现在已经有上千个软件工具可供使用了，这为用户带来便利的同时也造成了选择困难。就像时间一样，一个表，没问题，但如果有两个表，时间还不一样，该信谁的呢？...正好我们前面一篇文章介绍了这样一个开源数据库：https://www.scrna-tools.org/，里面收集了几乎所有的单细胞数据分析工具，我们在这个网站上通过工具的引用数排序，截取前 10 行结果...CellRanger 通过整合硬件和软件，为研究人员提供了一体化解决方案，大大简化了单细胞转录组研究的复杂性，促进了对细胞异质性和功能的深入理解。...可以看到，STAR 和 Seurat 两款软件的引用量遥遥领先，分别达到了恐怖的 3万+和 2.8万+。...STAR 的引用量最高，可能是因为它不仅用于处理单细胞测序数据，它还是用于 Bulk RNA-seq 数据比对的流行工具。

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【学习】数据挖掘领域十大经典算法

数据挖掘国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的数据挖掘领域的十大经典算法： 1 C4.5 分类决策树算法决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。...（未必能得到最优解） 3 SVM支持向量机 Support vector machines 它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。...在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越s大，分类器的总误差越小。...最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6 PageRank PageRank是Google算法的重要内容。...8 kNN k-nearest neighbor classification K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一

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机器学习的十大图像分类数据集

为了帮助构建对象识别模型，场景识别模型等，编制了最佳图像分类数据集的列表。这些数据集的范围和大小各不相同，可以适应各种用例。此外数据集已分为以下几类：医学成像，农业和场景识别等。...医学图像分类数据集 1. 递归蜂窝图像分类 –此数据来自递归2019挑战。竞赛的目标是利用生物显微镜数据开发可识别复制品的模型。关于比赛的全部信息可以在这里找到。...CoastSat图像分类数据集 –用于开放源代码海岸线测绘工具，该数据集包含从卫星获取的航空图像。数据集还包括与标签有关的元数据。...TensorFlow Sun397图像分类数据集 –来自Tensorflow的另一个数据集，该数据集包含场景理解（SUN）基准中使用的108,000多幅图像。此外图像已分为397类。...图像分类：人和食物 –该数据集采用CSV格式，由吃食物的人的图像组成。人类注释者按性别和年龄对图像进行分类。CSV文件包含587行数据，URL链接到每个图像。

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linux 数据恢复软件_常见的数据恢复软件

最后利用dd命令将这些信息备份出来，从而恢复数据文件 2.安装（介绍编译安装）安装前需安装e2fsprogs和e2fsprogs-libs两个依赖包下载extundelete(.tar.bz2)结尾的文件...make make install 3.用法命令格式：extundelete [optons] [action] device-file [option]参数： –version,-[vV],显示软件版本号...–help,显示软件帮助信息 –superblock,显示超级块信息 –journal,显示日志信息 –after dtime,时间参数，表示在某段时间之后被删除的文件或目录 –before...4.注意数据被误删之后，首先要做的是卸载被删除数据所在的磁盘或磁盘分区。如果根分区遭到删除，需要将系统进入单用户，并且将根分区以只读模式挂载。...如果磁盘以读写械挂载，这些已删除文件的数据块就可能被操作系统重新分配出去，在这些数据块被新的数据覆盖后，这些数据就真丢失了。所以以只读模式挂载可以尽量降低数据块中数据被覆盖的风险。

