- LBA-ECO CD-37 Secondary Forest Biomass and Age Class, Rondonia, Brazil简介该数据集提供了巴西朗多尼亚州次生林的林分年龄、森林形成和土地覆盖分类图，以及景观层面地上活木质生物量 (AGLB) 的估算值。阈值年龄制图算法 (TAMA) 应用于密集间隔时间序列的 Landsat 影像（1975 年至 2003 年），以推导出... LBA-ECO CD-37 Secondary Forest Biomass and Age Class, Rondonia, Brazil简介该数据集提供了巴西朗多尼亚州次生林的林分年龄、森林形成和土地覆盖分类图，以及景观层面地上活木质生物量 (AGLB) 的估算值。阈值年龄制图算法 (TAMA) 应用于密集间隔时间序列的 Landsat 影像（1975 年至 2003 年），以推导出...
- 🌟【技术大咖愚公搬代码：全栈专家的成长之路，你关注的宝藏博主在这里！】🌟📣开发者圈持续输出高质量干货的"愚公精神"践行者——全网百万开发者都在追更的顶级技术博主！👉 江湖人称"愚公搬代码"，用七年如一日的精神深耕技术领域，以"挖山不止"的毅力为开发者们搬开知识道路上的重重阻碍！💎【行业认证·权威头衔】✔ 华为云天团核心成员：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家✔ 开发者社区... 🌟【技术大咖愚公搬代码：全栈专家的成长之路，你关注的宝藏博主在这里！】🌟📣开发者圈持续输出高质量干货的"愚公精神"践行者——全网百万开发者都在追更的顶级技术博主！👉 江湖人称"愚公搬代码"，用七年如一日的精神深耕技术领域，以"挖山不止"的毅力为开发者们搬开知识道路上的重重阻碍！💎【行业认证·权威头衔】✔ 华为云天团核心成员：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家✔ 开发者社区...
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- 嗯，用户要求我按原文整理关于颜色分类站执行机构的技术文档。这段内容详细描述了仿真系统中各种气缸和传感器的配置步骤，专业性很强。用户可能是自动化工程师或机电专业学生，正在调试分拣设备的仿真程序。从文档编号（图1-33至1-44）来看，这应该是某本教材或手册的节选，用户可能需要规范格式用于报告或实际操作参考。整理时要注意几个关键点：原文有部分格式错乱（比如缩进代码块残留的markdown符号），... 嗯，用户要求我按原文整理关于颜色分类站执行机构的技术文档。这段内容详细描述了仿真系统中各种气缸和传感器的配置步骤，专业性很强。用户可能是自动化工程师或机电专业学生，正在调试分拣设备的仿真程序。从文档编号（图1-33至1-44）来看，这应该是某本教材或手册的节选，用户可能需要规范格式用于报告或实际操作参考。整理时要注意几个关键点：原文有部分格式错乱（比如缩进代码块残留的markdown符号），...
- 一、引言统的选品方式往往依赖于经验主义，即依靠行业专家的直觉和过往经验来判断哪些产品可能成为爆款。然而，随着市场的不断变化和消费者需求的日益多样化，这种方式逐渐显露出局限性。DeepSeek凭借其强大的社交数据挖掘和爆款预测能力，正在为新零售企业重写选品规则手册。本文将从开发者的视角出发，深入解析DeepSeek在社交数据挖掘与爆款预测方面的算法突破，为新零售企业提供新的选品思路和方法。二、... 一、引言统的选品方式往往依赖于经验主义，即依靠行业专家的直觉和过往经验来判断哪些产品可能成为爆款。然而，随着市场的不断变化和消费者需求的日益多样化，这种方式逐渐显露出局限性。DeepSeek凭借其强大的社交数据挖掘和爆款预测能力，正在为新零售企业重写选品规则手册。本文将从开发者的视角出发，深入解析DeepSeek在社交数据挖掘与爆款预测方面的算法突破，为新零售企业提供新的选品思路和方法。二、...
- 一、引言门店巡检作为保障门店正常运营、提升服务质量的关键环节，传统的巡检方式已经难以满足日益增长的业务需求。随着人工智能技术的发展，尤其是多模态技术的出现，为门店巡检带来了新的变革机遇。本文将深入探讨如何利用DeepSeek多模态技术重构新零售企业的线下门店巡检流程，分享技术落地的实战经验。二、传统巡检的困境维度痛点效率黑洞30%时间花在填写纸质表格视觉盲区人眼连续检查4小时后准确率下降40... 一、引言门店巡检作为保障门店正常运营、提升服务质量的关键环节，传统的巡检方式已经难以满足日益增长的业务需求。随着人工智能技术的发展，尤其是多模态技术的出现，为门店巡检带来了新的变革机遇。本文将深入探讨如何利用DeepSeek多模态技术重构新零售企业的线下门店巡检流程，分享技术落地的实战经验。二、传统巡检的困境维度痛点效率黑洞30%时间花在填写纸质表格视觉盲区人眼连续检查4小时后准确率下降40...
