编程点滴

很多刚入行的小伙伴问我：“我想预测下个月公司的销售额，或者预测一下明天的股价，该学什么？” 我的回答通常只有六个字：时间序列分析。 如果在数据分析的世界里有一种魔法能让你“预知未来”，那一定就是它。

在数据分析的江湖里，有一个绝对的核心技能，叫做回归分析（Regression Analysis）。 无论你是刚入行的新手，还是想要进阶的老手，掌握它，你就拥有了预测未来的“水晶球”。 很多初学者一听到

在数据分析的江湖里，我们经常会听到老板或业务方抛出这样的问题： “现在的年轻人越晚睡，买护肤品是不是越疯狂？” “我们APP的各种优惠券，真的能提升用户的留存率吗？” “天气越热，这只股票是不是跌得越

在数据分析的世界里， “距离” 不仅仅是地图上两点之间的路程。 距离 ，本质上是衡量两个事物 “相似度” 的尺子。 距离越近 = 相似度越高 距离越远 = 差异越大 如果你想做用户画像聚类、想做商品推

你是否经历过这样的场景： 同事发给你一个 Excel 表格，文件名叫 data_final_v2.xlsx。 你满怀期待地打开，结果发现： 表头是 cryptic 的英文缩写（如 c_amt, usr

很多刚入行甚至想入行数据分析的朋友，往往会陷入一个误区：以为数据分析就是不停地做报表、画饼图。 其实，数据分析的核心魅力在于 “推断”——即见微知著。 在现实生活中，我们很难获取“全量数据”（比如你不

数据分析时，我们经常需要从样本数据推断总体特征。 而抽样分布就是连接样本与总体的重要桥梁，如果你不理解它，就无法理解为什么我们可以通过调查几千人来预测全国的选举结果，也无法理解A/B测试背后的逻辑。

当你踏入数据分析的大门时，可能会被海量的数据淹没，感到无从下手。 想象一下，你想了解一座巨大森林里所有树木的平均高度，难道要一棵一棵地去测量吗？这显然不现实。 这时，“抽样” 这个强大的工具就该登场了

对于想要学习数据分析的同学，如果你问我："数据分析的第一步是什么？" 我的回答是："理解数据本身。" 数据是我们所有分析工作的起点，本文主要探讨如何辨别我们面对的是什么样的数据，包括它的分类方法和描述

你是否对数据分析这个行业充满好奇，但又不知从何下手？ 别担心，这篇文章将用最通俗易懂的语言，系统地介绍数据分析师需要具备哪些“基本功”， 并且结合实际生活中的例子和Python代码，为你铺平通往数据分

在人工智能（AI）辅助编程日益普及的今天，我们编码的方式正在经历一场前所未有的变革。 AI 工具如 QWenCoder，TreaCN等，能够帮助我们快速生成代码，极大地提升了开发效率。 然而，这也带来

最近在配置YOLO（You Only Look Once）进行物体检测和图像分割任务时，发现默认安装的情况下，YOLO使用的是CPU进行计算。 这对于需要处理大量图像或实时检测的任务来说，效率明显不足

公司内部部署了一个QWen-Coder的7B小模型，这个模型虽然不大，但是验证后发现效果还不错。 所以，希望能够在VS Code中使用这个模型来辅助编写代码，这样就可以避免使用其他付费模型。 1. 安

本文推荐的一个轻量级命令行工具--Just，它提供了一种简单高效的方式来管理项目任务，类似于传统的 Make 工具，但具有更简洁的语法和更现代化的功能。 我目前在一些小项目中开始使用它来管理一些日常的

作为Python开发者，你是否经常被依赖安装的漫长等待、虚拟环境的繁琐管理，或是脚本分享时“环境不一致”的问题困扰？ 近年来，一款名为UV的工具悄然兴起，它不仅以极速安装依赖著称，更通过一系列创新设计

1. 发布时间表 5月初：发布首个Beta版本 后续：依次发布3个Beta版本和2个候选版本 10月：发布最终正式版本 2. 新功能特性 2.1. PEP 765：禁止finally块中使用控制流语句

在机器学习领域，模型的泛化性能度量是评估模型在未知数据上表现的关键环节。 通过合理的性能度量，不仅能了解模型的优劣，还能为模型的优化和选择提供科学依据。 本文将深入探讨泛化性能度量的重要性、各种度量方

在机器学习的流程中，数据集的合理划分是模型训练与评估的关键前提。 恰当的划分方式不仅能有效利用数据资源，还能确保模型评估结果的可靠性，为模型的泛化能力提供有力保障。 本文将深入介绍3种常见的数据集划分

在 Python 多线程编程中，全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL）是一个绕不开的话题。 GIL是CPython解释器的一个机制，它限制了同一时刻只有一个线程可

在现代编程中，并发是提高程序效率的关键技术之一，它允许程序同时执行多个任务，充分利用系统资源。 本文将深入探讨 Python 中的async/await机制，从并发编程基础讲起，逐步剖析其工作原理和实