XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSeaborn
Bibek Bikram Shahi
项目爆米花飞行员：电影推荐系统：开发了一个推荐系统为模型创建API。技术堆栈：react，nodejs，numpy，pandas，seaborn，matplotlib，scikit-learn，烧瓶，jupyter-notebook url：github手写数字识别：用于手写数字的项目识别项目，该项目通过在MNIST DataSet Tech stack上培训的CNN型号的手写数字识别。 Pandas，Opencv，Seaborn
Python中的高级技术用于有效数据可视化
2独立研究员，北卡罗来纳州，美国摘要：本文详细介绍了Python在数据可视化中的能力。它检查了关键的Python库，例如Matplotlib，Seaborn和Plotly，提供了实用的例子，并突出了它们在各个领域的应用。该研究还解决了数据可视化的常见挑战和未来趋势，旨在为该领域的从业人员提供全面的指南。本文旨在提供有关使用Python进行有效数据可视化，解决基本原理，实际应用和未来趋势的全面指南。这项研究非常重要，因为它为Pythons数据可视化工具提供了实用指南，这对于数据科学家和研究人员做出知情，数据驱动的决策至关重要。关键字：Python数据可视化，Matplotlib，Seaborn，Plotly，数据分析技术
faisal firdous
o c编程深入。O Master In C++ O Python O Machine Learning O Python Bootcamp For Data Science Numpy Pandas & Seaborn O Practical Computer Vision With OpenCV And Python O Neural Networks In Python: Deep Learning For Beginners O SQL + Tableau + Python O Machine Learning- Regression and Classification O Certificate on Swayam- Academic Writing O Certificate on Swayam- E-assessment
Lucas A. Weissman
Languages: Python, Java, C, C++, Kotlin, SQL (PostgreSQL), JavaScript, HTML/CSS, R, TypeScript, Tailwind ML & AI Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Hugging Face Transformers, OpenCV, Stable Diffusion Libraries: pandas, NumPy, Scipy，Matplotlib，Seaborn，Plotly Frameworks：烧瓶，fastapi，node.js，react，bunx。开发人员工具：git，docker，vs code，eclipse，android Studio。创意工具：虚幻引擎，搅拌器，无花果，Adobe Suite，Unity，OpenGL，Trix.js，Oculus SDK，Meta Quest。云与分布式计算：Spark，Hadoop。
俄罗斯经济处于战争状态
其次，经济制裁限制了俄罗斯政府发动战争的能力，但制裁的设计和实施削弱了制裁的有效性。例如，制裁限制并不完整，而且是分阶段逐步实施的。一些俄罗斯银行继续使用银行信息系统 SWIFT。欧洲停止进口俄罗斯石油的最后期限是 2022 年 12 月，而不是入侵开始时的 2 月，石油价格上限抵消了禁运的部分影响，禁运最初包括对俄罗斯海运石油提供服务的禁运。这些缺陷给了俄罗斯政府充足的空间来寻找变通办法和利用漏洞。制裁的有限性因此产生了有限的影响。然而，俄罗斯为战争提供资金的能力
教学大纲
Python简介 - Google Colab和Jupyter笔记本，数据结构，熊猫（读，写文件，加载数据等），Numpy等。。matplotlib（区域图，散点图，线图，直方图，条形图，框图，热图，刻面，配对图），Seaborn。什么是数据科学，各种类型和数据级别，结构化与非结构化数据，定量数据，定性数据，数据科学生命周期等。数据收集和准备，缺失价值处理，数据擦洗，数据转换，探索性数据分析，人群和样本，矩和生成功能，可变性，假设测试，偏差和方差的度量。有监督的分类，例如KNN和无监督的分类，例如K-均值聚类，模型定义和培训，模型评估。特征工程，尺寸降低 - PCA，回归线性模型：线性回归，逻辑回归。
![机器学习[2：0：2 = 3]课程内容](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3c3c5fbc077e812f9f79c8e1f3d650d5b5baa120.webp)
机器学习[2：0：2 = 3]课程内容
机器学习简介。必需图书馆和工具（Scipy，Numpy，Pandas，Graphviz，Seaborn，Matplotlib软件包）。学习类型 - 受监督和无监督的学习。问题类型 - 回归，分类和聚类；机器学习的应用。讨论关键概念，例如成本函数，优化 - 梯度下降算法。采样，决策界限，模型不合适和过度拟合以及偏见变化权衡，成本敏感模型，电感偏见。贝叶斯学习：概率的基础，贝叶斯规则，生成与判别模型，贝叶斯规则 - 参数估计，最大似然。监督学习：解决回归问题 - 线性回归，正则化 - 脊和拉索。解决分类问题 - 逻辑回归，SVM，决策树。合奏 - 决策森林，包装和增强。无监督的学习：聚类-DBSCAN和桦木。异常检测 - 密度估计。加强学习简介。通过主成分分析缩小维度，内核主成分分析。人工神经网络简介。模型验证和选择：准确性，置信区间，混淆矩阵，精度，召回和其他指标，超参数调整，交叉验证，引导程序和ROC曲线，R平方等等。模型部署 - 在基于云的服务器中部署机器学习模型。
Python 和 QISKIT 用于数据科学、数据分析、机器...