- 一、引言在当今数字化浪潮席卷的时代，新零售行业正经历着前所未有的变革。传统零售模式正逐渐被融合线上线下优势的新零售模式所取代，消费者对于购物体验的要求也日益提高。在这样的背景下，大模型 API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的出现为新零售企业带来了新的机遇。大模型 API 拥有强大的自然语言处理、图像识别、数据分析等能力，能够帮助企业挖... 一、引言在当今数字化浪潮席卷的时代，新零售行业正经历着前所未有的变革。传统零售模式正逐渐被融合线上线下优势的新零售模式所取代，消费者对于购物体验的要求也日益提高。在这样的背景下，大模型 API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的出现为新零售企业带来了新的机遇。大模型 API 拥有强大的自然语言处理、图像识别、数据分析等能力，能够帮助企业挖...
- 一、引言在当今数字化浪潮的推动下，新零售企业正经历着前所未有的变革。海量的数据成为了企业发展的核心驱动力，如何从这些数据中提取有价值的信息，成为了企业提升竞争力的关键。自然语言处理（NLP）技术的发展为这一问题提供了有效的解决方案，而大语言模型如 DeepSeek 更是展现出了强大的语言理解和生成能力。然而，在实际应用中，仅仅让 DeepSeek 输出自然语言文本往往无法满足新零售企业的需求... 一、引言在当今数字化浪潮的推动下，新零售企业正经历着前所未有的变革。海量的数据成为了企业发展的核心驱动力，如何从这些数据中提取有价值的信息，成为了企业提升竞争力的关键。自然语言处理（NLP）技术的发展为这一问题提供了有效的解决方案，而大语言模型如 DeepSeek 更是展现出了强大的语言理解和生成能力。然而，在实际应用中，仅仅让 DeepSeek 输出自然语言文本往往无法满足新零售企业的需求...
- 爬虫概述 1. 爬虫的概念  爬虫基础 http协议复习 1. http以及https的概念和区别 2. 爬虫特别关注的请求头和响应头 3. 常见的响应状态码 4. 浏览器的运行过程 5. 关于http协议的其它参考阅读 Mongodb数据库 介绍 内容 mongodb的聚合操作 2 mongodb的常用管道和表达式 3 管道命令之`$g 爬虫概述 1. 爬虫的概念  爬虫基础 http协议复习 1. http以及https的概念和区别 2. 爬虫特别关注的请求头和响应头 3. 常见的响应状态码 4. 浏览器的运行过程 5. 关于http协议的其它参考阅读 Mongodb数据库 介绍 内容 mongodb的聚合操作 2 mongodb的常用管道和表达式 3 管道命令之`$g
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- LBA-ECO CD-36 South American Land Data Assimilation System Atmospheric Forcing Data简介该数据集提供了南美洲陆地数据同化系统 (SALDAS) 的大气强迫数据，这些数据对于南美洲陆地表面建模至关重要。这些数据是通过结合模型数据和基于观测的数据源得出的。强迫数据覆盖整个南美洲大陆，分辨率为 0.125 度，基于... LBA-ECO CD-36 South American Land Data Assimilation System Atmospheric Forcing Data简介该数据集提供了南美洲陆地数据同化系统 (SALDAS) 的大气强迫数据，这些数据对于南美洲陆地表面建模至关重要。这些数据是通过结合模型数据和基于观测的数据源得出的。强迫数据覆盖整个南美洲大陆，分辨率为 0.125 度，基于...
- Excel的使用 全渠道业务概述 1. Excel的使用(预计4小时) 2. 全渠道业务分析(预计4小时) 第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame基本操作 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 分组聚合、过滤、转换 第09章 时间序列分析 第10章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化 Excel的使用 全渠道业务概述 1. Excel的使用(预计4小时) 2. 全渠道业务分析(预计4小时) 第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame基本操作 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 分组聚合、过滤、转换 第09章 时间序列分析 第10章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
- 1.1 推荐系统简介 学习目标 1 推荐系统概念及产生背景 2 推荐系统的工作原理及作用 3 推荐系统和Web项目的区别 1.3 推荐算法 1 推荐模型构建流程 2 最经典的推荐算法：协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering） 3 相似度计算(Similarity Calculation) 4 协同过滤推荐算法代码实现： 二 根据用户行为数据创建ALS模 1.1 推荐系统简介 学习目标 1 推荐系统概念及产生背景 2 推荐系统的工作原理及作用 3 推荐系统和Web项目的区别 1.3 推荐算法 1 推荐模型构建流程 2 最经典的推荐算法：协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering） 3 相似度计算(Similarity Calculation) 4 协同过滤推荐算法代码实现： 二 根据用户行为数据创建ALS模
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