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十大物流仿真软件汇总

,能应用于系统建模、仿真以及实现业务流程可视化.Flexsim中的对象参数可以表示基本上所有的存在的实物对象,如机器装备、操作人员、传送带、叉车、仓库、集装箱等,同时数据信息可以用Flexsim丰富的模型库表示出来...,它可以通过多元非线性参数设置,建立精确度较高的三维实体; ④ SIMAnimation仿真运行结束后可根据统计数据生成仿真报告,仿真报告以表格、直方图、饼状图等形式表示,显示了各个物流设备的利用率、...空闲率、阻塞率等数据.用户可根据仿真报告提供的数据对物流系统的优缺点进行判断,做出科学决策....,其中Flexsim和RaLC有很好的面向对象性,Supply chain guru是专门的供应链仿真软件,Classwarehouse是专门的仓库仿真软件.物流系统仿真软件 (十) SimLab Simlab...，是一种比较新颖的教学手段，Simlab的主要功能有： ① 真实再现物流企业运作环境； ② 逼真的物流相关设备操作体验； ③ 交互功能：人机互动与人人互动； ④ 极其精确朴实的数据仿真，信息系统与虚拟现实系统无缝对接

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Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合

单细胞数据分析中比较重要得软件seurat应该能排在前几名，我一直没有系统得学习过seurat，所以把官网上得内容进行翻译及学习。...官网链接：https://satijalab.org/seurat/articles/get_started.html个人觉得官网得学习资源还是很全得，基本包括了目前大家要用得分析内容。...图片加载数据从同一细胞同时测量多种数据类型的能力，即所谓的多模式分析，代表了单细胞基因组学的一个新的令人兴奋的前沿。例如，CITE-SEQ能够同时测量同一细胞的转录本和细胞表面蛋白。...Seurat 对象，并添加 ADT 数据作为第二个矩阵中。...从10x的多组学实验中加载数据Seurat还能分析使用CellRanger v3处理的多组学10X实验的数据；作为一个例子，我们使用7,900个外周血单核细胞（PBMC）的数据集重新制作了上面的图，10X

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数据恢复软件

有时候我们会将一些重要的资料误删除了，那么怎么恢复数据呢？有那么一款恢复数据的软件搞定，下面将这款软件分享给大家。...我们的电脑中多多少少都会存在一些重要的数据，如果将这些重要数据删除了怎么进行数据恢复呢，其实现在数据恢复的方法有很多种，今天我就推荐一款数据恢复软件给大家。　　...电脑数据恢复软件下载推荐　　数据恢复精灵是一款简单易用的数据恢复软件。...数据恢复图-1 　　软件特色　　1. 支持恢复丢失的分区在恢复过程中，您立即就能看到它找到的分区中的文件。这样您就可以通过这些文件来判断它找到的分区是不是您需要恢复的分区。...恢复数据图-2 　　4.软件支持边扫描边显示文件，并且支持多种格式文件的预览，恢复结果直观可见　　5.支持从整个硬盘中恢复文件。适用于破坏严重、无法直接恢复分区的情况。

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AI大模型学习

在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。...通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。...AI大模型学习的理论基础数学基础：线性代数：AI 大模型中大量使用向量和矩阵运算，如矩阵乘法、向量点积等，用于表示和操作数据。...此外，模型的性能也受到计算资源、数据质量和算法优化等因素的影响 AI大模型学习的伦理与社会影响 AI 大模型学习确实带来了一些伦理和社会问题，我们需要认真对待： 1....未来发展趋势与挑战 AI 大模型学习的未来发展一些关键的趋势包括： 1. 更大规模和更复杂的模型：随着计算能力的提高，我们将看到更大型、更复杂的模型出现，能够处理更庞大的数据和更复杂的任务。

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【学习】详解数据挖掘十大经典算法！

数据挖掘十大经典算法(1) C4.5 机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。...从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，他由他的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。...可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。...第一阶段是贝叶斯网络分类器的学习，即从样本数据中构造分类器，包括结构学习和CPT 学习；第二阶段是贝叶斯网络分类器的推理，即计算类结点的条件概率，对分类数据进行分类。...在分类问题中使用决策树模型有很多的优点，决策树便于使用，而且高效；根据决策树可以很容易地构造出规则，而规则通常易于解释和理解；决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小；决策树模型的另外一大优点就是可以对有许多属性的数据集构造决策树

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