空间和时间自相关是数据分析中的两个基本概念,它们揭示了现象在空间和时间维度上的相互依赖关系。这些概念在各个领域都有广泛应用,从环...
在现实场景中,收集一个每个类别样本数量完全相同的数据集是十分困难的。实际数据往往是不平衡的,这对于分类模型的训练可能会造成问题。...
时间序列分析和预测在现代数据科学中扮演着关键角色，广泛应用于金融、经济、气象学和工程等领域。本文将总结11种经典的时间序列预测方...
在实际应用中，我们经常需要从给定的概率密度函数（PDF）中抽取随机样本。这种需求在多个领域都很常见，例如：
本文探讨了Python脚本与动态模态分解(DMD)的结合应用。我们将利用Python对从OpenFOAM模拟中提取的二维切片数据进行DMD计算。这种方法能...
在数据分析和机器学习领域，从原始数据中提取有价值的信息是一个关键步骤。这个过程不仅有助于辅助决策，还能预测未来趋势。为了实现这...
多代理强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习的一个重要分支，它将传统的单代理强化学习概念扩展到多代理环...
你肯定会好奇：Python现在这么火，为什么很少看到用 Python 开发单片机？那么， 单片机究竟可不可以用 Python 开发？
双路径循环语音分离神经网络（Dual-Path RNN）由三个处理阶段组成, 编码器、分离和解码器。首先，编码器模块用于将混合波形的短段转换为...
把 GAN 运用在其他视觉任务上 | 图像超分经典网络 SRGAN 解析GAN 不仅能生成图片，还能运用在其他视觉任务上图像超分 SRGAN 解析，教你...
Python 3.6中引入的f-string是Python中最常用的特征之一，它可以让我们编写更干净、更高效和更易于维护的代码，我们今天就由浅入深来详...
今天小编给大家带来的是来自美国的Maker Rob Lauer的基于树莓派5的蜂窝网络项目，了解如何为新的 Raspberry Pi 5 单板计算机添加低带宽...
今天小编给大家带来的是来自纽约的电子工程师Whitney Knitter的基于Raspberry Pi Zero的魔法报纸项目。
稳定扩散模型因其从文本描述生成高质量、多样化图像的能力而获得了极大的关注。但是这些预训练模型在生成高度定制或个性化主题的图像时...
近来得空研究了下视频翻译，即将某种语言的视频处理后，显示另一种语言的字幕并使用该语言进行配音。最终实现了这种效果:
2023年3月1日，Pandas 发布了2.0版本。6个月后（8月30日），更新了新的2.1版。让我们看看他有什么重要的更新。
为揭示该岗位的最新趋势，Hired 数据科学团队收集了 2021 年 1 月至 2022 年 12 月的软件工程候选人面试请求、薪资等信息，以及 1300 多...
Pandas是我们日常处理表格数据最常用的包，但是对于数据分析来说，Pandas的DataFrame还不够直观，所以今天我们将介绍4个Python包，可以...
装饰器（Decorators）是Python中一种强大而灵活的功能，用于修改或增强函数或类的行为。装饰器本质上是一个函数，它接受另一个函数或类...
性能有巨大的提升是Python 3.11的一个重要的改进，除此以外Python 3.11还有增加了许多新的特性。在本文中我们将介绍Python 3.11新特性，...
