人工智能
2024 年 6 个开源 AI 网页爬虫框架对比评测：功能解读、应用场景分析
这是本系列的第三篇文章，重点介绍如何从网络抓取数据以丰富大模型的上下文。无论是个人使用的 AI 搜索引擎，还是企业级的知识库应用，获取实时网络数据都是关键功能，特别是网页信息的更新，有助于提高大模型回答的准确性和时效性。关于本地文档（尤其是 PDF 文件、扫描印影件、图像等）的处理方法ÿ
回归分析案例分析全流程
一、案例说明
1.案例数据
在“工资影响因素”的调查问卷中，调查了每个人的起始工资、工作经验、受教育年限、受雇月数、职位等级以及当前工资六个方面。
2.分析目的
目的是建立以当前工资为因变量的回归模型，并得出结论。[案例来源于：SPSS统计分析（第5版）卢纹岱,朱红兵主编，案例有一些变动 具体请看分析。]
二、数据清理
在数据分析之前，首先需要进行数据查看，包括数据中是否有异常值，无
数字人技术的核心：AI与动作捕捉的双引擎驱动（2/10）
摘要：数字人技术从静态建模迈向动态交互，AI与动作捕捉技术的深度融合推动其智能化发展。尽管面临表情僵硬、动作脱节、交互机械等技术瓶颈，但通过多模态融合技术、轻量化动捕方案等创新，数字人正逐步实现自然交互与情感表达。未来，数字人将成为连接物理世界与数字空间的虚拟生命体，推动社会进入虚实共生的新纪元。
一、数字
使用函数作为参数 传递数据，封装阿里 easyexcel 导出，导入大数据量 excel
注意 数据是 从函数里面拿到，很多语言都支持 函数作为参数，java8 之后也支持
函数作为参数 有些不好理解，但是 很多写法 就是比较灵活了 如Scala 代码就十分优雅，鼓励用
/**
* 大数量导出
* @param fileName 生成文件地址
* @param head 表头
* @param pageSize 页大小
* @
跟着Nature Communications学作图：R语言箱线图和拟合曲线展示泛基因组中的基因家族数量
论文
Chromosome-level assemblies of multiple Arabidopsis genomes reveal hotspots of rearrangements with altered evolutionary dynamics
拟南芥NC_panGenome
【分布式】系统学习分布式系统
分布式是什么？
分布式其实就是将相同或相关的程序运行在多台计算机上，从而实现特定目标的一种计算方式。
从这个定义来看，数据并行、任务并行其实都可以算作是分布式的一种形态。
从这些计算方式的演变中不难看出，产生分布式的最主要驱动力量，是我们对于性能、可用性及可扩展性的不懈追求。
按照业务的架构层次栈，自底向上按照资源、通信、数据与计算的维度，梳理出了 4 个技术层次：分布式资源池化、分布式通信、分布
spark数据倾斜以及解决方案
对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。
对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模（节点数量）的增加，应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟，当机器数量增加到3台时，理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。但是，想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N，就必须保证每台机器的任务量相等。不幸的是，很多
学会分享才会学得更好
有一种学习方法叫“教授他人”，可以让你学得更好。要想给别人讲明白，自己得先弄明白。这个经验有没有经过科学实证验证？
科学家做了大量科学研究，结果表明，当教授他人时，会获得显著的学习收益，这在研究中称之为“从教中学”。学习有三种结果。
第一种：无效学习，既没有学到知识，也不能迁移应用，什么都没有学到。比如，听了一堂课，啥也没记住。第二种：机械学习，能记住相关信息，但不理解也不能运
