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更新于 10-23 00:13

数据与分析

16,809 个结果

Machine Learning

这是一个面向 Python 机器学习的技能模块,主要围绕 scikit-learn、PyTorch 及相关工具展开,帮助学习者构建机器学习模型。内容涵盖数据预处理、模型选择、训练流水线、交叉验证与超参数调优;PyTorch 的张量操作、神经网络模块、训练循环、DataLoader 与 GPU 加速;特征工程中的特征选择、降维、缩放、编码与缺失值处理;模型评估中的指标选择、混淆矩阵、ROC 曲线、学习曲线与模型比较;以及 MLOps 基础,包括模型序列化、MLflow 实验跟踪、模型版本管理、模型服务和可复现性。学习前提为 Python 基础、NumPy 与 Pandas、统计学基础。学习成果包括训练机器学习模型、评估模型性能、构建机器学习流水线以及将模型部署到生产环境。

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lasio

lasio 是一个用于读写和操作 LAS(Log ASCII Standard)测井文件的 Python 库,面向钻孔地球物理与岩石物理数据。它提供 LASFile、CurveItem、HeaderItem 等核心类,支持读取 LAS 文件、以 DataFrame 或 numpy 数组方式访问曲线数据、读取井信息与版本信息、创建新 LAS 文件、追加或删除曲线、修改井头信息,以及写出 LAS 文件。lasio 适合需要对 LAS 文件进行底层读写控制、处理格式异常文件或程序化构建 LAS 文件的场景;若需要曲线处理、多井项目管理或地层顶界,可考虑 welly;若数据为 DLIS 二进制格式,则应使用 dlisio。

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healthcare-monitor

医疗行业企业融资监控系统,用于实时监控医疗健康企业的工商变更并识别融资信号。系统支持天眼查/企查查数据采集、AI 融资判断和多渠道推送,可为媒体、投资机构提供未披露融资事件的情报服务。功能包括企业监控列表管理(添加/删除、分类、优先级)、工商变更定时爬取与增量对比、融资信号识别(AI 判断是否融资、推断轮次、识别投资方)、以及通过 Telegram、飞书推送告警和生成日报/周报。

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