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数据挖掘

Hermes 全配置指南：从裸版到 AI Agent 天花板

选对模型版本、对齐聊天模板、跑通 Function Calling 闭环、用框架编排并加护栏。这一步一步串起来并不神秘，难点往往不在「模型会不会调工具」，而在工具描述是否清晰、闭环是否健壮、部署是否可观测。建议你从最小的 7B/8B 量化版开始完整走一遍本文链路，再逐步替换为更大参数版本。工程上持续积累「工具回归用例」与「真实任务评测集」，远比频繁换模型更能提升 Agent 稳定性。希望这份指南能

 2601_96492900
2026-09-04 20:53:15

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#人工智能 #数据挖掘 #算法 +3
对于AI：AI的科普

人工智能已经从科幻概念发展为日常工具，正在深刻改变我们的生活和工作方式。文章系统介绍了AI的本质、发展历程、技术原理和应用场景。核心内容包括： AI本质是通过数据学习规律，而非预设规则，其能力取决于学习方法和数据质量；深度学习通过神经网络自动提取特征，突破了传统机器学习的局限； AI发展经历了理论奠基、两次寒冬和爆发期，近年因大模型取得突破性进展；主要技术领域包括自然语言处理、计算机视觉、语

 ShineWinsu
2026-09-04 12:17:29

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#数据挖掘 #大数据 #人工智能 +2
DeepSeek Harness 部署与插件开发实战指南

DeepSeek Harness（简称 dsh）是 DeepSeek 推出的插件式 AI Agent 运行时框架。——所有功能（模型调用、工具执行、Web UI、主题外观）都以插件形式加载和组合。核心特性插件架构：基于 Cordis 依赖注入框架，所有组件可插拔Web UI：内置浏览器端 React 前端，支持热更新主题系统：13 个可覆盖 token，支持自定义皮肤Profile 隔离：不同 p

tangcx1998
2026-08-27 14:28:13

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#opencv #数据挖掘 #语音识别 +1
Agent = Model + Harness：为什么说Harness是决定Agent成败的关键？

过去一年，AI Agent从技术概念走向工程落地。但很多人仍然把注意力集中在“用哪个模型”上——换更强的模型、写更长的提示词，仿佛模型就是Agent的全部。但实际开发过Agent 的人，大概率会认识到，这并非事实。

大靠山
2026-08-22 10:45:00

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#人工智能 #分类 #数据挖掘 +1
算法宗教战争：Java教与Python教的圣战——软件测试从业者的专业指南

Java教诞生于1995年，由Sun Microsystems“先知”James Gosling创立，其教义强调“秩序与力量”：静态类型系统、严格的OOP（面向对象编程）范式，以及JVM（Java虚拟机）的跨平台神力。信徒们（如资深测试架构师）视Java为“圣典”，推崇其在企业级应用中的稳定性——想想那些基于Java的银行系统测试，容不得半点差错。据统计，2025年全球测试自动化市场中，Java占

 2501_94449311
2026-03-13 11:10:18

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#产品经理 #重构 #github +4
计算机毕业设计：Python气象数据自动采集与智能预测平台 Flask框架多元线性回归气象天气机器学习爬虫数据分析可视化深度学习（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python Flask框架开发的全国气象数据平台。系统采用MySQL存储数据，通过爬虫从中国天气网抓取气象信息，并运用scikit-learn的多元线性回归算法进行天气预测。主要功能包括：1）可视化展示气象数据图表；2）用户权限管理；3）实时气象数据查询分析；4）自动爬虫数据采集；5）机器学习预测未来天气。系统界面展示了全国气象概况、城市数据分析、预测结果等可视化模块，核心代码

 q_2917219673
2026-04-07 20:27:45

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#python #flask #信息可视化 +3
Python大数据基于数据挖掘的高考志愿推荐系统的设计与实现

Python语言Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。Flask框架Flask 是一个轻量级的 Web 框架，使用 Python 语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便且容易上手，小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或 Web 服务

 专注分享
2026-03-03 20:44:03

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#python #大数据 #数据挖掘
A--04 Codex配置完全指南：从AGENTS.md到企业级安全基线项目

从:workspace继承基本工作区权限。环境文件始终拒绝。生成目录只读。网络只开放需要的域。已为当前项目编写AGENTS.md（项目说明、命令、风格、禁止事项）知道App Settings、当前线程权限提示和当前列表是权限管理入口理解read-only、workspace-write、danger-full-access三种沙盒模式知道config.toml适合团队统一配置，新手先不需要能区分R

