Python机器学习：Scikit-learn库的高效使用技巧
【10月更文挑战第28天】Scikit-learn 是 Python 中最受欢迎的机器学习库之一，以其简洁的 API、丰富的算法和良好的文档支持而受到开发者喜爱。本文介绍了 Scikit-learn 的高效使用技巧，包括数据预处理（如使用 Pipeline 和 ColumnTransformer）、模型选择与评估（如交叉验证和 GridSearchCV）以及模型持久化（如使用 joblib）。通过这些技巧，你可以在机器学习项目中事半功倍。
优化GraphRAG性能：从数据预处理到模型调优
【10月更文挑战第28天】作为一名深度学习和图神经网络（GNN）的研究者，我在使用GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）模型的过程中积累了丰富的经验。GraphRAG是一种结合了图检索和序列生成的模型，广泛应用于问答系统、推荐系统等领域。然而，尽管GraphRAG具有强大的功能，但在实际应用中仍然存在性能瓶颈。本文将从数据预处理、特征工程、模型选择和超参数调优等方面，探讨如何优化GraphRAG的性能。
数据驱动决策：BI工具在数据分析和业务洞察中的应用
【10月更文挑战第28天】在信息爆炸的时代，数据成为企业决策的重要依据。本文综述了商业智能（BI）工具在数据分析和业务洞察中的应用，介绍了数据整合、清洗、可视化及报告生成等功能，并结合实际案例探讨了其价值。BI工具如Tableau、Power BI、QlikView等，通过高效的数据处理和分析，助力企业提升竞争力。
大数据与社交媒体：用户行为分析
【10月更文挑战第31天】在数字化时代，社交媒体成为人们生活的重要部分，大数据技术的发展使其用户行为分析成为企业理解用户需求、优化产品设计和提升用户体验的关键手段。本文探讨了大数据在社交媒体用户行为分析中的应用，包括用户画像构建、情感分析、行为路径分析和社交网络分析，以及面临的挑战与机遇。
10 倍性能提升， GraalVM 应用可观测实践
本文介绍了 GraalVM 静态编译技术在云原生环境下的应用：ARMS 发布了支持 GraalVM 应用的 Java Agent 探针，可为 GraalVM 应用提供开箱即用的可观测能力。同时，文章还提供了使用 ARMS 对 GraalVM 应用进行可观测的详细步骤。