AI大模型ms-swift框架实战指南（二）：开发入门之环境准备
系列篇章💥
No.
文章
1
AI大模型ms-swift框架实战指南（一）：框架基础篇之全景概览
2
AI大模型ms-swift框架实战指南（二）：开发入门之环境准备
目录
系列篇章💥
1. 前言
2. 准备工作
2.1 硬件需求
2.2 软件环境
人工智能
433. 【数据库技术基础】大数据的特征
大数据（Big Data）是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。业界通常用 “4V” 来概括大数据的特征。
大量化（Volume）指数据体量巨大。随着 IT 技术的迅猛发展，数据量级已从 TB 发展至 PB 乃至 ZB，可称海量、巨量乃至超量。当前，典型个人计算机硬盘的容量为 TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近 EB 量级。
多样化（Var
心理学研究方法（20）
中原焦点团队坚持分享第1082天（20230121）
判别函数分析是根据各种预测变量的情况来预测它们的组合效应需要解决三方面问题：决定两组以上分数差异的统计显著性；对变量进行一定组合，使组间判别最大；决定各组成员的特征。
主成分分析主要应用于没有规定自变量和因变量的多变量问题，对整个相关矩阵进行分析，从而发现变量中的子集。
因素分析又分成探索型和验证型。探索型因素分析旨在通过变量组合而总结数据，为
将所有员工的名字映射成一个新的流对象
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
public class MapDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Employee> list = Employee.getEmpLi
WPS Office AI智能化办公：技巧、案例与实战全攻略
前言在数字化与智能化飞速发展的今天，办公软件早已不再是简单的文档处理工具，而是融合AI技术的高效生产力平台。WPS Office作为国内领先的办公软件，凭借其强大的AI功能，正在重新定义现代办公方式——从繁琐的手动操作转向智能化的自动处理，从单一的工具应用升级为全方位的效率解决方案。无论是职场新人还是资深人士，掌
R语言编程-Tidyverse 书籍 - 数据清洗
1 描述统计
不同概率分布就是不同随机现象规律性的数学描述。
统计学最常用的四大概率分布：正太分布，t分布， 卡方分布，F分布。
数据分布形状的统计量： 偏度（skewness, 是否对称）， 峰度（Kurtosis,以标准正太分布为基准）
多个统计参数分析- rstatix::get_summary_stats(), dlookr::desicribe()
列联表- janitor包提供的ta
Manus使用的MCP协议是什么？人工智能知识分享的“万能插头”
无论是想要学习人工智能当做主业营收，还是像我一样作为开发工程师但依然要运用这个颠覆开发的时代宠儿，都有必要了解、学习一下人工智能。 近期发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，入行门槛低，讲解极为丰富。 点击跳转：前言 – 人工智能教程目录Ma
R可视化——图形绘制过程中如何实现局部放大？
数据及基础图形的绘制
1、数据——以R自带数据集iris为例
df<-iris
image.png
2、基于ggplot2包绘制散点图
#加载绘图包
library(ggplot2)
library(ggthemes)
#绘图
p<-ggplot(df, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) +
geom_p
突破网页数据集获取难题：Web Unlocker API 助力 AI 训练与微调数据集全方位解决方案
突破网页数据集获取难题：Web Unlocker API 助力 AI 训练与微调数据集全方位解决方案
背景随着AI技术的飞速发展，诸如DeepSeek R1、千问QWQ32、文小言、元宝等AI大模型迅速崛起。在AI大模型训练和微调、AI知识库建设中，数据集的获取已成为不可或缺的基础。尤其是在面对各式各样的网页数据结构时，将其整理成可用的数据
