DG知识点整理 - 数据伦理
//本系列是基于DMBOK2的学习过程中的知识点整理，方便学习与回顾//
数据伦理描述的是在数据全生命周期中，如何用符合伦理(不仅仅是法律要求)的行为来完成数据的处理。组织要注重数据伦理的原因有几个
1）数据对个人的影响，它会被用于各类决策，进而影响个人的生活；
2）数据有被滥用的可能；
3）数据具有经济价值，需要规定数据的所有权，使用权和使用方式。
数据管理者有有管理数据
人工智能
告别繁琐排版！我开源了一款微信公众号 AI 自动化排版工具 —— SnapWrite
🚀 告别繁琐排版！我开源了一款微信公众号 AI 自动化排版工具 —— SnapWrite
还在为公众号排版头秃吗？还在忍受第三方编辑器繁琐的操作和昂贵的会员费吗？今天给大家介绍一款我开发的开源工具 —— SnapWrite。
Ai微信公众号自动排版 演示
😫 痛点：为什么我要开发 SnapWrite&#
第五十九章 使用 ^PERFSAMPLE 监控进程 - 收集样本
第五十九章 使用 ^PERFSAMPLE 监控进程 - 收集样本
本主题介绍 ^PERFSAMPLE 实用程序，这是一种用于分析 IRIS® 数据平台流程的工具。该实用程序处理实时系统上的活动，并呈现采样活动的易于导航的细分，这可以提供对系统的洞察力。例如，可以通过检查 ECP 请求来发现应用程序瓶颈，或者通过查看等待事件的类型来识别整个系统的瓶颈。
要开始，请从感兴趣的 IRIS 实例上的 %S
ChatGPT 背后的数学
ChatGPT是由OpenAI开发的语言模型，它使用深度学习在自然语言中生成类似人类的响应。它基于转换器架构，并在大量文本数据语料库上进行训练，以生成连贯且有意义的答案。ChatGPT 背后的数学很复杂，涉及几种深度学习技术。
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转换器架构
转换器架构是一种深度学习模型，由Vaswani等人在论文“注意力是你所需要的一切”中引入。它是一种神经网络架构，使用自注意机制来
【AI Coding 系列】——什么是AI Coding，怎么合理使用AI Coding，大模型上下文限制解决方案，任务拆解策略
AI Coding 并非简单的"让 AI 写代码"，而是一种使用大型语言模型（LLM）为核心驱动力的新型软件编程方式。要求开发者不仅要理解编程语言，更要掌握模型边界感知、上下文工程、认知负载管理等新兴技能。随着 Claude、GPT-4、Kimi 等模型的能力跃升，我们正从"AI 辅助编码"&#x
基于R语言的微生物群落组成多样性分析——PCA分析
PCA，即主成分分析（Principal Component Analysis），是一种考察多个变量间相关性的降维统计方法，其原理是设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法（摘自百度百科）。
通俗来说，就是将数据从高维映射到低维以达到降低特征维度的目的。计算时，主要通过对协方差矩阵进
ScheduledThreadPoolExecutor（定时任务线程池）
对于线程池，从全局视角来看，有两个基本点：
线程的数量
阻塞队列
ScheduledThreadPoolExecutor的线程数量：
如果corePoolSize大于0，那么线程数量最终就是corePoolSize，都是核心线程，没有非核心线程，maximumPoolSize形同虚设。
如果corePoolSize等于0，只会创建1个非核心线程。
ScheduledThreadPoolExec
提高数据科学效率的 8 个Python神库！
在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间。
1、Optuna
Optuna 是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。
2、ITMO_FS
ITMO_FS 是一个特征选择库，它可以为 ML 模型进行特征选择。拥有的观察值越少，就越需要谨慎处理过多的特征，以避免过度拟合。所谓“谨慎”意思是
AI 总瞎输出？PromptPilot 让 Prompt 百发百中！新手秒上手，首月零元购
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您是否曾遭遇这样的困境？向 AI 输入数百字需求后，生成的代码却如同 “脱缰野马”—— 要么遗漏关键逻辑，要么格式严重偏差，反复修改 prompt 的时间，
