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21天前
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如何生成逼真的合成表格数据:独立采样与关联建模方法对比
本文介绍两种生成合成数据的实用方法:基于随机森林的逐列生成和高斯混合模型(GMM),旨在保持数据分布与列间关系的真实性,兼顾隐私与多样性,适用于测试、训练及敏感数据替代场景。
从SEO 到GEO:不用复杂技巧,这样做就对了
随着AI普及,GEO(生成式引擎优化)成为新趋势。与传统SEO优化关键词不同,GEO旨在让内容被AI模型选中并直接作为答案呈现。要提升GEO效果,需注重内容权威性、结构清晰、事实准确,并兼顾SEO基础,实现双轮驱动,在AI时代赢得曝光。
微店API使用指南:高效获取商品列表数据
本文介绍如何使用Python爬虫调用微店item_search接口,根据关键词搜索商品并获取商品列表数据,涵盖请求方式、JSON数据解析、分页参数设置及筛选排序功能,适用于电商数据分析与竞品研究。
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23天前
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用Lxml高效解析XML格式数据:以天气API为例
免费Python教程:实战解析中国天气网XML数据,详解Lxml库高效解析技巧、XPath用法、流式处理大文件及IP封禁应对策略,助你构建稳定数据采集系统。
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23天前
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订单评价内容采集接口技术解析
本文介绍电商系统中订单评价采集接口的设计与实现,涵盖核心功能、RESTful接口设计、Python代码示例及数据处理公式。结合安全性、性能优化与最佳实践,助力开发者构建高效、可靠的评价数据采集系统。
【机器学习算法篇】K-近邻算法
K近邻(KNN)是一种基于“物以类聚”思想的监督学习算法,通过计算样本间距离,选取最近K个邻居投票决定类别。支持多种距离度量,如欧式、曼哈顿、余弦相似度等,适用于分类与回归任务。结合Scikit-learn可高效实现,需合理选择K值并进行数据预处理,常用于鸢尾花分类等经典案例。(238字)
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24天前
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精通RAG:从“能用”到“好用”的进阶优化与评估之道
你的RAG应用是否总是答非所问,或者检索到的内容质量不高?本文聚焦于RAG系统的进阶优化,深入探讨从查询转换、多路召回与重排序(Rerank)等高级检索策略,到知识库构建的最佳实践。更重要的是,我们将引入强大的`Ragas`评估框架,教你如何用数据驱动的方式,科学地量化和提升你的RAG系统性能。
拔俗AI家庭医生助手服务系统:24小时守护全家健康的智能管家
在“互联网+医疗健康”背景下,针对基层医疗供需矛盾,本文基于阿里云AI与大数据技术,构建AI家庭医生助手系统,涵盖“云-边-端”协同架构、多模态数据采集、医疗大模型推理、实时预警与数据互通方案,并落地社区医疗实践,提升服务效率与健康管理水平,助力数字化转型。(238字)
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24天前
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Python爬取B站视频评论区情感分析:从数据采集到价值挖掘
B站作为年轻人聚集地,评论蕴含丰富情感与趋势。本文详解如何用Python爬取评论,结合SnowNLP与jieba进行中文情感分析,并通过可视化挖掘用户情绪、消费意愿与内容反馈,助力精准运营与决策。
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