人工智能
因子分析怎么计算权重？
一、案例说明
案例背景与研究目的
研究短视频平台不同维度所占权重情况，调查搜集了200份数据其中20项可分为品牌活动，品牌代言人，社会责任感，品牌赞助和购买意愿品牌五个维度。案例数据中还包括基本个体特征比如性别、年龄，学历，月收入等。以及短视频平台观看情况和消费情况。数据样本为200个。
想要根据短视频平台调查的数据进行因子分析，判断因子与测量项之间的关系得到相应维度，对于二
2024 年 6 个开源 AI 网页爬虫框架对比评测：功能解读、应用场景分析
这是本系列的第三篇文章，重点介绍如何从网络抓取数据以丰富大模型的上下文。无论是个人使用的 AI 搜索引擎，还是企业级的知识库应用，获取实时网络数据都是关键功能，特别是网页信息的更新，有助于提高大模型回答的准确性和时效性。关于本地文档（尤其是 PDF 文件、扫描印影件、图像等）的处理方法ÿ
跟着Nature Communications学作图：R语言箱线图和拟合曲线展示泛基因组中的基因家族数量
论文
Chromosome-level assemblies of multiple Arabidopsis genomes reveal hotspots of rearrangements with altered evolutionary dynamics
拟南芥NC_panGenome
【分布式】系统学习分布式系统
分布式是什么？
分布式其实就是将相同或相关的程序运行在多台计算机上，从而实现特定目标的一种计算方式。
从这个定义来看，数据并行、任务并行其实都可以算作是分布式的一种形态。
从这些计算方式的演变中不难看出，产生分布式的最主要驱动力量，是我们对于性能、可用性及可扩展性的不懈追求。
按照业务的架构层次栈，自底向上按照资源、通信、数据与计算的维度，梳理出了 4 个技术层次：分布式资源池化、分布式通信、分布
学会分享才会学得更好
有一种学习方法叫“教授他人”，可以让你学得更好。要想给别人讲明白，自己得先弄明白。这个经验有没有经过科学实证验证？
科学家做了大量科学研究，结果表明，当教授他人时，会获得显著的学习收益，这在研究中称之为“从教中学”。学习有三种结果。
第一种：无效学习，既没有学到知识，也不能迁移应用，什么都没有学到。比如，听了一堂课，啥也没记住。第二种：机械学习，能记住相关信息，但不理解也不能运
spark数据倾斜以及解决方案
对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。
对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模（节点数量）的增加，应用整体耗时线性下降。如果一台机器处理一批大量数据需要120分钟，当机器数量增加到3台时，理想的耗时为120 / 3 = 40分钟。但是，想做到分布式情况下每台机器执行时间是单机时的1 / N，就必须保证每台机器的任务量相等。不幸的是，很多
Qt Creator牵手DeepSeek，开启AI开发新征程
一、引言在当今软件开发的快速发展进程中，人工智能（AI）技术正以惊人的速度融入各个环节，为开发者带来了前所未有的便利和效率提升。从代码自动补全到智能错误检测，AI 的应用让软件开发过程变得更加智能、高效 。其中，大语言模型如 DeepSeek 的出现，更是为开发者提供了强大的智能助手，能
机器学习入门总结和各类常用神经网络汇总(第一篇)
这里总结了李宏毅老师的机器学习的课程。首先我们将会了解到机器学习的概念，但是课程的主要观点将会聚焦到Deep Learning。进行了解之后我们会学习到监督学习( supervised learning )的相关网络，还有自监督学习(self- supervised learning)的相关知识，包括生成对抗网络（GAN），BERT，Tansformer等。后面还会讲到强化学习（Reinforce
