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全国大学生数据分析大赛 2024年第三届全国大学生数据分析科普知识竞赛来啦! 竞赛时间:2024年3月1日至12月31日 主办单位:中国现场统计研究会 竞赛内容: 初赛报名免费,第一阶段为理论赛,线上答题,总时长120分钟。 选择题超级简单,只需高中概率知识即可解答。 数据分析操作题先在线观看解析,了解解题步骤,然后下载数据集,使用在线分析工具简单操作即可得出答案。 奖励: 70分以上即可获得电子版证书,过程相对容易。 国家级证书和技能认证证书对综合测评和简历都非常有帮助。 悤𝕥与: 打开电脑搜索SPSSPRO官网,在首页选择知识竞赛入口即可进入答题。 快来参加这场数据分析盛宴,获得国家级证书和技能认证吧!
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有什么免费的直链网盘? 每个企业和个人都需要一种方便快捷的方式来存储和共享文件。正因如此,直链网盘成为了不二之选。那么,有什么免费的直链网盘可供选择呢?Zoho网盘是少见的免费直链网盘。 一、什么是免费的直链网盘? 简单来说,直链网盘就是一种在线存储解决方案,您可以将文件上传到网络上,生成一个直接的下载链接,便于分享。 这种服务通常无需用户注册或登陆即可下载,不存在复杂的跳转页面,点击链接即可访问文件。在学习和工作中,直链网盘大大提升了文件分享的效率。 比如,你需要在小组项目中共享一个大型数据集或在公司内分发培训资料,直链网盘都可以大显身手。 二、主流的免费直链网盘产品 互联网提供了多种免费的直链网盘,以下是一些比较主流的选择: 1.Zoho WorkDrive企业网盘 Zoho WorkDrive 是Zoho公司旗下的一款专为团队和企业设计的云存储和文档协作平台。 主要特点 共享与协作 团队文件夹 实时协作 团队权限管理 功能: 主要用于内部协作,Zoho WorkDrive允许用户生成文件的共享链接,方便在组织外部分享文件。 安全性: 加密存储:重要数据在传输过程中以及存储时,都使用加密技术来保护用户信息。 合规标准:符合多项国际安全标准,适用于高度敏感的企业环境。 集成能力: Zoho生态系统:与Zoho Office、Zoho CRM等其他Zoho工具无缝集成,统一的生态系统提升整体办公效率。 第三方集成:支持与其他常用办公工具的集成,如Microsoft 365和G Suite。 应用场景 Zoho WorkDrive 是一个全面的工作空间,特别适合中小型企业和部门团队。其适用场景包括: 在线团队项目管理:适合需要实时协作与文件共享的团队项目。 安全文件共享:适用于需要外部分享大文件且对数据安全性有较高要求的用户。 复杂权限管理:适合有多层次权限需求的企业,确保只有授权的人员能访问特定文档。 2.MEGA 特点:提供高达20GB的免费存储空间,支持端到端加密功能,注重用户的隐私和安全。 应用场景:适合隐私较高的文件需求。 3.Zippyshare 特点:无需注册即可使用,文件上传后直接生成下载链接。唯一不足是文件有30天的保存期限。 应用场景:适用于临时文件分享,比如一次性发放会议资料或活动照片。 