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免费!文本表格不会总结、分析?文本表格可视化!帮你轻松解决困扰,保姆级级教程。【附Coze工作流】
本文介绍了如何利用“扣子”平台创建资源,通过可视化工作流处理并分析文档、表格、PDF等内容,帮助用户快速获取文件核心信息。内容涵盖登录、资源创建、工作流配置及运行操作,适用于多种文件格式,如CSV、Excel、PDF等。
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12天前
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【分享】基于百度脑图,并使用Vue二次开发的用例脑图编辑器组件
偶然发现一个基于百度脑图、使用 Vue 开发的用例脑图编辑器组件,支持功能扩展与快速集成,适合测试用例可视化编辑场景。
基于python大数据的招聘数据可视化分析系统
本系统基于Python开发,整合多渠道招聘数据,利用数据分析与可视化技术,助力企业高效决策。核心功能包括数据采集、智能分析、可视化展示及权限管理,提升招聘效率与人才管理水平,推动人力资源管理数字化转型。
在规则中心里面我们所说的决策是指什么?
本文介绍了决策自动化中的三种逻辑形式:演绎、归纳和溯因。演绎逻辑基于规则进行推理,适用于条件明确的场景;归纳逻辑依赖数据和历史观察,常用于机器学习和数据分析;溯因逻辑则侧重于基于经验与背景知识的推理,适用于数据不足的情况。文中还探讨了定义性规则与战略性规则的区别,以及如何结合不同逻辑类型提升决策自动化的效果。
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12天前
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【卡尔曼滤波跟踪】跟踪目标的轨迹,并将滤波器输出与原始轨迹进行比较(Matlab实现)
【卡尔曼滤波跟踪】跟踪目标的轨迹,并将滤波器输出与原始轨迹进行比较(Matlab实现)
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13天前
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人体跌倒识别检测项目|全流程源码+数据集+可视化界面+一键训练部署
本项目基于 YOLOv8 模型和 PyQt5 图形界面工具,构建了一个 人体跌倒识别系统,旨在通过计算机视觉技术监测老年人等群体的跌倒行为。项目提供了完整的 源码、数据集、训练流程、以及开箱即用的检测程序,确保用户能够快速搭建并部署自己的跌倒识别系统。
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13天前
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基于YOLOv8的恶性疟原虫自动识别与检测系统 | 源码+数据集
本项目集成了 YOLOv8目标检测模型 与 PyQt5图形化界面工具,实现对医学图像中 恶性疟原虫目标的快速识别。系统支持多种输入类型,运行便捷,并提供完整训练代码与部署教程,适合AI初学者与科研人员开箱即用、快速上手,助力医学图像智能化发展。
Coze平台指南(3):核心功能-创建智能体与设计角色
Coze 智能体是由大语言模型驱动,通过提示词设定角色,并借助知识库、插件和工作流扩展能力,以执行特定任务的AI助手。对测试工程师而言,精心设计的智能体可显著提升测试效率与质量,关键是要准确理解测试需求,并将其转化为智能体的角色设定和功能配置。建议进一步学习知识库与工作流,以深化应用。
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