EM算法与De novo Motif发现MATLAB实现

EM 算法的 Matlab 实现，搭配 De novo motif 发现，算是生信圈里比较经典的一套组合了。代码结构清晰，文档也挺详细，适合你边看边跑着玩。EM 算法的核心就是反复迭代找最优解，说白了就两个步骤：猜一猜（E 步），修一修（M 步）。用在 motif 发现上，基本就是从一堆序列里挖出“有意思”的小片段，比如转录因子结合位点。De novo motif 发现比较像无监督学习，没标签全靠算法自己摸索。有点像从一堆歌词里找出高频押韵的句子。常见方法像是Gibbs 采样、MEME，都是围着概率模型打转的。这份资源的 MATLAB 代码就不错，逻辑清楚，参数设置也比较灵活。你可以自己改改迭

算法与数据结构 0 2025-06-17

电商数据分析基础指标体系36项详解

电商平台的指标太多？其实只要掌握对了方向，一份靠谱的指标体系就能省不少事。《电商数据基础指标体系 36 大数据》这份 PDF 还挺全面的，把流量、转化、复购、供应链、营销 ROI 这些都讲得蛮清楚。像UV、GMV、客单价这些概念，用得多却总是被问“到底怎么看？”。看完你能把整套指标关系理清楚。比如跳出率高，是不是页面太丑？再看看访问到下单转化率，按钮藏得太深。每一个数据背后，其实都在提示你网站出了什么问题。还有会员留存、营销活动响应这些，做私域的时候用得上。比较实用的一点是，这里面连库存周转率和供应链响应时间都放进来了。不是所有电商报表都会管这块，但一搞运营的都知道，发货慢是最能劝退用户的。哦

算法与数据结构 0 2025-06-17

Deep Learning深度学习经典教材

深度学习这门技术真的是挺厉害的，能够通过多层非线性单元从大量数据中提取出高级特征。你如果对机器学习感兴趣，肯定会对《Deep Learning》这本书有兴趣。它不仅涵盖了线性代数、概率论这些数学基础，还详细了深度学习的核心算法。书中的内容丰富，从理论到实际应用都有。像梯度下降、反向传播等常用的优化算法，书中讲得清楚，理论结合实际，挺适合想要深入了解深度学习的你哦。要是你是入门级别，会觉得有点挑战，但只要你掌握了基础，后面就会慢慢理解。对于那些已经有一定机器学习基础的朋友，这本书绝对能你更进一步，掌握更多深度学习的技巧和实战知识。

算法与数据结构 0 2025-06-17

挑战新工具与技能互联网+大数据时代的经营分析报告

如果你在互联网+大数据时代的经营中遇到挑战，找对工具和技能是关键。最近我发现了几个挺实用的资源，它们我在项目中更好地应用数据、模型设计以及决策支持。是关于大数据模型的文章，了如何通过回归来优化经营策略。另外，有关于 Hadoop 的大数据应用资源也蛮不错，适合想深入了解互联网行业的开发者。你也可以看看一些针对大数据报告的 PPT 模板设计，帮你轻松搞定展示部分。，这些资源不仅有实际应用价值，还能提升你对数据的整体把握。

算法与数据结构 0 2025-06-17

电子病历命名实体与关系标注语料

电子病历的信息抽取工作里，命名实体和实体关系的整理真的挺重要的。这份语料库挺有料的，标注得也够细，像是症状、药物名称、检查项目这类实体，还有它们之间的因果、对应等关系，全都一网打尽。 中文病历的标注说难不难，说简单也不简单。这份资料的好处是有医生一起参与规范制定，标注的一致性也还不错——实体一致性有 0.922，关系的也有 0.895，靠谱，后续搞模型训练也不容易出锅。 如果你之前折腾过NER或者RE任务，应该懂这个资源多实用。想训练医疗文本模型，或者搞临床决策支持系统，直接拿来用就顺手，格式清晰，文本量也够——992 份病历，量不大不小，调模型刚刚好。 而且这套东西也适合跟自然语言的一些工具

算法与数据结构 0 2025-06-17

Python关键词提取算法

Python 里的关键词提取算法，挺适合平时做文本的朋友。结合jieba来做分词，再配上词云展示，效果直观还蛮好看的。如果你平时要文章摘要、做搜索提示，这套方案还挺顺手。嗯，代码也不复杂，适合快速上手。 用jieba.analyse的extract_tags方法就能搞定关键词提取，还能根据 TF-IDF 打分，优先提取重要词。像写文章推荐、热词这种场景就适用。你也可以自己设定关键词数量，比如topK=20，灵活点更好用。 词云部分用wordcloud库就行，能自定义字体、颜色、背景图这些，整出来的图可视化效果还不错。想炫技一下的话，配上公司 logo 或者轮廓图也能搞出点花样。注意中文要指定字

算法与数据结构 0 2025-06-17

条件随机场参数估计深入讲解

参数估计的核心思路其实就是——拿到数据以后怎么更聪明地把模型参数整明白。条件随机场（CRF）这块啊，说简单也简单，说难也真能绕，尤其是搞参数估计那段。你要是刚接触 CRF，建议慢慢啃，但这篇讲得挺细，是对经验分布和(x,y)联合概率的解释，还蛮贴地气的，能帮你绕过不少坑。

算法与数据结构 0 2025-06-17

概率论古典概型章节PPT

概率论的古典概型章节 PPT 内容挺全的，也比较通俗，适合用来快速理顺思路。是排列组合那块，讲得还挺细，排列、组合、可重复排列、可重复组合全都有，公式也标得清楚，用起来方便不少。如果你经常遇到摸球题、抽签题之类的场景，这套 PPT 绝对值得一看。

算法与数据结构 0 2025-06-17

Python多线程实时抓取上市公司数据

在金融领域，是量化投资中，实时数据的获取关键。Python 的多线程技术可以显著提高数据抓取效率，尤其是大量 IO 密集型任务时。通过多线程方式，能减少因网络延迟导致的等待时间，加速数据获取过程。使用 Python 的threading模块，可以让每个线程负责获取一只股票的数据，进而实现高效的并行计算。不过，值得注意的是，线程数量要根据服务器配置和网络状况来调整，避免过多线程引发性能瓶颈。 多线程的优势在于它可以通过并行运行来降低等待时间，提升效率。但也要注意程序异常的，确保某个线程失败时不会影响其他线程。实际应用中，合理设计并行计算策略，以及适时结合multiprocessing，能让你更高

算法与数据结构 0 2025-06-17

DS证据理论决策冲突合成规则

黑白风格的 DS 证据理论，挺适合搞规则合成和冲突的场景。你要是研究像防火墙规则优化、数据挖掘啥的，点进来看看挺值。里面那套合成规则讲得蛮清楚，思路也比较系统。嗯，尤其是你遇到多源信息决策冲突的时候，参考这个真能省不少事。

算法与数据结构 0 2025-06-17