三、选择考量 选择合适的直链网盘服务时,有几个关键因素需要考虑: 存储空间:了解每个服务提供的空间大小,免费选项通常有限制,需根据实际需求进行权衡。 便捷性:直链生成的过程是否简便,是否需要借助第三方工具实现直链。 安全性:查看服务提供了何种等级的安全保障,例如SSL加密,数据隐私保护措施。 可用性:文件访问是否顺畅,是否容易受网络条件的影响。 集成度:与其他应用程序、软件的兼容性,是否可以无缝对接到现有的工作流程中。 免费的直链网盘在学习和工作中发挥着重要作用: 提高流程效率:通过直链分享大文件可以节省时间,尤其在紧凑的项目时间表里显得尤为重要。一个点击下载的链接意味着不再需要注册、登录等繁琐流程。 促进协作:提供了一个集中管理共享文件的平台,团队成员可以方便地访问所需资料,并将注意力集中于工作内容本身。 便于监控项目进度:通过确定哪些文件被下载(许多服务提供下载统计),可以侧面了解项目的进展和各个成员的参与度。 灵活度高:由于可以随时随地访问,只要有网络,就不必担心忘带U盘或者移动硬盘。 四、FAQs 1.如何判断一个网盘是否支持直链功能? 一些网盘会直接提供生成直链的选项,而另一些可能需要借助第三方工具或API。 2.直链网盘安全吗? 大多数主流网盘都提供基本的安全措施,例如SSL加密。但用户也需要注意敏感信息的保护,选择具备高安全性的服务。 3.文件上传大小有限制吗? 通常免费用户会有上传限制,具体大小因服务商而已,建议查看服务条款。 4.用直链网盘会消耗隐私吗? 使用知名且口碑好的网盘服务可以减少隐私泄露风险,一定要阅读服务的隐私政策。 5.可以多个人同时访问一个文件吗? 是的,直链的特点就是可以分享给多人进行下载及访问。 #网盘# #百度网盘# #企业网盘#
CMIP6数据集下载指南:气候研究必备 什么是CMIP6? CMIP6,全称是Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,是全球气候建模领域的重要研究计划,由世界气候研究计划(WCRP)主导。CMIP6的数据集被广泛用于研究气候变化,分析过去、现在和未来的气候系统,是气候研究、政策制定和风险评估的重要基础。 CMIP6数据内容概览 时间范围:从工业革命前(如1850年)到未来21世纪末,甚至延伸到2300年 数据变量:包括温度、降水、风速、海洋温度、辐射、二氧化碳浓度等,还有土地覆盖变化等 数据格式:主要采用NetCDF格式,适合使用Python、R、ArcGIS等专业工具 堃MIP6数据下载方式 推荐使用ESGF平台,这是CMIP6数据的主分发平台,多个镜像服务器全球同步。下载步骤如下: 访问ESGF官网 注册一个免费账号 登录后进入“Search Data”界面 筛选实验(如历史模拟)、模型(如HadGEM3)、变量等信息 点击下载,NetCDF文件一键获取! ᠤ襰贴士 提前规划下载:数据量大,建议先筛选所需的变量和时空范围 注明来源:CMIP6数据免费开放,但使用时需注明模型和数据来源 准备硬件:高分辨率数据文件较大,下载和处理需一定的存储和算力 CMIP6的意义 无论是科研、写论文,还是为应对气候变化制定政策,CMIP6数据都是不可或缺的!赶快收藏起来,尝试使用吧!
