ASTER 全球数字高程模型 V003
ASTER全球数字高程模型V003（ASTGTM）由NASA与日本METI合作生成，覆盖北纬83°至南纬83°，空间分辨率约30米。基于2000–2013年ASTER立体影像自动处理，融合超188万场景，优化水体与地形精度，提供DEM与场景数量图层，数据无显著空隙，适用于多领域地形分析。
三步构建AI评估体系：从解决“幻觉”到实现高效监控
AI时代，评估成关键技能。通过错误分析、归类量化与自动化监控，系统化改进AI应用，应对幻觉等问题。Anthropic与OpenAI均强调：评估是产品迭代的核心，数据驱动优于直觉，让AI真正服务于目标。
《SaaS双优实战：数据驱动下的体验迭代与性能攻坚全指南》
本文聚焦企业级项目管理SaaS应用的体验与性能双优实践，核心围绕“数据驱动优化”破局—摒弃此前依赖主观反馈的盲目调整，搭建“采集-分析-优化”闭环体系。先重构分层埋点与标准化数据采集体系，解决冗余与合规问题；再通过行为数据定位核心痛点，如“任务创建”中“添加成员”步骤因交互繁琐耗时过长，针对性优化后完成率提升18%；针对“报表导出”性能瓶颈，以分层查询、异步生成等方案将响应时间从8秒缩至2秒。同时构建“采集-存储-使用”全链路数据安全体系，平衡价值与合规。最终总结：SaaS优化需以用户行为数据为核心，聚焦高频场景，从被动响应转向精准施策，实现体验与性能双重提升。
ASTER 全球数字高程模型 V003
ASTER GDEM V3由NASA与METI合作开发，提供全球陆地高程数据，空间分辨约30米，覆盖北纬83°至南纬83°。基于188万景ASTER影像自动生成，含DEM与场景数图层，数据经云掩膜、异常值去除及多源融合优化，适用于地形分析，但可能存在局部伪影。
基于MVO多元宇宙优化的DBSCAN聚类算法matlab仿真
本程序基于MATLAB实现MVO优化的DBSCAN聚类算法，通过多元宇宙优化自动搜索最优参数Eps与MinPts，提升聚类精度。对比传统DBSCAN，MVO-DBSCAN有效克服参数依赖问题，适应复杂数据分布，增强鲁棒性，适用于非均匀密度数据集的高效聚类分析。
02_用LLM写文章：从提示到生成高质量内容
在2025年的今天，大语言模型（LLM）已经从实验性技术发展成为内容创作者的强大助手。随着GPT-5、Claude 3.5、Llama 3等先进模型的出现，AI辅助写作不仅变得更加普及，而且质量也达到了前所未有的高度。本文将深入探讨如何利用LLM进行高效、高质量的内容创作，从提示设计到内容优化的全过程，帮助你在这个AI时代掌握内容创作的新技能。
04_用LLM分析数据：从表格到可视化报告
在当今数据驱动的时代，数据分析和可视化已成为商业决策、科学研究和日常工作中不可或缺的部分。随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展，2025年的数据分析领域正经历一场革命。传统的数据处理流程通常需要数据科学家掌握复杂的编程技能和统计知识，而现在，借助先进的LLM技术，即使是非技术人员也能轻松地从原始数据中获取洞见并创建专业的可视化报告。
15_批量处理文本：LLM在数据集上的应用
在大语言模型（LLM）的实际应用中，我们很少只处理单条文本。无论是数据分析、内容生成还是模型训练，都需要面对海量文本数据的处理需求。批量处理技术是连接LLM与实际应用场景的关键桥梁，它能够显著提升处理效率、降低计算成本，并实现更复杂的数据流水线设计。
18_TF-IDF向量表示：从词频到文档相似度
在自然语言处理（NLP）领域，如何将非结构化的文本数据转换为计算机可以处理的数值形式，是一个基础性的关键问题。词袋模型（Bag of Words, BoW）作为一种简单直接的文本表示方法，虽然能够捕获文本中的词频信息，但无法区分不同词的重要性。为了解决这个问题，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）向量表示方法应运而生，它通过评估词语对文档集合中某个文档的重要程度，为文本分析提供了更准确的数值表示。