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全网最全！EEG脑电公开数据库大盘点

答案当然是肯定的。对于刚进入EEG领域的同学来说，利用网上公开的EEG数据库练练手，顺便发表一些论文是个不错的选择。...公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大，公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。...EEG/ MEG/MRI/ fNIRS公开数据库大盘点》），但最近笔者又搜罗了不少EEG的公开数据库网站，因此在这篇推文里笔者把目前的EEG公开数据库进行了较为全面的总结，希望对大家有所帮助。...网址：http://www.eecs.qmul.ac.uk/mmv/datasets/deap/ 2.OpenNEURO 该数据库是一个用于分析和共享来自人脑成像研究的神经影像数据的开放平台。...，用于分析、重新分析和元分析。

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大数据开发需要学哪些项目从哪里入手比较好

大数据开发需要学哪些项目？从哪里入手比较好？大数据时代的兴起，带起了批量先进技术的发展，于大数据技术而言，核心就是数据，包括我们的个人信息、浏览记录和购买详单等等，都是庞大的数据库中的一个数据。...而大数据程序员在学习过程中，就会跟这些数据打交道，接触到不同的项目，从而不断升级自己的技术库。大数据一般有哪些项目?...大数据项目有很多，所用到的技术也是不同的，下面先给大家介绍一个在大数据中的典型项目。...如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料它们依靠计算机算法运行，根据顾客的浏览、搜索、下单和喜好，为顾客选择他们可能会喜欢...，这个数字就会跟着改变，这个信息又会反过来影响你在访问的每个页面上会看到什么，还有你会从亚马逊公司收到什么邮件和优惠信息 3、项目技术架构体系 a)推荐系统基础知识 b)推荐系统开发流程分析 c) Mahou

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大数据案例分析：中国的大数据在哪里？

只是，大数据给大多数人的感觉是，专业性强，操作繁琐，完全属于“高大上”的技术。普通人应该怎么理解大数据？普通人又该怎么玩大数据呢？今天，本文就给大家分析一下，大数据到底是个什么鬼？...大数据引领生活从硅谷到北京，大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。...然而大数据真正的应用核心是预测。以前单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机系统所改变甚至取代，运用大数据的处理与分析，为我们的生活创造出前所未有的可量化的维度。...▼解决方案之全维度数据分析与挖掘－时间、空间、维度、指标标准化，与业务强相关－联动分析、钻取分析、细节展示，多角度帮助深入挖掘问题，辅助决策－将智能分析结果通过QQ、微信、邮件、ERP写入等相关的方式通知用户...，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。

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618全网销售数据分析报告

全网又销售了多少呢？我们一起来看看《618全网销售数据分析报告》吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...推荐两个团队技术号 Github研习社:目前是由国内985博士，硕士组成的团体发起并运营，主要分享和研究业界开源项目，学习资源，程序设计，学术交流。回复就无套路送你一份自学大礼包。...机器学习研习社目前是由国内985博士，硕士组成的团体发起并运营。主要分享和研究机器学习、深度学习、NLP 、Python，大数据等前沿知识、干货笔记和优质资源。

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数据分析师哪里找数据？

很多数据分析师不知道怎么找数据下面是一些平台的数据查询网站，分享给大家名字-用途-网址/入口灰豚数据平台 ? 灰豚数据-淘宝直播数据分析平台灰豚数据是一个专业的短视频数据分析平台。...它的功能很齐全，可以做单个抖音号的数据管理，查看日常的运营情况；也可以对单个视频做数据追踪，知晓它的传播情况。除此之外，通过灰豚数据，你还能搜集到热门视频、音乐、博主等，还能查到热门带货情况。...https://v.taobao.com/ 淘数据电商热销商品下载,热卖类目查看,属性成交分析!高级价格分析,新上架行业集中度报告,全方位多维度精准的电商类目分析工具,可提取历史数据。...、粉丝量曲线图 https://leptc.github.io/bili/ BiliOB观测者 UP主的排名等信息,持续观测B站UP主和其作品的数据变化,并对视频各个指标的情报进行分析 https://...高级价格分析,新上架行业集中度报告,全方位多维度精准的电商类目分析工具,可提取历史数据卡思数据视频内容多平台热度查询 https://www.caasdata.com/index/rank/index.html

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域名在哪里买比较好购买域名的时候有哪些要注意的

域名现在也被列入了一种无形资产，也被国家越来越重视，很多域名都不能随便使用了，那么我们在选择创办网站的时候，服务器和域名是必不可少的，域名在哪里买比较好呢？在购买的时候还需要注意哪些事项呢？...域名在哪里买比较好 域名在哪里买比较好，最好是选择那些大型靠谱的交易平台，如果是注册域名的话就去那种大型的域名注册商。...当然，在交易的时候去专业正规的交易平台购买域名，我们的权益就会有所保证，而且在后期维护的时候他们也会更加地负责。...购买域名的时候有哪些要注意的在域名购买之前我们要考虑的因素也有很多，首先就是域名的长度。...以上就是域名在哪里买比较好的相关信息，我们在注册或购买域名时候需要注意的一些内容，大家如果还有什么疑问的话，也可以上网自行搜索。