2601_95602870
2026-07-15 20:40:02

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#安全 #linux #服务器 +3
告别拖拽报表：衡石Agentic BI如何用自然语言重塑数据分析体验？

摘要：传统BI工具的拖拽式报表生成虽然降低了技术门槛，但依然要求用户理解数据结构、计算逻辑等专业知识。衡石科技推出的AgenticBI通过自然语言交互实现了数据分析的"自动驾驶"，用户只需像聊天一样提问，AI代理就能自动完成数据查询、分析和可视化呈现。该系统采用NL2Query技术栈，能准确理解业务意图，智能生成查询语句和可视化图表，并提供自然语言解读。AgenticBI不仅能

 C资讯
2026-02-27 08:30:00

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#数据分析 #数据挖掘
别只盯着 Prompt 了！我亲手给 Agent 装上了“大脑皮层”，彻底悟透了上下文工程的真谛

《Agent上下文工程实战：从信息过载到精准管理》摘要针对Agent开发中的"上下文遗忘"和Token爆炸问题，本文提出从"提示工程"升级为"上下文工程"的解决方案。核心观点包括：1）采用GSSC流水线（汇集-选择-结构化-压缩）精准管理信息，避免模型"注意力超载"；2）通过Markdown+YAML格式的NoteT

YBAdvanceFu
2026-04-27 20:33:47

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#机器学习 #人工智能 #数据挖掘
Python抓取广东省各城市租房数据并存储

广东省城市租房数据爬取项目简介本项目开发了一个Python爬虫程序，从链家网获取广东省各城市租房数据。主要功能包括：爬取房源信息（标题、类型、面积、价格等）数据存储为CSV文件导入Django数据库技术特点：使用Requests+lxml实现数据抓取设置反爬措施（User-Agent、延时等）数据清洗与格式化处理支持多城市数据采集（修改URL参数）应用价值：为租房市场分析提供

 DY.memory
2026-03-12 16:00:20

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#python #数据分析 #数据挖掘 +1
当 Agent 真正走进复杂数据分析场景：DataClawBench 用 492 个真实任务，给前沿模型做了一次过程级体检

DataClawBench 总共包含4个评价指标，通过这套指标，即使 Agent 没答对，DataClawBench 仍能告诉你它探到了哪一步、是什么时候探到的，断裂点的原因是什么。AI TIME源起于2019年，旨在发扬科学思辨精神，邀请各界人士对人工智能理论、算法和场景应用的本质问题进行探索，加强思想碰撞，链接全球AI学者、行业专家和爱好者，希望以辩论的形式，探讨人工智能和人类未来之间的矛盾，

AITIME论道
2026-05-26 17:00:00

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#数据分析 #数据挖掘
Python数据分析核心知识点全解析

模块核心知识点必考题型复习建议Python基础数据类型、控制结构、函数、列表推导式选择题、编程题掌握基本语法，熟练使用列表推导式NumPy数组创建、索引切片、广播机制、统计函数计算题、应用题理解数组运算，掌握常用统计方法Pandas核心DataFrame操作、数据清洗、分组聚合、合并连接数据分析题、综合题重点掌握数据清洗和分组聚合操作数据可视化Matplotlib基础图表、Seaborn高级图表、

weixin_56622231
2026-06-28 00:18:19

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 4

#python #人工智能 #机器学习 +2
基于python的旅游数据分析可视化系统

🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。并且很难找到完整的毕设参考学习资料。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目提供大家参考学习，今天要分享的是🚩**基于python的旅游数据分析可视化系统 **🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5

阿祖学长的Yolo项目库
2026-06-24 11:37:16

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#python #数据分析 #深度学习 +2
告别“玩具级” Agent：我复盘了旅行助手、深度研究与赛博小镇，悟透了 AI 应用的落地逻辑

复盘这三章，我发现 HelloAgents 框架其实在传达一种工程哲学结构化大于一切：无论是 Pydantic 数据模型，还是 TODO 列表，亦或是好感度等级，都在试图把不可控的 LLM 输出变成可控的结构化数据。状态管理是核心：旅行助手的行程状态、研究助手的笔记状态、赛博小镇的记忆状态。谁管好了状态，谁就管好了 Agent。分层架构是标配。

YBAdvanceFu
2026-04-27 20:55:43

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#人工智能 #机器学习 #python +1
【无标基于 Python 批量提取 PDF 财务报表指定字段数值题】

