成绩亮眼！六图解读大湾区文化产业发展盛况
2023粤港澳大湾区文化产业投资大会将于11月28日—29日在广州举办。粤港澳大湾区为何能攀上文化产业发展新高地？六图带你领略大湾区文化产业发展盛况！资料来源：广东省统计局、21世纪经济报道、南方日报、中国产业信息网...
从四度荣获“最具幸福感城区”解读广州天河背后的“幸福密码”
“六运会”“九运会”“亚运会”，三次运动盛会而起步腾飞，从昔日的广州东郊田野蝶变为如今的广州经济大区、创新强区、城市客厅，居民群众的幸福感、获得感、安全感与日俱增。连续4年获评“最具幸福感城区”，如何解读天河背后的幸福密码？经济总量全国区（县）第六天河作为广州中心城区、经济大区，地区生产总值连续16年全市第一，五年来连跨3个千亿级台阶，2022年GDP达到6215.7亿元、占广州市21%，经济总量稳居...
专家超全解读：现阶段肺炎支原体流行如何防治？
目前，呼吸道疾病已进入高发季节，多种呼吸道疾病交织叠加。面对铺天盖地的关于肺炎支原体的讨论，不少家长纷纷担忧是否真如网上所言，该疾病耐药严重、容易发展成重症、会有后遗症……多位专家表示，近期呼吸道疾病仍以肺炎支原体感染为主，但发展成肺炎支原体肺炎重症病例或出现混合感染病例的比例较低，且普遍预后良好，患者基本没有后遗症。担忧一：号源和病床充足吗？11月16日晚6时，家住广州市从化区的王良（化名）抱着9个...
决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读
一、简介C4.5算法是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘的决策树算法。它是由Ross Quinlan教授在1993年提出的，作为其早期ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法的一种扩展和改进。这个算法被设计用来将一个复杂的决策问题分解成一系列简单的决策，然后构建一个决策树模型来解决这个问题。 决策树（Decision Tree）决策树是一种树形结构模型，用于在给定一组特征的情...
广东宣传思想文化工作怎么干？南方评论深入解读
文 | 南方日报评论员宣传思想文化工作事关党的前途命运，事关国家长治久安，事关民族凝聚力和向心力，是一项极端重要的工作。11月13日至14日，全省宣传思想文化工作会议在广州召开。会议深入学习贯彻习近平文化思想和全国宣传思想文化工作会议精神，充分肯定近年来全省宣传思想文化工作取得的新进展新成效，深入分析当前宣传思想文化工作面临的新形势新要求，对新时代新征程推动广东宣传思想文化事业高质量发展、建设文化强省...
【云栖2023】张治国：MaxCompute架构升级及开放性解读
简介： 本文根据2023云栖大会演讲实录整理而成，演讲信息如下 演讲人：张治国|阿里云智能计算平台研究员、阿里云MaxCompute负责人 演讲主题：MaxCompute架构升级及开放性解读 活动：2023云栖大会 MaxCompute发展经历了三个阶段：MaxCompute1.0，主旨是达到大规模的数据处理能力，在性能和规模上提供给用户一个分布式处理平台；MaxCompute2.0，主旨是Serv...
在Gradio实现两个下拉框进行联动案例解读：change/click/input实践（三）
本文的代码来自ChuanhuChatGPT，通过拆解写得比较好的gradio项目，可以更快理解gradio的一些使用。 ChuanhuChatGPT整体页面效果是比较合理的： 1 下拉框联动效果的解读 本篇是将一个其中【对话】中的【Prompt加载】小模块抽取出来并稍稍修改一下排版： 先来看一下这个模块功能实现了什么： 一级下拉框，有一些选项，选择某一个，则会在二级下拉框显示该选项下还有哪些选项二级...
机器学习常规操作流程（代码解读）
目录 1. 特征工程1.1 常用方法1.2 这些方法有没有考虑特征间的相关度 模型精度低 1. 特征工程 解读下面的代码 scaler = StandardScaler()X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 1. Single variable feature selection (SelectKBest)select_k_best = SelectKBes...
一文解读为什么股票不能加杠杆，具体有这三个原因（配先查）
股票投资是一种高风险、高收益的投资方式，而加杠杆则会使这种风险放大。本文将详细解读为什么股票不能加杠杆，具体有以下几个原因： 一、加杠杆后，股票投资风险被放大； 二、加杠杆影响个人财务状况； 三、加杠杆影响证券公司业务稳健性。 综上所述，股票不能加杠杆的原因主要有三个：加杠杆后股票投资风险被放大、加杠杆影响个人财务状况以及加杠杆影响证券公司业务稳健性。因此，投资者在进行股票投资时应该谨慎评估自己的风险...
nlp与知识图谱代码解读
。 通过这种方式，即使计算机不知道“猫”和“狗”的真实含义，它也能知道这两个词在很多情境中是相似或有关的，所以应该放得近一些。 希望这个解释能帮助你理解计算机是如何决定词嵌入中词的位置的！ 代码案例+解读 import numpy as npfrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers impo...