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通过可视化工具包(VTK) - pyvista/pyvista的流线型界面进行三维绘图和网格分析-源码

了解用于数据科学专业化SQL基础 该存储库包含“学习数据科学SQL基础”的资料，这是由加利福尼亚大学戴维斯分校通过Coursera提供的专业知识。 本专业专为没有任何编码经验的学习者寻求开发SQL查询流利性。 通过具有数据科学应用程序的四个难度越来越大SQL项目，您将涵盖诸如SQL基础知识，数据整理，SQL分析，AB测试，使用Apache Spark进行分布式计算等主题。 这些主题将使您准备好创造性地将SQL应用于分析和探索数据。 证明编写查询的效率； 创建数据分析数据集； 进行特征工程，将SQL与其他数据分析和机器学习工具集结合使用； 并将SQL与非结构化数据集一起使用。 课程1：SQL for Data Science 课程2：使用SQL进行数据整理，分析和AB测试 课程3：使用Spark SQL进行分布式计算 课程4：SQL for Data Science Capstone项

用于通过ROC AUC比较两组预测的统计显着性的算法的Python实现。 还可以计算单个ROC AUC估计值的方差。

Python中基于BERT，LDA和TFIDF的关键字提取 跳到： ••• kwx是用于基于Google的和多语言关键字提取的工具包。 该软件包提供了一套方法来处理不同语言的文本，然后从创建的语料库中提取和分析关键字（有关各种语言支持，请参阅 ）。 唯一的重点是允许用户确定输出中不包括哪些单词，从而允许他们使用自己的直觉来微调建模过程。 有关该过程和技术的全面概述，请参阅，并参考以获取有关模型和可视化方法的说明。 通过PyPi安装 kwx可以通过pip从pypi下载或直接从此存储库中获取： pip install kwx git clone https://github.com/andrewtavis/kwx.git cd kwx python setup.py install import kwx 型号 实现的NLP建模方法包括： 伯特 表示法是基于在开源Wikipedia数据上

本文提出了一种新颖的元启发式算法，称为黑猩猩优化算法（ChOA），其灵感来自黑猩猩在其群体狩猎中的个体智力和性动机，这与其他社会掠夺者不同。 ChOA旨在进一步缓解收敛速度慢和解决高维问题时陷入局部最优的两个问题。 在本文中，提出了一种具有多种智力和性动机的数学模型。 黑猩猩被称为攻击者，屏障，追赶者和驱动者的四种类型被用来模拟各种情报。 此外，实现了狩猎，驾驶，阻挡和进攻四个主要步骤。 然后，对该算法在30个著名的基准函数上进行了测试，并将结果与​​4种新提出的元启发式算法进行了比较，包括收敛速度，陷入局部极小值的可能性以及获得的结果的准确性。 结果表明，ChOA优于其他基准优化算法。

这篇PPT是研究生开课时老师提供的参考PPT，用于快速入门研究生查找文献，确定研究方向，总结研究成果的经验

自定义的期刊格式，详细见https://blog.csdn.net/weixin_41457494/article/details/103967939 文件格式为.csl，自定义完了之后，双击自动安装。