本方案基于 Python 实现了 PDF 财务报表指定字段的批量提取，解决了手动提取效率低、易出错的问题。代码架构清晰、逻辑严谨，兼具易用性和可扩展性，可直接应用于财务数据分析、审计等实际场景。同时，程序的日志记录、异常处理等设计也保证了运行的稳定性和结果的可追溯性。通过简单的扩展和优化，还能适配更多复杂的应用场景，为财务数据处理提供高效的自动化解决方案。

正梦川林
2026-03-18 03:38:21

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#数据挖掘 #数据库 #大数据
计算机毕业设计Python大学生就业数据分析可视化预测系统(源码+LW+PPT+讲解)

《基于Python的大学生就业数据分析可视化预测系统》是一套集数据预处理、多维统计分析、动态可视化大屏、机器学习薪资预测、Web后台管理于一体的轻量化智慧就业数据分析平台。系统以大学生招聘就业数据为核心研究对象，依托Python大数据技术完成数据挖掘，结合ECharts实现可视化展示，通过随机森林算法构建智能预测模型，最终基于Flask搭建B/S架构Web系统。

haochengxu2022
2026-06-06 14:01:34

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#python #数据分析 #大数据 +2
面试官：设计一个数据分析 Agent，你会怎么搭架构？

设计一个数据分析 Agent，你会怎么搭架构？四个模块：意图识别、数据获取、分析执行、结果呈现。

大靠山
2026-07-01 20:42:00

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#数据分析 #架构 #数据挖掘 +4
基于大数据+Python的NBA球员数据分析与可视化开题报告

摘要：本研究基于Python大数据技术，构建NBA球员数据分析与可视化系统，解决传统体育数据分析主观性强、维度单一等问题。通过爬虫技术自动化采集多维度球员数据，利用Pandas、Numpy进行清洗与标准化处理，结合Matplotlib、Seaborn等工具实现交互式可视化。系统功能涵盖数据采集、预处理、统计分析与深度挖掘（如高阶能力关联、年龄-状态耦合、K-Means聚类分层），支持动态图表展示

 Easton111
2026-07-13 20:46:28

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#大数据 #python #数据分析 +3
计算机毕业设计：Python智慧水文监测与流量预测系统 Flask框架多元线性回归数据分析可视化水网流量预测水位预测（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python Flask框架开发的水文数据分析系统。系统采用MySQL数据库存储数据，通过爬虫技术从长江水文网获取实时水文数据，并运用多元线性回归算法进行水位和流量预测。前端使用Echarts和Layui实现数据可视化展示，包含用户登录注册、水文数据管理、实时/历史数据分析、水文预测和公告等五大功能模块。系统能够直观展示水源地流量分布、历史水位变化趋势，并提供未来24小时水文预测

 q_3548885153
2026-04-10 18:39:55

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#python #flask #大数据 +3
Python构建起点小说网数据挖掘与分析系统

数据挖掘作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术，其核心原理包括数据采集、清洗、特征工程和可视化分析。在Python技术栈中，Scrapy、Pandas和Pyecharts等工具的组合，能够高效处理文本数据并生成直观洞察。以网络文学平台为例，通过情感分析和文本特征提取，可以揭示读者偏好和内容趋势，为内容创作和市场策略提供数据支持。起点小说网数据挖掘系统展示了如何利用分布式爬虫和自定义分词算法，解决

 进击的大虎
2026-08-10 14:06:11

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#数据挖掘
a--02 Codex App 桌面工作流完整指南：从入门到精通的开发主控台实践

请根据当前 diff 判断是否需要更新 README、用户文档、发布说明或内部 FAQ。只输出建议和对应原因，不要修改文件。请根据当前 diff 草拟 PR 描述。包括 Summary、Verification、Risk。不要提交，不要推送。## Summary## Risk是否保留 diff。是否提交。是否推送。是否回复外部评论。是否扩大范围。- 任务进入第二天。- 线程已经处理多个阶段。- 你

 2601_95602870
2026-07-15 20:38:43

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#前端 #数据库 #数据挖掘 +3
agent面试题

【代码】agent面试题。

江畔柳前堤
2026-06-14 10:40:14

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#数据库 #opencv #数据挖掘 +2
用 Python 分析 10 年春运迁徙数据：从人口流动看中国城市格局变化

fill:#333;important;important;fill:none;color:#333;color:#333;important;fill:none;fill:#333;height:1em;迁徙数据清洗统计指标趋势解读。

