数据分析的六步法是什么? 数据分析一般涉及6个步骤:设定目标、数据发掘、数据监控、数据处理、数据分析、数据总结。 一、设定目标 数据分析启动前,要先设定明确、可拆解的目标,需要清除知道自己做数据分析的最终目标,才能保证分析过程中遭遇到大量的新数据而最终偏离了目标。 二、数据挖掘 很多企业没做数据分析的原因,很可能是从一开始就没有设定“数据埋点”,以此,善用工具可以带来大量的数据积累。 如何设定数据埋点、获取 人工智能 2026年06月09日 95 点赞 0 评论 15309 浏览
【Claude实战】使用 GitHub CLI (gh) 汇总 GitHub 仓库 文章目录 简介 安装与认证 安装 GitHub CLI 认证 GitHub 账户 核心仓库命令 列出所有仓库 搜索仓库 查看仓库详情 gh实际应用场景 场景 1:批量获取所有仓库信息 场景 2:按语言分类统计仓库 场景 3:查找最近更新的仓库 场景 4:汇总组织下的所有仓库 高级技巧 软件工程 2026年06月09日 194 点赞 0 评论 7470 浏览
拒绝代码泄露与“屎山”迷航:GitNexus纯本地知识图谱+可视化关系网,引发GitHub 8800星狂欢 拒绝代码泄露与“屎山”迷航:GitNexus纯本地知识图谱+可视化关系网,引发GitHub 8800星狂欢 当你还在为接手"屎山代码"而痛苦抓头发,或者抱怨AI代码助手总是"幻觉"出不存在的函数时,GitNexus 已经把整个代码库变成了一张高维的可视化知识图谱——而且,这一切都发生 软件工程 2026年06月09日 139 点赞 0 评论 16967 浏览
手机上也能运行Stable Diffusion?Github上开源且完全免费的AI生图软件!斩获1.4K Stars Hello,大家好!今天给大家分享一款GitHub上1.4k星标的开源神器——手机端AI绘画工具,软件已经整理在文末,有需要的朋友记得获取保存哦~ 链接: 一、软件打开方式这款工具为安卓APK安装包,共提供两个版本:带 软件工程 2026年06月09日 56 点赞 0 评论 10951 浏览
【深度解析】Codex 集成 Ollama:在本地开源大模型上构建 AI 编程工作流 摘要Codex 与 Ollama 的集成,让开发者可以在本地运行开源大模型,并将其接入 AI 编程助手工作流。本文围绕本地模型部署、Codex 调用、代码生成与审查场景展开,补充云端大模型 API 的工程化选型方案。 背景介绍AI Coding Agent 已经从“代码补全工具”演进为“软件工程协作系统”。以 Codex 为代表的 AI 编程助手 软件工程 2026年06月09日 42 点赞 0 评论 8581 浏览
从零玩转GitHub:避坑指南与进阶技巧——2026年还不懂的天塌了 好的,今天这篇,咱不聊风花雪月,不扯行业趋势,就唠一个程序员安身立命的硬通货——GitHub。对,就是那个绿油油的头像、一片Contributions的小方格,被无数简历写成“熟悉版本控制工具”,但可能连git merge和git rebase区别都讲不明白的那个玩意儿。我告诉你,202 软件工程 2026年06月09日 132 点赞 0 评论 13585 浏览
【GitHub项目推荐--awesome-design-md:给 AI 一份“设计说明书”,告别随机 UI】⭐⭐⭐⭐⭐ GitHub 地址: 简介awesome-design-md 是一个专为 AI 时代打造的开源设计系统模板库。它基于 Google Stitch 提出的 DESIGN.md概念,将全球顶级产品(如 Stripe、Vercel、Linear)的 软件工程 2026年06月09日 146 点赞 0 评论 14578 浏览
鸿蒙开发-想给UI加模糊和HDR效果?uiEffect效果级联详解 给 UI 加点"特效":模糊、提亮、效果级联你有没有注意到,现在很多 APP 的 UI 都有一种"毛玻璃"效果?比如 iOS 的控制中心、华为的下拉通知栏,背景是模糊的,前景内容清晰,看起来特别有层次感。或者你有没有想过,在展示 HDR 照片时,让照片的 软件工程 2026年06月09日 154 点赞 0 评论 14830 浏览
一文讲透 Codex 工作树(Worktree):它和 Git 分支到底是什么关系? 很多人第一次在 Codex 里看到“创建工作树”时,都会有同一个疑问:这到底是新建分支,还是新建文件夹?它和 Git branch 又是什么关系?如果你也被这些概念绕晕过,这篇文章就专门把它讲清楚。看完你应该能搞明白 4 件事: Codex 工作树到底是什么 它和 Git 分支是什么关系 什 软件工程 2026年06月09日 78 点赞 0 评论 11180 浏览
金仓数据库 KES:DISTINCT 语句性能优化实践与内核实现 目录一、传统数据库 DISTINCT 执行的常见性能弊端1.1 无过滤全表去重:排序与全扫开销居高不下1.3 常量精准查询:结果唯一仍执行冗余去重1.2 多表关联去重:冗余分组进一步放大性能损耗二、KES内核双层优化机制,重构DISTINCT执行逻辑2.1 第一层优化:语义等价转换,DISTINCT替换为GROUP 软件工程 2026年06月09日 84 点赞 0 评论 7275 浏览