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Time Accuracy

• The Role of Drones in Flood Mapping and Damage Assessment

  Flooding is a common natural disaster that causes widespread destruction to infrastructure and property. One critical a...

  2024/7/12 0 70 0 0 0 DronesFlood MappingDamage Assessment

• NTP and PTP: Digging Deep into the Time Accuracy Battle, What are the Differences?

  In the world of networked systems, accurate time is not just a matter of convenience; it's often the bedrock upon w...

  2025/2/16 0 47 0 0 0 NTPPTPTime Synchronization

• 当Python遇到BI：实战解析主流商业智能工具与数据科学融合之道

  一、商业智能工具正在重塑数据分析价值链 每周三早上的数据看板更新会，某电商公司的数据工程师老王都会面对来自五个部门的40+数据需求。自从引入Power BI搭建自动化报表系统，他的咖啡摄入量从每天5杯降到了2杯——这个真实案例揭示了现...

  2025/3/1 0 28 0 0 0 商业智能数据分析Python

• DBSCAN参数选择与DBSCAN+LSTM模型性能评估实战指南

  你好！在数据挖掘和机器学习的世界里，DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）因其能发现任意形状簇、对噪声点不敏感而备受青睐。而LSTM（Long...

  2025/3/27 0 17 0 0 0 DBSCANLSTM参数调优

• KNN Imputer 优化策略量化评估：性能与精度权衡的方法论

  在处理现实世界的数据时，缺失值是常态而非例外。KNN Imputer 作为一种基于实例的学习方法，通过查找 K 个最相似的完整样本来插补缺失值，因其直观和非参数化的特性而受到青睐。然而，它的一个显著缺点是计算成本高昂，尤其是在处理大型数据...

  2025/3/27 0 10 0 0 0 KNN Imputer缺失值处理性能优化

• 嵌套交叉验证调优避坑指南：内循环超参数搜索选型与实践

  搞机器学习模型的同学，肯定都绕不开超参数调优这个环节。学习率、正则化强度、树的深度...这些超参数的设置，直接关系到模型的最终性能。但怎么才算找到了“好”的超参数呢？更重要的是，怎么评估模型在这些“好”超参数下的真实泛化能力？ 很多人...

  2025/3/28 0 5 0 0 0 嵌套交叉验证超参数搜索机器学习