欢迎来到 IITK Python 和 QISKIT 数据科学 (DS)、数据分析 (DA)、机器学习 (ML) 和量子计算 (QC) 证书课程。数据科学为学生/专业人士提供了一些最有前途的职业机会，数据分析技能受到行业的高度追捧。结合机器学习从数据中学习和量子计算利用量子力学原理，这些领域将彻底改变商业、信息处理和机器智能。这所前沿学校将向参与者介绍严谨的理论、算法和科学方法，通过数据分析、机器学习和量子计算的尖端算法从大数据集中获得可操作的见解。该学校还包括大量辅助 PYTHON/QISKIT 编程项目，参与者将使用实际数据集和最新的 PYTHON 包（如 NUMPY、LINALG、MATPLOTLIB、PANDAS、SEABORN、SCIKIT-LEARN 和 QISKIT）获得数据分析、探索和可视化方面的实践经验。学校还包括解决问题的课程，为 DS、DA、ML 和 QC 中的测试/工作面试做准备。本课程的优势： • 学习 PYTHON/QISKIT 中最新的编程技术，在实习中获得无与伦比的优势 • 使用 PYTHON/QISKIT 和各种软件包建立虚拟实验室或进行项目指导 • 通过学习 PYTHON/QISKIT 和各种软件包和实用数据集，将您的技能提升到新的水平 • 学习 PYTHON/QISKIT 编程以掌握最新的 DS、DA、ML 和 QC 技术 目标受众 • B.Tech/BE/B.Sc/BBA/BCA 学生 • M.Tech/ME/M.Sc/MBA/MCA 学生 • 攻读研究的博士学者 • 工程/科学/管理学院 • 来自工业和研发组织的专业人士
实时H2O2监视的快速遗传编码传感器的结构引导的工程
A-B结构引导的OROS传感器设计假设。 大肠杆菌的调节结构域（RD）还原和氧化形式的晶体结构。 胱氨酸形金对以黄色标记。 红色指示超级传感器的荧光蛋白插入环，蓝色指示新近鉴定的OROS传感器的荧光蛋白插入位点。 b的氧化氧结构的B因子和残基到残留的距离图，用于放大的假定区域，并在氧化和还原形式的Ecoxyr之间具有高构象变化。 红色和绿色框分别表示HyperRed和Oros-G的插入位点。 针对OROS-G提出的插入位点在C199和C208之间的循环之外（灰色线）。 以最大化循环的灵活性。 OROG-G传感器变体的 C-E筛选。 在HEK293细胞上表达并筛选所有传感器变体（每个条件/变体n> 100个单元）。 c荧光变化（∆F/fo）响应细胞外H 2 O 2（300µm）刺激对CPGFP插入到新鉴定的OROS插入区域的变体上。 插入211-212，确定了具有特殊响应动力学范围的变体。 d插入211-212的最大荧光变化（∆F/fo），并响应高（300µm）和低（10µm）细胞外H 2 O 2。 e位定向诱变变体的最大荧光变化（∆F/fo）预测可减少CPGFP的水获取。 除非另有说明，否则从3个生物学重复中收集利益。A-B结构引导的OROS传感器设计假设。大肠杆菌的调节结构域（RD）还原和氧化形式的晶体结构。胱氨酸形金对以黄色标记。红色指示超级传感器的荧光蛋白插入环，蓝色指示新近鉴定的OROS传感器的荧光蛋白插入位点。b的氧化氧结构的B因子和残基到残留的距离图，用于放大的假定区域，并在氧化和还原形式的Ecoxyr之间具有高构象变化。红色和绿色框分别表示HyperRed和Oros-G的插入位点。针对OROS-G提出的插入位点在C199和C208之间的循环之外（灰色线）。以最大化循环的灵活性。OROG-G传感器变体的 C-E筛选。 在HEK293细胞上表达并筛选所有传感器变体（每个条件/变体n> 100个单元）。 