数据清洗的概念、常见问题及实践方法

大数据时代,必须经过清洗、分析、建模、可视化才能体现其价值,然后众多数据中总是存在很多“脏数据”,也就是不完整、不规范、不准确的数据,数据清洗就是指将“脏数据”洗掉,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值,从而提高数据质量。通过有效的数据清洗,能够确保所有数据集应保持一致并且没有任何错误,为以后数据的使用...

??越野滑雪项目配速策略研究新方法:基于GNSS定位数据精细化分析

1.3数据处理为了比较运动员在短距离1.5km比赛场地相同位置的分段时间和速度,本研究采用坐标映射程序的方法对其滑行位置和速度进行标准化处理。首先,在比赛开始前使用GNSS定位系统设备测量短距离1.5km比赛场地,该设备具有1cm±1ppm水平和2cm±1ppm垂直定位精度。其次,基于GNSS设备的距离和海拔等定位数据建立比...

100 个网络基础知识_澎湃号·政务_澎湃新闻-The Paper

它包括用于一个设备能够与另一个设备通信的电缆类型和协议。2)OSI参考模型的层次是什么?有7个OSI层:物理层,数据链路层,网络层,传输层,会话层,表示层和应用层。3)什么是骨干网?骨干网络是集中的基础设施,旨在将不同的路由和数据分发到各种网络。它还处理带宽管理和各种通道。4)什么是LAN?LAN...

Unstructured.io:让企业非结构化数据 LLM-Ready

企业的数据包括结构化数据和非结构化数据,其中非结构化数据占了80%,但在LLM出现之前,企业ETL处理的主要是结构化数据。因为传统ETL工具不能在非结构化数据中提取足够的特征,同时传统机器学习模型受智能程度限制,对数据精确度的要求比LLM更高,这使得企业一直不能很好的把非结构化数据利用起来。而LLM与...

智能汽车如何进行数据闭环?

数据闭环的主要流程包括数据采集、数据传输、数据存储、数据预处理、数据清洗、自动标注、模型训练、仿真测试、车端验证、数据回灌。数据采集是数据闭环的起点,可以依靠传感器技术,通过道路采集车、量产车、车主数据贡献等方式进行数据采集,此外多模态大模型技术也能够通过场景生成进行数据采集,丰富数据库的内容,解决Corner...

陈登坤对话海螺AI:大模型激活另类数据价值(上)

大模型,尤其是自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)模型,能够处理和分析这些海量的另类数据,从中提取有价值的信息(www.e993.com)2024年11月14日。以下是大模型激活另类数据价值的几个关键点:1.数据整合与分析:大模型能够整合来自不同来源和格式的另类数据,通过高级分析技术,如情感分析、趋势预测等,为用户提供深入的洞察。

万字长文解构中国如何复刻 Sora:模型架构、参数规模、数据规模...

当各种模态的数据都压缩到同一个隐含的空间后,模型需要在隐含空间进行对齐或转换。具体来说,训练时是对齐,推理时是转换。比如说文生视频,训练时主要是寻找文本和视频之间、以及视频内部在时空维度的对应关系,推理时是把文本Prompt转换成视频。这个步骤又有两个维度的选择:...

武汉当代明诚文化体育集团股份有限公司关于2024年度对各子公司...

注1:上述担保额度预计范围包括存量担保、新增担保及存量担保的展期或续保。实际发生担保总额取决于担保方与银行等金融机构签订具体担保合同约定为准。注2:担保方式包含但不限于保证、抵押、质押。注3:担保内容包括但不限于贷款、信用证开证、银行承兑汇票、贸易融资、保函担保、外汇及商品等衍生交易、履约担保、银行...

互联网大厂面试官:一份好简历是这样写出来的

一般来说,流量数据、转化率、销售数据、用户数据等都属于隐私信息,不应在简历中披露。如果在简历中随意披露这些信息,可能会让面试官对你的职业操守产生怀疑。(2)长期思考的证明另一个重要的加分项是能够展示你长期思考能力的材料,比如个人博客、公众号等。这些内容可以体现一个人的长期思考和变化,是非常重要的加...

高富平:数据知识产权保护论纲 | 数字法治202402

内容提要:数据是人类认识客观世界的媒介,是知识或创新的原料。在“大数据+机器学习”为主导的智能时代,传统以人类智能为主的知识生产方式被改变,进一步分为数据生产和知识生产两个阶段,其中数据具有生产资料性质。因此,推进数据资源的社会化利用,促进知识生产从而提升社会生产力是数据权益保护的最终目的。知识产权制度是为...