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数据哪里找？奉上社会发展类公开数据清单：6千万条数据

目前列表中有5个中国的数据门户，分别为北京市政务数据资源网、大连市政府信息公开网、中国政府公开信息整合服务平台和上海市政府数据服务网。 ?...32016在哪里做生意最便利？世行报告告诉你在哪里投资做生意最合适？跨国公司很可能青睐的地点有哪些？...）：世界200多个国家和地区1970年以来完整的、连续的国民核算总量统计，以及源于各国家和地区的分析指标和定量数据。...(WHO Global Health Observatory):国家数据和统计信息，重点为对照性估计数；世卫组织为监测全球、区域和国家情况与趋势作出的分析。...包含：主体信息、数据库、国家数据和分析报告 http://www.who.int/gho/zh/ ?

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Excel2007中的数据分析工具在哪里？

相信有很多朋友对Excel2003是有着深厚的感情，但是随着时代的发展不得不升级用Excel2007、2010甚至2013，今天有这样一位朋友问我，Excel2007的数据分析工具跑哪里去了？...下面以2007为例，其实都差不多的。...数据分析工具是在安装 Microsoft Office 或 Excel 后可用的 Microsoft Office Excel 加载项（加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序...如果系统提示计算机当前未安装分析工具库，请单击“是”以安装它。 4、OK 加载分析工具库之后，“数据分析”命令将出现在“数据”选项卡上的“分析”组中。 ?...注释：若要包括用于分析工具库的 Visual Basic for Application (VBA) 函数，可以按加载分析工具库的相同方式加载“分析工具库 - VBA”加载宏。

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去哪里买域名比较好在购买域名的时候要注意些什么

计算机互联网的世界丰富多彩，在互联网领域有很多我们看不见摸不着，但是又的确存在的东西，就拿互联网网站的域名来讲，这里边就有很多的知识，我们在个人做网站的时候少不了购买的就是域名和服务器，那么一般来讲去哪里买域名更加靠谱呢...去哪里买域名比较好 去哪里买域名其实现如今我们普通人在购买域名的时候，只需要找到靠谱的域名交易平台就可以了，一般来讲这些交易平台都是非常正规的，选择那些大型可靠的平台，在交易之前想清楚自己想要什么，然后联系卖方进行交易就可以了...在购买域名的时候要注意些什么在购买域名的时候，其实也是有很多需要注意的点。...首先我们一定要清楚我们购买域名的地点是哪里，可以通过朋友推荐也可以是自己通过官方渠道购买，千万不要贪图便宜去那些小的商家购买，毕竟购买域名不是一次性的，它可以用好久，不能贪小便宜而损失了自己，其次在购买域名的时候...以上这些就是去哪里买域名以及购买域名时需要注意的那些点，其他再有什么不懂的地方也都可以上网查询。

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【数据分析】数据告诉你：梅西究竟厉害在哪里？

就是这个内特·西尔弗，新创办了一个使用统计数据来分析所有现象的新闻网站FiveThirtyEight。...近日，该网站的体育数据分析师兼作家Benjamin Morris，在彻底分析了有关里奥内尔·梅西这个被认为是当今世界NO.1的足球运动员的各种数据后发现，梅西身上兼具通常不可能并存的要素，简直是个奇迹般的球员...把这样的梅西的所有相关数据收集起来进行彻底分析的，是体育数据分析师Benjamin。...分析同一时期举行的22904场比赛的数据，用图表表示16574名球员的进球数（纵轴）和助攻数（横轴），就形成如下图表，很容易看出梅西和对手C罗的成绩高居榜首。...结论 Benjamin在彻底研究分析了与梅西相关的所有数据后说，“在2014年世界杯上，梅西此前存在的‘在巴萨的表现和在阿根廷国家队的表现的落差问题’几乎消失了”。

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全网最全的数据分析全流程攻略在这

当我们把这6个问题分析透彻，自然就找到了搜集数据的切入点，而不是在海量复杂的数据中大海捞针。这一步结束时，我们便可以明确数据分析流程：第一步是拿数据，第二步是分析数据，第三步是得出结论。...第二步：拿到数据面对海量的数据，我们从哪里拿？怎么拿？在这一步时，我们应该将其进一步细分为搭建数据框架和提取数据。...并不是，我们还需要进行数据预处理，将无用的数据处理掉，拿到干净的重要数据进行分析。第三步：分析数据进行到这一步时，我们还需要掌握足够的分析方法，今天我们了解一下常用的6个分析方法。...分类分析：分类是一种基本的数据分析方式，根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。...Yonghong Desktop内置多种主题风格这样以来，通过柱状图中最高的那一条、线图中波动最大的那一段，我们一眼就能看到问题出现在哪里。