c荧光变化（∆F/fo）响应细胞外H 2 O 2（300µm）刺激对CPGFP插入到新鉴定的OROS插入区域的变体上。 插入211-212，确定了具有特殊响应动力学范围的变体。 d插入211-212的最大荧光变化（∆F/fo），并响应高（300µm）和低（10µm）细胞外H 2 O 2。 e位定向诱变变体的最大荧光变化（∆F/fo）预测可减少CPGFP的水获取。 除非另有说明，否则从3个生物学重复中收集利益。C-E筛选。在HEK293细胞上表达并筛选所有传感器变体（每个条件/变体n> 100个单元）。c荧光变化（∆F/fo）响应细胞外H 2 O 2（300µm）刺激对CPGFP插入到新鉴定的OROS插入区域的变体上。插入211-212，确定了具有特殊响应动力学范围的变体。d插入211-212的最大荧光变化（∆F/fo），并响应高（300µm）和低（10µm）细胞外H 2 O 2。e位定向诱变变体的最大荧光变化（∆F/fo）预测可减少CPGFP的水获取。利益。插入211-212变体的突变E215Y导致了工程OROS-G。描述性统计：误差线和频段代表使用Seaborn（0.11.2）统计绘图套件的中心值趋势的自举置信区间（95％）。
使用 Python 进行人工智能工业培训
S. No.主题 1 人工智能 (AI) 简介：人工智能的简介、发展和历史、各种应用领域（医疗保健、监控、分析和网络安全等。）、科学应用、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 简介、AI、ML 和 DL 之间的区别、基于规则的系统、智能代理、优化问题。2 人工智能的 Python 编程：简介、数据类型、变量、运算符、输入和输出操作；环境设置、控制流 - 决策控制、循环语句等。；数据结构 - 列表、元组、字符串、字典、集合；函数式编程 - 函数类型、递归函数、Lambda 函数、模块和包； OOPs 概念、异常处理、Python 库 - numPy、matplotlib、pandas、scipy、seaborn 等。3 人工智能数学：线性代数 - 向量、标量、矩阵和矩阵运算；概率 - 基础、抽样、条件概率、相关和独立事件；统计学基础 - 集中趋势和方差的测量、概率分布（正态、二项式、泊松）、抽样理论、相关性、回归、异常值 4 数据准备和可视化：数据准备、数据预处理、特征工程 - 特征选择技术、特征优化、降维（主成分分析）、数据清理和转换、数据验证和建模；数据可视化 – 使用 Python 库的各种数据图（箱线图、散点图、2D 和 3D 图、时间序列图、直方图等）5 机器学习：机器学习基础、类型 – 监督、无监督和强化学习、机器学习的应用；分类算法 – 线性和逻辑回归（梯度下降、损失函数、交叉熵）、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、决策树、随机森林；聚类算法 – k 均值、模型评估 – 欠拟合与过拟合、混淆矩阵、ROC、精度、召回率、F1、F2、偏差和方差。6 深度学习：简介、历史、生物神经元基础知识、多层感知器 (MLP)、反向传播、人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、RNN、LSTM、使用 Tensorflow 的 Keras 神经网络模型、迁移学习。6 人工智能的应用：文本分析 - 概述、文本处理（语法、解析和词干提取）、语义和句法分析、信息检索、图像/视频处理 - 人脸识别、对象分类。聊天机器人的实现。7 项目工作