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帖子 基礎數據分析師技能:SQL、R、Python、Power BI
- Python:通用編程語言,常用于數據分析與可視化。 - Power BI:微軟云商業分析工具,支持多數據源連接與高效分析。 課程從零開始教學,無基礎也可輕松掌握數據分析師必備技能。 適合人群 - 零基礎數據分析師 - 零基礎數據科學家
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仿真資料吧 ??? 25天前
視頻 數據分析大師進階課程之Python Pandas高級教程
是否覺得在信息時代感受到數據焦慮,無法利用好數據去變現?是否覺得自己Python數據處理能力跟不上實際需求?是否每次用Python時總是查閱CSDN或者Copy/Update別人的代碼?如果有以上感覺,說明你本身沒有完備的Python數據分析能力。其實你和成為Python專家只有一步之遙,本系列課程將帶你領略世界最成功數據分析庫之一——Python Pandas庫的方方面面。
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ColdFrog ??? 4年前
數據分析大師進階課程之Python Pandas高級教程
帖子 基礎學習Abaqus Python二次開發(全套案例)
課程會講解Python基礎內容,對學員的專業Python能力無嚴格要求,零基礎也可學習課程介紹Abaqus CAE是全球應用最廣泛的有限元分析軟件之一,由達索系統公司開發。
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仿真資料吧 ??? 3月前
帖子 Abaqus Python二次開發常用的函數接口、示例程序與注意事項介紹(含零基礎視頻教程)
在學習Python的時候由于Python的資料特別繁雜,0基礎在資料的搜集和篩選上面會比較困難,經常會踩坑,從而浪費不必要的時間。因此小編今天給大家特推一門0基礎課程——《跟兵哥零基礎Python》。課程僅需20元,即可幫您在6小時內迅速入門并掌握Python的軟件操作技巧!
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技術鄰公告 ??? 1年前
Abaqus Python二次開發常用的函數接口、示例程序與注意事項介紹(含零基礎視頻教程)
帖子 深度學習訓練營-使用 Python、Pytorch 的神經網絡
課程內容概述:模塊1:深度學習和Python簡介課程結構、學習目標和關鍵框架。Python 編程概述:從基礎到高級,確保您可以自信地實施任何深度學習概念。模塊 2:使用 Python 和 NumPy 的深度神經網絡 (DNN)使用 Python 和 NumPy 進行編程:了解數組、數據幀和數據預處理技術。
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仿真資料吧 ??? 1年前
帖子 集成多組學數據的機器學習在生物醫學中的應用
明確機器學習方法的適用性,優勢,以及局限性等 什么是機器學習機器學習的應用實例生物組學簡介(基因組學,轉錄組學,蛋白組學,代謝組學)機器學習在在多組學數據分析的應用 python基礎 目標:機器學習主流實現是python語言。
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。_4485 ??? 3年前
集成多組學數據的機器學習在生物醫學中的應用
帖子 Abaqus復合材料仿真指南:UMA/VUMAT子程序、Cohesive單元入門(資源分享,錯過后悔
Abaqus提供了多種后處理工具,可以繪制復合材料的應力云圖、應變云圖、破壞圖等,并提供豐富的數據輸出方式,方便用戶進一步分析?!?技術鄰的【復合材料力學】(網名)老師的《10小時夯實ABAQUS復合材料基礎建模》就是結合Abaqus復合材料分析全流程,制作的基礎教程。
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CAEer吳皓 ??? 2年前
Abaqus復合材料仿真指南:UMA/VUMAT子程序、Cohesive單元入門(資源分享,錯過后悔
帖子 python基礎
前言上期把python中的基礎數據類型和內置數據類型做了羅列,示例代碼如下:1)注釋。
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CAE咚咚鏘 ??? 3年前
python打基礎
帖子 Python在公差仿真中的應用-DTAS 3D尺寸公差分析&尺寸鏈分析軟件
DTAS Python在公差仿真中的應用作為一名長期從事裝配公差分析與三維仿真的尺寸工程師,我在實際項目中感受最深的,并不是理論方法有多復雜,而是大量重復、規則明確卻極其耗時的基礎建模工作。在復雜裝配項目中,零件與工裝數量多、層級深,點、孔、銷等幾何特征分布在不同的 Part 和 Piece 下。特征命名需要遵循統一規范,公差對象需要按規則批量建立。
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DTAS棣拓尺寸公差分析及尺寸鏈計算 ??? 2月前
Python在公差仿真中的應用-DTAS 3D尺寸公差分析&尺寸鏈分析軟件
帖子 數據建模、分析、挖掘技術
邏輯回歸程序設計 1.Python Spark邏輯回歸建模2.根據模型進行分類 第四天9:00-12:0014:00-17:00 十三、Python Spark回歸分析 1.大數據分析2.數據集介紹3.Python Spark回歸程序設計 1.數據準備2.訓練回歸模型
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龍騰AI技術 ??? 2年前
大數據建模、分析、挖掘技術
帖子 一份適合初學者的Python人工智能與機器學習入門指南-0
- 變量、數據類型、運算符 - 條件語句、循環 - 函數、模塊和包 - Python文件處理 - 錯誤處理與異常處理 - 庫的使用:NumPy、Pandas - 使用Matplotlib和Seaborn進行數據可視化 - 正則表達式 - 使用Pandas進行數據分析
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仿真資料吧 ??? 4月前
帖子 1python基礎知識0
接下來幾小節節主要講python基礎知識,人人都說python入門簡單,正是這樣卻不知從那一部分開始講起 。 簡約線條 極致色彩(由于太大無法全尺寸展示) 對比兩份之前準備的腦圖,更是感覺分享內容的繁雜,好在我痛定思痛,決定就分享簡約線條版本吧,這樣好像也夠用了。知識點很多,需要億點點耐心來學習。
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CAE咚咚鏘 ??? 3年前
1python基礎知識0
帖子 Data Cleaning and Preprocessing using Python
Python編程基礎,包括數據類型、運算符、數據結構及控制流結構。 2. 如何檢測并處理錯誤、刪除重復記錄以及處理缺失值。 3. 將變量調整為適合分析的格式,確保變量間的一致性與兼容性。 4. 把多個來源的數據整合到同一個數據集中。 5. 數據簡化——在保留關鍵信息的同時簡化數據集。 6.