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8+新热点：外泌体+公开数据的预后相关分析~

数据介绍本研究所用单细胞数据来自NCBI BioProject。从TCGA和GEO中获取了RNA测序数据和样本的临床信息。技术路线本研究技术路线如图所示。...从接受酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗的非小细胞肺癌(NSCLC)患者的单细胞RNA-seq数据中，本研究将3754个癌细胞聚集在一起，通过无监督图的聚类分析得出几个聚类。...图 3 04 TEXscore预测对免疫检查点阻滞剂的治疗反应接下来，本研究使用接受抗 PD-L1 治疗的转移性尿路上皮癌患者的 IMvigor210 数据集来分析 TEXscore 在筛选具有潜在治疗益处的患者中的表现...结果发现在TCGA 数据集中，不同肿瘤类型的免疫抑制微环境模式显著不同（图5 A）。...本研究的限制在于TEXscore 是基于来自肿瘤组织的 RNA-seq 数据建立的，应该对其进行优化以应用于液体活检。

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全网最全数据分析师干货-python篇

简单理解下数据仓库是多个数据库以一种方式组织起来数据库强调范式，尽可能减少冗余数据仓库强调查询分析的速度，优化读取操作，主要目的是快速做大量数据的查询数据仓库定期写入新数据，但不覆盖原有数据，而是给数据加上时间戳标签...模型聚类：高斯混合模型 k-means比较好介绍，选k个点开始作为聚类中心，然后剩下的点根据距离划分到类中；找到新的类中心；重新分配点；迭代直到达到收敛条件或者迭代次数。...主成分分析（PCA）通过正交变换将原始的n维数据集变换到一个新的呗称作主成分的数据集中。变换后的结果中，第一个主成分具有最大的方差值，每个后续的成分在与前述主成分正交条件限制下与具有最大方差。...②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果，根据评分函数进行选择，产生最终的插补值。...相比较而言，极大似然估计和多重插补是两种比较好的插补方法，与多重插补对比，极大似然缺少不确定成分，所以越来越多的人倾向于使用多值插补方法。 ?

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用于 LLM 的公开的数值数据

用于 LLM 的公开的数值数据这个存储库包含了用于训练 OpenAI 的大型语言模型的一部分公开的数值数据。这些数据已经被处理成符合 OpenAI 的数据管道格式。...此外，我们还提供了一个 Python 脚本，用于将原始的表格数据转换成适合训练的格式。...数据来源这些数据来自于以下公开的来源：美国劳工统计局 (BLS) 美国国家公共放送电台 (NPR) 美国国家航空航天局 (NASA) 欧洲航天局 (ESA) 美国国家档案管理局 (NARA) 美国地质调查局...我们提供了一个 Python 脚本，用于将原始的表格数据转换成适合训练的格式。您可以参考这个脚本来了解如何处理数据，以及如何根据您的需求修改它。...了解磁盘延迟有助于在处理大量数据时了解存储系统的性能瓶颈。网络延迟同一数据中心内的往返延迟（RTT）大约为 0.5 毫秒。跨洲际光缆的往返延迟大约为 150 毫秒。

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数据分析从哪里开始入门学习，可以推荐的书有哪些？

之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据科学领域最具影响力人物，他们不仅仅是数据科学专业人士和关注该领域人群的灵感来源，同时关注他们也确保你能够了解该领域的发展动向。...除参考国外的数据分析工作外，CDA数据分析学院结合多年数据分析培训和教育经验，总结了个人在获得第一份工作以后，如何能在岗位上不断提升，真正实现自己在数据分析行业的职业规划提升。...基于此，CDA数据分析研究院提供了科学的数据分析行业进阶规划如下：统计概率基础：数据分析行业分析，数据挖掘经典流程，数据的描述性分析，数据的推断性分析，方差分析，回归分析，多元统计等系列理论课程，唯有掌握原理...数据分析建模：利用工具进行数据分析模型、数据挖掘算法建模运用，常用的数据分析方法有（回归分析法、主成分分析法、典型相关分析、因子分析法、判别分析法、聚类分析法、结构方程、Logistic模型等），常用的数据挖掘算法有...《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。