Bug猿
2026-02-25 11:14:10

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#python #数据挖掘 #开发语言
Python数据分析和数据处理库Pandas（透视表）

透视表是一种数据汇总工具，可通过行列分组对数据进行聚合分析。Python的pivot_table()函数提供values、index、columns等参数控制数据分组和聚合方式。本文以睡眠质量数据集为例，演示如何通过睡眠时间、压力等级等维度分析睡眠质量，并展示如何添加职业、性别等维度构建多维透视表。案例中使用了cut()函数对连续变量进行离散化处理，并采用mean作为默认聚合函数，帮助用户理解透视

 Yu_Lijing
2026-04-26 16:58:20

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 11

#数据分析 #pandas #数据挖掘 +1
Python开发实习全攻略：从小白到转正的18周实战之旅

Python以其简洁的语法、丰富的生态和广泛的应用场景（Web开发、数据分析、人工智能、自动化运维等），成为众多企业招聘实习生的热门技术栈。本文将围绕“Python开发工程师”实习岗位，系统性地解答这三个核心问题，帮助你理清思路，更有准备地开启第一段职业旅程。无论你是大二/大三正在寻找第一份实习，还是已经拿到Offer准备入职，这篇文章都能为你提供有价值的参考。这是你的“基础版”简历，需要清晰展示

 weixin_56622231
2026-06-28 20:13:06

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 4

#python #开发语言 #算法 +4
ActAgent开源低代码平台部署与运维难度全解析：从入门到生产环境

ActAgent是由明大网络科技开发的一款开源低代码自动化平台，其核心理念是“不是回答问题，而是持续推动目标达成”。

2601_96553047
2026-07-16 13:38:55

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#开源 #低代码 #运维 +4
电力能源企业设备巡检数据分析用哪款Agent？主流智能体平台技术测评与选型指南

电力能源行业正加速从数字化向空间智能化转型，AI Agent技术成为关键驱动力。本文对比分析了当前主流电力巡检智能Agent方案：实在Agent凭借非侵入式语义识别和跨系统闭环能力脱颖而出；安科瑞AI助手在电能质量监测领域表现优异；顶创电力的分布式架构适合大规模新能源场站；重庆览辉则专注空间智能协同。选型需考虑数据精度、安全合规和场景适配，建议优先选择支持信创国产化、具备持续学习能力的平台，以实现

 国内电商Agent丨实在智能
2026-07-06 16:58:21

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#能源 #数据分析 #数据挖掘 +1
个性化 LLM Agent 不是“加个用户画像“那么简单：这篇综述把四维能力分类法定清楚了

这篇2026年的论文《Toward Personalized LLM-Powered Agents》系统探讨了AI智能体的个性化实现路径，提出了一个四维能力框架：用户画像建模（Profile Modeling）、记忆管理（Memory）、自适应规划（Planning）和行动执行（Action Execution）。研究指出，真正的个性化需要贯穿整个决策链路，而不仅是调整生成层输出。论文揭示了当前A

qcx23
2026-06-25 23:53:16

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 5

#分类 #人工智能 #数据挖掘 +1
数据分析agent（十三_7）:meta_demo:ES

【代码】数据分析agent（十三_7）:meta_demo:ES。

Toner_225
2026-07-28 11:12:05

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#数据分析 #elasticsearch #数据挖掘
14、Claude Code 企业级实战指南：从规范到部署的全流程实践

📝 文章摘要《Claude Code企业级应用实战指南》详细介绍了如何将AI编程助手Claude Code整合到企业开发流程中。文章覆盖团队协作规范、CI/CD集成、安全合规和性能优化等关键环节，提供标准化项目结构、自动化代码审查和成本控制策略。核心内容包括：协作规范：制定项目目录结构、CLAUDE.md配置标准和命名规则 CI/CD集成：通过GitHub Actions实现自动化代码审查流

 2601_95602870
2026-07-15 10:07:32

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#深度学习 #数据挖掘 #计算机视觉 +2
用小龙虾构建Data Agent，聊聊天就把数据分析了！

想知道“ROI为什么下降了”，分析师需要先搞清楚数据在哪里：用户行为数据在数据湖里，产品数据在数据仓库里，渠道归因逻辑可能还散落在不同团队的文档中。光是找到正确的数据、理解字段含义，就可能花掉半天。3.PM汇总归因结论：如图所示，Alex综合两个领域的数据后给出结构化的归因报告——ROI下降的主因是产品维度（~75%贡献），包括生态渠道流量下滑、本地化不足、转化率偏低等；企业的数据结构和业务语义不

