63--课程中心-数据获取与数据模型

微软MVP Eleven

企业官方账号

2023-01-13 02:51:20

课时名称	课时知识点
63--课程中心-数据获取与数据模型	63--课程中心-数据获取与数据模型

...全文

52 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

本文介绍了一门课程的开发，内容涉及通过搜索引擎获取实时数据的相关技术与实现方式。作者探索了以 Perplexity AI 为代表的大型模型技术，并着重解析了这一技术背后的原理，展示了其对实时数据获取的可能应用。

数据分析-PART0--数据分析综合数据分析-PART1--数据获取和步骤数据分析-PART2--10大数据分析模型数据分析-PART3--数据分析常用指标数据分析-PART4--数据分析方法数据分析-PART5--数据分析可视化数据分析-PART6--数据分析能力培养数据分析-PART 7--数据分析工具网站书籍随着人口和流量红利的下降，互联网行业必然会朝...

大模型、数据获取、数据标注、数据清洗、数据安全、数据隐私 1. 背景介绍近年来，大模型技术蓬勃发展，取得了令人瞩目的成就。从自然语言处理到计算机视觉，从药物研发到科学发现，大模型正在深刻地改变着我们生活的方方面面。然而，大模型的训练和应用离不开海量高质量的数据支撑。数据获取成为了制

DS/ML：数据科学技术之机器学习领域六大阶段最强学习路线(初步探索性数据分析EDA→数据预处理/广义的特征工程→模型训练/评估/推理→模型分析/反思/再优化→模型部署与监控→模型全流程优化)详解导读：数据科学和机器学习实战最强学习路线，博主这次花了真的是好久好久的时间(大概数不清的凌晨吧)，以数据科学生命周期和机器学习工程化的视角进行了精心整理，今天终于结束了，真心不容易……希望能够对家学习数据科学和机器学习技术有所帮助。本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结

目录 1.需求分析 1.1用例模型 1.1.1用例图 1.1.2用例描述 1.2过程模型 1.2.1数据流 1.2.2数据字典 1.3 安全性和完整性需求 1.4数据字典 1.4.1数据项 1.4.2数据结构 1.4.3数据流 1.4.4数据存储 1.4.5数据过程 2概念结构设计 2.1 ER模型 2.1.1 实体及属性 2.1.2 实体之间的联系 2.2 E-R图 2.2.1房间实体及属性 2.2.2客户实体

徐杨的课程社区_NO_2

1

社区成员

253

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章