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  初用阿里的quick BI

  今天试试了是阿里的QuickBI（高级版），总体来说对需要做简单的数据分析与可视化的业务人员来说是很友好的，可以满足90%以上的业务需求了，只是还是有少许bug，希望开发同志能持续改进，让数据为业务赋能更便捷。...

  2024-11-22 qiguaw 资源文章 10 ℃ 0 评论
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  Quick BI无需开发完成集成并打通其他系统的解决方案

  智能分析套件QuickBI是一个专为云上用户量身打造的新一代智能BI服务平台。QuickBI可以提供海量数据实时在线分析服务，支持拖拽式操作和丰富的可视化效果，帮助您轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等工作。...

  2024-11-22 qiguaw 资源文章 11 ℃ 0 评论
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  数据中台能力如何赋能BI数据分析?

  本文深入探讨了数据中台如何通过统一指标管理、任务影响分析、数据报表治理及全维度钻取等能力，为BI数据分析提供强大支持。文章详细介绍了数据中台的操作方法和其在提升数据分析效率、准确性和智能化方面的应用。一、统一报表指标业务口径...

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  可视化工具对比:JimuReport VS QuickBI

  在当今数据驱动的商业环境中，可视化工具成为企业挖掘数据价值、辅助决策的关键利器。BI产品也越来越多，那么如何选择一款性价比高的BI产品呢？...

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  今日 Paper | 可视问答模型;神经风格差异转移;图像压缩系统 ;K-SVD图像去噪等

  目录准确性与复杂性：可视问答模型中的一种权衡神经风格差异转移及其在字体生成中的应用基于GAN的可调整的图像压缩系统基于原始-对偶活动集算法的K-SVD图像去噪神经阅读理解与超越准确性与复杂性：可视问答模型中的一种权衡...

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  SRCNN:基于深度学习的超分辨率开山之作回顾

  本文提供了与SRCNN论文的总结和回顾，如果你对于图像的超分辨率感兴趣，一定要先阅读这篇论文，他可以说是所有基于深度学习的超分辨率模型的鼻祖卷积神经网络通常用于分类，目标检测，图像分割等与某些与图像有关的问题中。在本文中，将介绍CNN如何...

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  厉害啊!分离人声，全靠这4款2024最新款音频分离工具

  在音频处理中，人声分离是一个常见的需求。简单来说，人声分离就是将混合音频中的人声和背景音乐（或其他环境声音）分离的过程。随着科技的发展，我们已经有多种方法和技术可以实现这一目标。在本文中，我们将介绍四种可以实现人声分离的工具和方法。一、金舟...

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  跨媒体网络舆情，让数据来“说话”

  编者按：网络与新媒体的发展，用户参与网络形式和内容呈现多元化，也导致了多样化数据的产生，非结构化舆情数据及相互关系的处理已成为必然，这与传统结构化或同构舆情数据处理相比，在方法和技术方面都存在巨大挑战和困难。湖南师范大学新闻与传播学院段峰峰...

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  稀疏性正则化 (Regularization for Sparsity):L? 正则化

  稀疏矢量通常包含许多维度。创建特征组合会导致包含更多维度。由于使用此类高维度特征矢量，因此模型可能会非常庞大，并且需要大量的RAM。在高维度稀疏矢量中，最好尽可能使权重正好降至0。正好为0的权重基本上会使相应特征从模型中移除。将特...

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  机器学习西瓜书简明笔记(12)特征选择与稀疏学习

  上篇主要介绍了经典的降维方法与度量学习，首先从“维数灾难”导致的样本稀疏以及距离难计算两大难题出发，引出了降维的概念，即通过某种数学变换将原始高维空间转变到一个低维的子空间，接着分别介绍了kNN、MDS、PCA、KPCA以及两种经典的流形学...

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