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1年前
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【3数据可视化】基于vue的低代码数据可视化实现
随着科技的发展,产业升级成功的一个重要标志是:工作任务能够“螺丝钉化”,而在这个过程中,需要把一个项目中的任务合理地拆分成耦合程度最小的单元。ofter今天以数据可视化为例...
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1年前
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普及数据科学的道德与法规知识
Ofter一直在发布数据科学相关的内容,数据安全应当是数据科学最重要的组成部分,因此,本期向大家普及关于数据安全的知识。“斯诺登事件”爆发后,欧盟不满Facebook等跨国...
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1年前
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【1数据采集】数据爬虫的完整学习路径
数据爬虫最大的难点在于爬和反爬的博弈过程,当我们开发出一门爬取技术,就会有对应的反爬策略应运而生,然后再研究出新的爬取手段,周而复始。此文收集和总结了数据爬虫的常用框架和技...
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1年前
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[5机器学习]全网最易懂的决策树(附源码)
线性回归、神经网络、决策树都是有监督学习中的成员。线性回归和神经网络适合处理数值类型的输入,而像数据集中的输入属性主要是标称的,那么使用决策树模型会更合适。...
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1年前
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云服务器部署Python大屏看板
经过Python大屏看板3个的教程,相信大家都能独立完成大屏看板的绘制,为了让更多人看到我们的成果,今天Ofter将教大家把成果部署到云服务器上。...
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1年前
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[5机器学习]python计算机视觉应用-图片内容识别
上一期中,ofter介绍了计算机视觉的常用神经网络模型,以及如何选择模型,今天我们就趁热打铁拿个实际的模型跑跑,作为数据科学家,我们必须明白投入大量时间精力进行机器学习的目...
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1年前
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[5机器学习]计算机视觉的世界-卷积神经网络(CNNs)
如何更好地查看、识别和解释图像和视频的内容,就像人类视觉一样,一直是目前人工智能的主要研究方向。机器学习无疑是现代数据科学的核心,在经历了几十年回归、分类、决策树、异常检测...
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1年前
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[数据科学]建立自己的数据科学体系
一个人可以无法成为科学家、政治家、企业家......然而,成为某个领域的专家是完全可以实现的。Ofter坚持在数据科学领域钻研,如果你也喜欢研究数据,那就让我们从今天开始踏...
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1年前
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[数据分析]动态排序可视化神器
当我们在制作数据报告时,折线图、柱状图是比较常用的图表,而按年推移的动态排序是更常用的分析方法。每次为了制作动态排序,花几个小时折腾代码真不是什么好方法。因此ofter制作...
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1年前
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如何搭建自己的系统化知识平台—Markdown
目前内容产业比较火,输出更高质量的内容将变得越来越重要,因为互联网一直都在潜移默化地影响着我们。在各大自媒体平台发布图文/视频固然是一个不错的选择,但是Ofter可能要求较...
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1年前
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可视化网站教程:最流行的搭建工具及必学的7个功能
记得刚进大学的时候,一位教授说大学里有十件必学的事情,其中有一件是:学会做网站。无论你是学什么的,像数据可视化,演示简历、作品或产品,都需要前端的知识。...
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1年前
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从零搭建antv数据可视化大屏(轻量级vite-react-ts)
之前Ofter详细介绍过用Vue从零开始编写可视化大屏,今天我们来介绍下如何用React编写可视化图表。为什么我们还要学习React?因为轻量化......
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1年前
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数据科学分析中国近三千年的人口和经济
数据科学作为一门跨领域的交叉学科,我们需要利用一系列技能(统计学、计算机和业务知识)来分析从网络、智能手机、客户、传感器等来源收集的数据。Ofter用炫酷的数据科学方法为大...
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1年前
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多语言动态数据可视化大屏(附多套源码)
Ofter分享一个独家出品的集动态数据,实用,炫酷的可视化大屏,非常值得学习。 动态数据:API接口获取(如天气等);素材丰富:含动图、装饰、动态排序、多图表联合共享数据集...
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1年前
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最全服务器安装MySQL和远程连接教程(含常见问题解决)
在部署项目前,安装和连接数据库是最基本的,不知怎的,这第一步就经常出现各种各样的问题,导致部署工作太折腾,有时候鼓捣鼓捣突然就好了,搞得莫名其妙。今天ofter完整地记录下...
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1年前
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学会用HTML-flex布局制作漂亮的网页
今天ofter将讲解如何用pycharm(全栈开发不错的工具)做一张好看的网页,以后我们就可以自己开发网页/网站放到互联网上。...
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1年前
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最完整的Vue教程-从零开始编写可视化大屏
想要做一个好看的可视化大屏,我们还要学一些前端的知识(vue),网上有很多比较复杂(需要执行各种各样的命令)还不完整的教程,今天ofter将完整地讲解如何用vue做一张好看...
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1年前
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系统学习数据分析
最近数据分析比较火,但它是一个综合性类的学科,有一定的门槛,不是随便呈现几张数据图表就能当一个数据分析师。学习/从事数据分析,首先我们需要明白做分析这个工作的实际意义是什么...
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1年前
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Python数据分析-房价预测及模型分析
上一篇ofter讲述了房价的影响因素,主要是房屋面积、卫生间数、卧室数。今天,我们通过建立模型来预测房价。机器学习中关于回归算法-数据发展的预测,包含了几个模型。...
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