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GitHub中公开的敏感数据

该博客提供了对GitHub存储库的详细分析，以及对“左移”安全性检查的迫切需求，以使所有团队（DevOps，工程和安全性）能够更早地发现并解决问题。...主要发现第42单元的研究人员通过GitHubs Event API分析了超过24,000个公共GitHub数据上传，发现了数千个包含潜在敏感信息的文件，其中包括： GitHub的事件API GitHub...研究人员发现了许多潜在的敏感数据条目，包括： 4109配置文件 2464 API密钥 2328硬编码的用户名和密码 2144私钥文件 1089个OAuth令牌经过对这些发现的分析，第42单元的研究人员证实了这些发现的有效性...通过GitHub公开了将近1GB的数据，包括AWS API密钥，日志文件和IaC模板。此事件详细说明了服务和基础结构配置文件中包含的合法API密钥向公众公开的情况。...和OAuth密钥的已识别环境配置和私钥文件第42单元的研究人员通过分析配置和私钥文件来完成他们的云深入研究。

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大数据的真正价值在哪里？

我认为，具有强大的数据分析能力同时能很好地把握行业标准并遵守规则的公司可以提供精确的过滤解决方案，从而为用户鉴别出最有价值的数据。...多剥一点洋葱（Onion）尽管有众多关于过滤和分析结构化数据的解决方案不断出现，例如Splunk企业版，它可收集、索引和处理所有应用程序、服务器和设备（物理、虚拟和云中）生成的可转移操作的机器数据。...我的观点是，真正的挑战是提供价格可取的，关于更复杂的过滤和实时分析非结构化数据的解决方案。虽然所有类型的数据总量预计在未来五年中将增长800%，其中80%将是非结构化数据。...我建议具备数据建模、分析、OCL、本体模型的数据挖掘等能力的公司，可以通过提供既针对结构化又针对非结构化数据的解决方案来获得一定优势。...引擎利用本体论就可以返回一个特定的结果：“亚伯拉罕-林肯”。本体论最简洁的表述方式：什么是数据？这意味着什么？它哪里来？为什么我们需要它——一旦我们知道这些，我们就能找到真正需要的数据了。

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数据分析从哪里开始入门学习，可以推荐的书有哪些？

之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据科学领域最具影响力人物，他们不仅仅是数据科学专业人士和关注该领域人群的灵感来源，同时关注他们也确保你能够了解该领域的发展动向。 ?...除参考国外的数据分析工作外，CDA数据分析学院结合多年数据分析培训和教育经验，总结了个人在获得第一份工作以后，如何能在岗位上不断提升，真正实现自己在数据分析行业的职业规划提升。...基于此，CDA数据分析研究院提供了科学的数据分析行业进阶规划如下：统计概率基础：数据分析行业分析，数据挖掘经典流程，数据的描述性分析，数据的推断性分析，方差分析，回归分析，多元统计等系列理论课程，唯有掌握原理...数据分析建模：利用工具进行数据分析模型、数据挖掘算法建模运用，常用的数据分析方法有（回归分析法、主成分分析法、典型相关分析、因子分析法、判别分析法、聚类分析法、结构方程、Logistic模型等），常用的数据挖掘算法有...《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。《机器学习》 ?

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大数据分析考科目三到底哪里容易被挂

于是，出于好奇的我，爬取了若干数据，看看大家的科目三到底是哪个项目最致命，以及分布的地区。...02 经过 1.首先老样子，爬取数据需要的模块： import random import requests import time from lxml import etree from urllib.parse...urljoin(baseurl, user_urls) parse_data(new_user_urls) time.sleep(random.randint(1, 1)) 爬取数据...2.接下来进行数据可视化词云： ? “紧张”， “靠边”， “转弯”， “技巧”， “教练”等，都是考生关注的！！！...主流的技术方案是配置全国各省市的JSON数据，这里使用的是BDP个人版，这是一个零编程的方案，我们通过Python导出一个CSV文件，然后将其上传到BDP中，通过简单拖拽就可以制作可视化地图，简直不能再简单

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「杂谈」35岁后，互联网数据分析人的出路在哪里？

小火龙站在「互联网数据分析人」的角度，总结了大概率的六条出路，看看有没有适合你的： 01 互联网大头兵有些同学不想做领导，只希望在技术和分析上成为行业的顶尖人才，那么「职场大头兵」或许会成为你一段时间的归宿...如果在公司内发展的比较好，可以保持这种状态；而如果对于现状不满意，跳槽可选择空间会比基层员工稍微窄一些，当然，如果选择降薪，机会还是很多的。但这类人群，普遍看惯了高薪，一般很难接受薪资降维。...推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️ 03 银行/国企银行/国企，这两者存在较多相似的地方，放在一起分析比较合适。这两类企业，也是很多快35岁人群梦寐以求的地方。...对于数据岗位，据这类企业的朋友反馈，也会有一定比例的加班情况，工作时间内也比较忙。所以如果是奔着不卷去的，建议入职之前详细了解下岗位情况。...环境：这两类企业的风格相对国有化一些，对于身处互联网多年的同学来说，是需要一定时间去适应的，是否能够适应国企的氛围，也是选择这类企业的关键。

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