python | xlwings，一个非常实用的 Excel 相关的 Python 库！
使用 xlwings 操作 Excel：一个强大的 Python 库在现代办公环境中，Excel 是一种广泛使用的工具，常用于数据分析、报告生成和数据可视化等多种场景。然而，随着数据量的增加和复杂性的提高，单纯依靠 Excel 的手动操作往往无法满足我们的需求。这时，利用 Python 编程来自动
机器学习
零门槛学习——Mannkendall趋势检测算法
零门槛学习——Mann-Kendall趋势检测算法在环境科学、气候变化、经济学等领域，趋势分析是一项非常重要的工作。Mann-Kendall趋势检测算法就是一种广泛应用的非参数统计方法，用于检测时间序列数据中的单调趋势。该算法具有模型无关性和稳健性，无论数据是否满足正态分布，都能够进行有效分析。
【Java SE】 带你走近Java的抽象类与接口
在Java编程语言中，抽象类和接口是实现抽象化的重要工具。它们都允许开发人员定义协议，但有一些重要的区别和应用场景。本文将深入探讨这两种特性，并通过代码示例来阐明它们的用法。一、抽象类抽象类是一种不能被实例化的类，可以包含抽象方法（没有实现的方法）和具体方法（有实现的方法）。抽象类常常用于作为其
【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用
从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用Scikit-Learn是一个强大的Python机器学习库，它提供了简单而高效的工具，用于数据挖掘和数据分析。无论你是机器学习的新手还是专家，Scikit-Learn都为你提供了全面的方法来处理各种机器学习任务，从回归、分类到聚类、
tesseract-ocr 字库训练（提高识别率进阶版）
Tesseract-OCR 字库训练（提高识别率进阶版）Tesseract-OCR 是一款功能强大的光学字符识别（OCR）引擎，广泛应用于各种文档处理和信息提取任务。提高 Tesseract 的识别率，尤其是在处理特定字体或新语言时，字库训练显得尤为重要。本文将介绍如何通过自定义训练来提高 Tes
使用Python和scikit-learn实现支持向量机（SVM）
支持向量机（SVM, Support Vector Machine）是一种基于统计学习理论的监督学习模型，主要用于分类和回归分析。SVM通过在高维空间中构建一个最优分割超平面，以最大化分类间距，从而进行数据分类。在实际应用中，SVM具有较强的非线性处理能力，尤其是在高维数据集上表现优异。SVM的基
Spring Boot与OpenCV：融合机器学习的智能图像与视频处理平台
Spring Boot与OpenCV：融合机器学习的智能图像与视频处理平台随着人工智能和机器学习的蓬勃发展，图像与视频处理正在成为一个热门的研究领域。在这一领域中，Spring Boot作为一个强大的后端框架，结合OpenCV这一计算机视觉库，可以有效地构建一个智能的图像与视频处理平台。本文将探讨
【包邮送书】你好！Python
你好！Python：一门易学且强大的编程语言Python是一种高级编程语言，由于其简单易读的语法和强大的功能，越来越受到程序员和开发者的欢迎。无论是数据分析、人工智能、网络开发，还是脚本编写，Python几乎无处不在。本文将带您了解Python的基本概念和一些实用的代码示例，让您快速入门这门编程语
【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战
XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一个高效、可扩展的开源树模型，广泛应用于机器学习比赛和实际应用中。它基于决策树的集成学习，通过提升（Boosting）策略来增强模型的性能。接下来，我们将深入探讨XGBoost的原理、使用方式以及一些代码示例。一、XGBoost
阿布量化：基于 Python 的量化交易框架
阿布量化：基于 Python 的量化交易框架在金融市场中，量化交易因其科学性、系统性和自动化逐渐受到投资者的青睐。阿布量化是一个基于Python的量化交易框架，它为开发、测试和实施量化交易策略提供了强大的工具。本文将介绍阿布量化的基础知识，以及如何使用Python编写简单的量化交易策略。1. 阿