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仿真資料吧 ??? 7月前
帖子 【篇三】生物醫藥領域發文難?(CADD、ROSETTA、多組學)一區SCI墊腳石已備好!
明確機器學習方法的適用性,優勢,以及局限性等什么是機器學習機器學習的應用實例生物組學簡介(基因組學,轉錄組學,蛋白組學,代謝組學)機器學習在在多組學數據分析的應用python基礎 目標:機器學習主流實現是python語言。
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。_4485 ??? 3年前
【篇三】生物醫藥領域發文難?(CADD、ROSETTA、多組學)一區SCI墊腳石已備好!
帖子 有限元(ABAQUS、ANSYS...)參考書分享
.pdf-《ABAQUS結構工程分析及實例詳解》王玉鐲-傅傳國.pdf-《ABAQUS有限元分析常見問題解答》曹金鳳-石亦平.pdf-《ABAQUS有限元分析實例詳解》石亦平.pdf-《ABAQUS有限元分析實例詳解》之讀后小結-完整版.pdf-《ABAQUS在士木工程中的應用》王金昌-陳頁開.pdf-《ANSYS工程結構數值分析》王新敏.pdf-《Python
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上吧皮卡丘 ??? 7月前
有限元(ABAQUS、ANSYS...)參考書分享
帖子 數據—人工智能領域高水平會議及熱點技術匯總
、Python Spark回歸分析1.大數據分析2.數據集介紹3.Python Spark回歸程序設計十四、Spark ML Pipeline 機器學習流程分類1.機器學習流程組件:StringIndexer、OneHotEncoder、VectorAssembler等2.使用Spark ML Pipeline 機器學習流程分類程序設計十五、Python Spark
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龍騰AI技術 ??? 3年前
大數據—人工智能領域高水平會議及熱點技術匯總
帖子 數據——決策樹(decision tree)
Spark回歸分析 :1.大數據分析;2.數據集介紹;3.Python Spark回歸程序設計十四、Spark ML Pipeline 機器學習流程分類 :1.機器學習流程組件:StringIndexer、OneHotEncoder、VectorAssembler等2.使用Spark ML Pipeline 機器學習流程分類程序設計十五、Python Spark 創建推薦引擎 :1.推薦算法
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龍騰AI技術 ??? 3年前
帖子 人工智能 大數據 深度強化學習
十一、Python Spark 貝葉斯模型 十二、Python Spark邏輯回歸 十三、Python Spark回歸分析 十四、Spark ML Pipeline 機器學習流程分類 十五、Python Spark 創建推薦引擎 十六、項目實踐 培訓目標 1.掌握大數據建模分析與使用方法。
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DSJ123 ??? 3年前
人工智能  大數據   深度強化學習
帖子 智能數據建模軟件DTEmpower 2025R3版本發布
天洑智能數據建模軟件DTEmpower在2025R2版本基礎上,新增大量更新和Bug修復,持續提升軟件性能,改善用戶體驗?,FDTEmpower 2025R3版已正式上線天洑軟件官網,歡迎下載體驗!R3版本主要更新:一、新增趨勢分析功能數據管理模塊新增時間序列分析板塊,可從中進入趨勢、突變分析功能。
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天洑軟件 ??? 5月前
智能數據建模軟件DTEmpower 2025R3版本發布
帖子 AI提升CAE效率80%,你還不會用嗎?看你著急嗎?
將CAE計算的結果,根據不同的變量DOE設計計算15組或者更多的數據結果,讓AI分析其變量和結果之間的聯系,根據最終的目標結果反推出一個最優輸入數據,并CAE再次驗證。這種應用應該是AI目前最常用方式,僅僅局限于從數據中發現規律。我們制造業做仿真可以發現需要仿真的項目也就是幾次的仿真分析迭代計算,結果輸出即可。而幾十次的計算得到最優解當然是有用的,但是工程價值不大。
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大龍貓?? ??? 15天前
AI提升CAE效率80%,你還不會用嗎?看你著急嗎?
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