 亚马逊云开发者
2026-04-22 12:06:19

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#数据分析 #大数据 #人工智能 +1
基于Python 爬虫驱动的 IT 招聘大数据分析与智能求职推荐系统

系统以 Boss 直聘为数据源，采用 Selenium 与 BeautifulSoup 实现多城市、多岗位的招聘信息批量爬取，共采集约 70 万条有效数据。通过数据清洗、结构化存储与统计分析，完成薪资水平、学历要求、经验分布、技能热词等多维度挖掘。前端基于 Flask 框架搭建可视化平台，结合 Echarts 实现图表展示，并提供个性化岗位匹配与薪资预测功能。系统可为求职者提供市场趋势分析、岗位智

 星川皆无恙
2026-04-14 14:51:34

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#python #爬虫 #数据分析 +4
Agent 挂载工作目录之后：时光回退 Checkpoint 的工程实践

本文探讨了本地智能Agent从"只读上传"到"直读直写"升级中的关键工程挑战——错误修改的容灾机制。以Data-Analysis-Agent项目的FileHistory与checkpoint系统为例，提出双维度快照模型：能力跃迁风险：工作目录挂载赋予Agent直接修改用户文件的能力，同时带来误操作无法追溯的问题。

Zafer Albert
2026-06-22 20:45:04

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 5

#人工智能 #数据分析 #自动化 +1
计算机毕业设计源码：基于Flask与Vue的python数据分析可视化系统可视化数据仓库数据挖掘（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Python和Flask的京东商品数据分析可视化系统。该系统采用Vue前端框架和Echarts实现数据可视化，通过requests爬虫获取京东商品数据并存储于MySQL数据库。主要功能包括：商品价格/评价排名、价格区间分析、店铺星级/销量/评分排名、评论分析（含词云图）等可视化模块，以及后台数据管理、爬虫日志管理、用户管理等系统功能。项目技术栈包含Python+Flask后端和V

vx_biyesheji0002
2026-03-03 19:30:00

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#python #数据挖掘 #scrapy +3
【实战】Streamlit搭建Python章节代码可视化系统

本文实现的Streamlit代码可视化系统，核心解决了“多章节代码文件管理+可视化查看”的痛点，代码结构清晰、易扩展，适合Python学习者、教师、开发者使用。只需修改CHAPTERS列表适配自己的文件夹结构，即可快速搭建专属的代码管理系统。Python代码章节可视化系统。

倒头就睡的初学者
2026-04-12 15:16:16

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 4

#python #开发语言 #信息可视化 +1
Python Pandas 数据分组与透视表全解析（新手友好版）

df.groupby(分组字段).aggregate(统计规则)作用：为不同列指定不同的统计方式，或为同一列指定多种统计方式。参数说明传入列表（如）：对所有数值列同时执行 count 和 sum；传入字典（如{'用户ID':'count', '7月销量':'sum'}）：为指定列指定专属统计方式。示例代码python运行# 方式1：对所有数值列同时做count和sum统计。

Aa清歌
2026-02-25 12:49:38

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#数据分析 #大数据 #数据挖掘
Python实战：用数据分析拆解一场AI大会——WAIC 2026参展企业画像、议题演变与城市格局

用Python拆解一场AI大会：30家示例企业画像显示大模型占27%、北京占47%；2018至2026九年间议题已从深度学习演进到AI产业落地。文中提供企业画像、城市格局、议题演变的完整代码和可视化，分析框架可直接复用到任何行业展会。

patrickstar231
2026-07-18 19:45:00

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#python #数据分析 #人工智能 +1
Python数据分析和数据处理库Pandas（数据组合函数）

本文介绍了Pandas中concat和merge两种数据连接方法。concat主要用于沿轴堆叠数据，支持Series和DataFrame的连接，可以按行或列连接，并能重置索引或实现类似join的连接效果。merge则用于基于键值的合并操作，支持一对一、多对一和多对多连接，可通过参数设置连接类型（inner/outer/left/right）、指定合并键、处理重复列名等。文章通过大量代码示例演示了不

 Yu_Lijing
2026-04-22 22:22:32

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 20

#数据分析 #pandas #数据挖掘 +1