【Common Voice:用多语言数据打造包容性AI语音】 我们正处于语音 #AI# 爆发的边缘,苹果、#OpenAI# 等科技公司正推出新一代人工智能助手。然而,这些助手的默认语音通常是白人美国口音——如果幸运,可能是英国口音——并且一定是英语。 这些语音只代表英语中极小的一部分方言和口音,而英语覆盖的区域和文化非常广泛。如果你是全球数十亿不讲英语的人之一,那就运气不好了:这些工具在其他语言中的表现远不如英语。 这是因为用来训练这些模型的数据非常有限。在 AI 研究中,大多数训练数据都来自英语互联网,反映的是英美文化。然而,目前有一项庞大的基层努力试图改变这一现状,为#AI语音# 带来更多透明性和多样性:Mozilla 发起的 Common Voice 项目。 过去七年中,Common Voice 创建的数据集已成为构建语音 AI 最有用的资源之一。随着当前 AI 的快速发展,该数据集的下载量大幅增长,从 2020 年的 38,500 次跃升至最近的 500 万次。 数据集的创建并不容易,主要依赖于大量志愿者的贡献。志愿者人数也从 2020 年的不足 50 万人增长到 2024 年的超过 90 万人。然而,一些社区成员认为,通过免费开放数据,Mozilla 实际上是在鼓励志愿者为大型科技公司免费劳动。 戳链接查看详情:
Python数据挖掘,实战必备! 嘿,大家好!今天我要给大家推荐一本超级棒的书——《Python数据挖掘入门与实战》。这本书真的是我心中的宝藏,特别适合那些和我一样对数据挖掘充满好奇的小伙伴们。 为什么这本书这么棒? 难度适中:这本书的难度有点挑战,但理论讲解非常清晰,解释也很详细。只要你认真理解,即使是小白也能啃下来。 理论和实战结合:这本书的另一个亮点是理论和代码的结合。它不会先讲一堆理论,然后再给一堆代码让你一脸懵逼。相反,它会先讲一部分理论,让你大概有个了解,然后开始上数据集实战。一边给出代码,一边解释这段代码的作用和涉及的知识点,然后再去扩展延伸。 实战案例丰富:这本书的实战案例非常多,而且质量很高。像市场营销、球赛预测等等,各种场景都有。相比各种网站上的数据分析实战,这本书的案例分析步骤更完整、严谨、可靠。而且在业务解释方面也更详细,不会因为某个步骤或概念过于简单就略写。 数据集真实:这本书使用的数据集都是真实数据集,而不是像别的书一样把数据集和运行代码都集中放在一个网站给你去下载好就可以用了。数据集是在案例解析环节才会告诉你去哪里搜索下载这个数据集。虽然这有点麻烦,但其实挺有意思的,可以了解到各种各样可以下载数据集的网站,更有实战体验感。 阅读建议 精读:特别是对于小白,这本书还是有点难度的。我的阅读方法是先大概地浏览一遍,理解这一环节要解决的是什么问题,涉及什么业务,然后精读。用笔圈住重点概念,不理解的地方多做笔记,把不懂的地方分成一小块一小块去解决。当知识盲区越来越少的时候,理解也会越来越顺畅。 培养业务思维:一个优秀的数据分析师不仅要懂数据,还要懂业务。所以看案例分析的时候,我们不仅要理解代码和模型使用,还要理解案例分析下的背景和相关业务。把自己当作数据分析师去思考问题。 好了,今天的分享就到这里啦!赶紧去读书吧,这本书绝对不会让你失望的!
这个数据集网站简直太方便了! 最近真是被数据集搞得头大!頨ꤻ开始做科研,下载数据集成了我每天必做的事。每次去官网注册,等个半天不说,文件还下载得慢得要命,甚至有时候还会出错。真的是让人崩溃! 不过,就在我第N+1次下载ade20k数据集失败后,我在搜索引擎的一个不起眼选项里发现了一个宝藏网站。 这个网站竟然有nyuv2、ade20k、coco、kitti、cityscapes等各种主流数据集,甚至还包括SAM用到的SA-1B这种大型数据集!而且下载流程超级简单,速度简直飞快! 真心希望这个网站能继续为大家提供高质量的开放数据集,帮助更多像我一样在科研路上奋斗的小伙伴们!ꊊ#数据集 #人工智能 #研究生论文 #计算机视觉 #目标检测数据集 #图像分割 #人脸识别 #图像识别 #姿态估计
