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。
28_主题建模详解：从LDA到BERTopic - 深度解析与教学
主题建模（Topic Modeling）是自然语言处理（NLP）领域的核心技术之一，旨在从大量非结构化文本中自动发现潜在的主题结构和语义模式。随着大语言模型的崛起，主题建模技术也在不断演进，从传统的统计方法到基于深度学习的高级模型，为文本理解、信息检索、舆情分析等任务提供了强大的技术支撑。
拼多多 API 接口：解锁电商世界的无限可能
拼多多API接口是商家高效运营的利器，支持商品信息同步、订单自动化管理、营销活动对接及数据决策分析。通过API，可实现多平台信息互通、提升运营效率30%、降低错误率20%，助力销量增长50%。掌握API，赢在电商竞争起跑线。
探秘京东 API 接口的神奇应用场景
京东API如同数字钥匙，助力商家实现商品、库存、订单等多平台高效同步，提升效率超80%。支持物流实时追踪，增强用户满意度；赋能精准营销与数据分析，决策准确率提升20%以上，全面优化电商运营。