1.数据科学研究中心中心动态数据挖掘新任务:特异 中心动态Dataology and Data S 中心动态《数据学》2010年出版 中心动态“Mining Peculiarity 中心动态数据挖掘新任务:特异 中心动态Dataology and Data S 中心动态《数据学》2010年出版 中心动态“Mining Peculiarity https://dataology.fudan.edu.cn/

2.开源学习组织:DatawhaleDatawhale是一个专注于AI领域的开源组织,旨在构建纯粹的学习环境,帮助学习者成长。提供合理的学习方向,良好的学习环境和极佳的互促氛围。成员来自全球顶尖大学和企业,共同致力于改善学习模式。 摘要由CSDN通过智能技术生成 这篇文章其实最早成立Datawhale的时候写的,那时候我们还是在读的学生,以下文字一直没有更新,一是希https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/85100466

3.Datawhale.io200 million+ US-based valid cell phone numbers. Preview dataset See why the world’s best companies use Datawhale to become truly data-driven. Join hundreds of companies using Datawhale. Get started Email:Name:Message:Request Demohttps://datawhale.io/

4.Datawhale·GitHubDatawhale Datawhale是一个专注于AI与数据科学的开源组织,汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者,聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员,微信搜索公众号Datawhale或者扫描下方二维码可以关注我们~ 你是一个不知道从哪儿开始学的小白? 我们已经将Datawhale所有开源教程分方向以及按照学习顺序整理成了Datawhale人工智能https://github.com/datawhalechina

5.DatawhaleDatawhale是国内最大的AI开源学习社区,覆盖海内外2000多所院校,吸引具有影响力的顶尖学者、知名教授、企业家、青年贡献者等在此分享知识和远见,加快高校和产业的链接,持续推动AI人才培养。http://datawhale.cn/

6.Datawhale在Datawhale发布的 《2020年度中国数据竞赛年鉴》 中通过数千份问卷调研反馈的结果,竞赛新手在竞赛选手中占比达到62%,提升专业技能、找到工作/实习机会和扩展人脉、交流学习分列参赛诉求的前三位。而在提升专业技能中细分,代码实践能力和复杂分析能力又是大家最看重的前两项。 https://datawhale.club/

7.DatawhaleOpenIDatawhale 是一个专注于数据科学与 AI 领域的开源组织,汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者,聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员。Datawhale 以“ for the learner,和学习者一起成长”为愿景,鼓励真实地展现自我、开放包容、互信互助、敢于试错和勇于担当。同时 Datawhale 用开源的理念去探索开源内容、开源https://openi.pcl.ac.cn/Datawhale?sort=newest

8.你的Datawhale证书有用了!51CTO博客2022年AI人才特训营联合Datawhale,为经由Datawhale开源学习社区所考核认证并颁发证书的学习者和贡献者,提供金融、保险、医疗、媒体以及数字营销和咨询行业项目实践、实训实习以及就业推荐的机会。 目标对象 在Datawhale开源学习社区表现优异的学习者或贡献者: 1、曾获得Datawhale优秀学习者或优秀队长证书的学习者。 https://blog.51cto.com/u_15699042/6211001

9.datawhale学习笔记——数据分析(一)datawhale学习者手册 datawhale数据分析GitHub开源学习内容 一、主要内容 1.导入package importpandasaspd# 数据处理,数据分析importjson# 读取json格式数据importseabornassns# 画图importmatplotlib.pyplotasplt# 画图importre# 用于正则化表达式,匹配字符串的模式importrequests# 用于网络连接,发送网络请求,使用域名获取对应信https://www.jianshu.com/p/3c70cdd914f6

10.NLPDatawhaleAI夏令营Day3打卡:Bert模型简介:【NLP】Datawhale-AI夏令营Day3打卡:Bert模型 1. 学习内容 AI夏令营第三期–基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛教程 1.1 文本分类的两种实现思路 ? 特征提取 + 机器学习: 数据预处理:首先,对文本数据进行预处理,包括文本清洗(如去除特殊字符、标点符号)、分词等操作。可以使用常见的NLP工具包(如NLTKhttps://developer.aliyun.com/article/1426469

11.datawhalefun# Datawhale Fun-Rec 组队学习项目 本教程主要是针对具有机器学习基础并想找推荐算法岗位的同学,由推荐算法基础、推荐算法入门赛、新闻推荐项目及推荐算法面经组成,形成了一个完整的从基础到实战再到面试的闭环。主要分为三个阶段,分别是推荐系统基础、推荐系统进阶和推荐算法面经,每个阶段的具体内容如下: https://gitee.com/Relph/datawhale-fun-rec

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