大专生的专升本攻略:信息差真的存在吗? 专升本真的不能埋头苦干!ꠤ𝠥🅩Ủ𖥈襐种信息,否则可能会错失良机! 辅导员不会告诉你这些事实!不了解这些信息,你根本考不上! 本省教育厅官网 专升本是省内的统一考试,很多重要信息都可以从本省的教育厅官网获取。 렦馠ᦋ餸业 查看本省教育厅发布的通知和各本科院校的招生简章,根据自己的能力和复习状态选择合适的院校。成绩好的可以选择公办,没信心的可以选择民办。 论文文献 虫部落:相当于有数十个查文献、写论文的网站。 知网:最核心的权威期刊,方便检索,覆盖面广。几乎所有的大学都能免费在知网下载文章,论文每天更新。 维普:以自然科学和工程技术为主,半个月更新一次。 万方:以科技信息为主,兼顾人文,主要适合理工科。 MIDATA:查论文文献,有免费下载次数。 BOALIB:收录开源论文五百多万篇,都可以下载。 SCIHUB:一个论文下载神器。 KAGGLE:拥有很多做研究要用到的数据集竞赛。 竞赛信息 我爱竞赛网、赛氪网、赛查查:三个都可以查到竞赛信息,包括报名时间、比赛流程等,还可以直接筛选出正在报名的竞赛! 竞赛官网:名称是“竞赛的名字+官网”,任意一个浏览器都可以找到。 转专业 学校官网/本科学院:查看通知栏。 学院官网(要转去的学院):找以往的转专业要求,提前咨询学长学姐。 考证/学技能 我要自学网:各种电脑相关技能自学网站。 oeasy:综合类视频教程网站。 doyoudo:创意软件学习平台。 专升硕 不用卷考研,申请制入学。 学制短,1-2年就能毕业。 在职读或全日制授课。 可拿双证,含金量高。 院校大多是985/211级别,相比传统考研更轻松,宽进宽出。毕业后可以用来考公考编、落户、评职称等。 门槛不高,大专毕业3年左右就能申请,部分接受非全。 了解这些信息,你才能在专升本的路上走得更远!
如何复现论文代码:一步步指南 复现论文代码在学术研究中非常重要,因为论文通常只提供有限的实现细节。以下是详细步骤: 1️⃣ 寻找开源代码 ✨ 论文中直接提供GitHub链接:这是未来计算机领域的一个趋势,越来越多的论文会公开源代码。 ✨ 同行研究者的复现:经典工作的代码复现通常可以在GitHub上搜索到。 ✨ Papers with code网站:这个网站专门收集了论文的复现工作。 ✨ 联系论文作者:如果论文没有公开且找不到同行的复现,可以尝试联系论文作者,态度诚恳地请求分享代码。 2️⃣ 下载代码和数据集 在GitHub的代码页面,你可以选择通过git clone或Download ZIP等方式下载代码。 3️⃣ 阅读README文件 通常,README(md格式)文件中会详细说明操作步骤,按照文件中的指示进行操作。 4️⃣ 安装依赖包和预训练权重 在README文件或requirement.txt文件中找到所需的依赖包及其版本要求,使用【pip install 包名】来安装依赖包,并将数据集和预训练权重拷贝到相应位置。 5️⃣ 运行代码 你可以通过命令窗口来运行代码,也可以右键选择run main函数。确保查看代码中是否有运行顺序说明。 6️⃣ 调试代码 如果遇到报错,首先检查是否所有必要的包都已安装。如果都已安装好,可以进行debug,查找问题所在。有问题可以百度、CSDN或询问大语言模型。 希望这些步骤能帮助你成功复现论文代码!
探索数据科学宝藏,发现数据分析项目! 【和鲸社区】 这是一个专为数据科学实践者打造的社区,网站内汇聚了不同领域的数据分析项目,提供数据集、完整代码及详细分析过程。 平台特色 涵盖多个领域的数据分析项目,提供国内真实数据案例。 中文界面,页面设计简洁,适合新手入门学习。 部分项目提供在线运行和数据集下载,方便用户复盘。 实战建议 初期可以跟随项目进行复盘,逐步掌握数据分析技巧。 后期可选择数据集进行实战项目,但需注意项目的完成度。 遇到困难时,建议寻求专业人士的指导。 学习资源 提供机器学习、深度学习、神经网络等领域的学习资源。 适合研究生及数据科学爱好者进行简历包装和技能提升。
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