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告別盲人摸象，數據分析的抽樣方法總結
當你踏入數據分析的大門時，可能會被海量的數據淹沒，感到無從下手。
想象一下，你想了解一座巨大森林裏所有樹木的平均高度，難道要一棵一棵地去測量嗎？這顯然不現實。
這時，“抽樣” 這個強大的工具就該登場了！
本文將帶你全面瞭解各種抽樣方法，並用Python代碼演示實際應用。
1. 抽樣是什麼？
抽樣 是從總體中選取部分樣本進行分析的過程。
這樣做的主要原因是：
節省時間和資源：處理全部數據成本高昂
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Manim進階：用背景圖片讓你的數學視頻脱穎而出
做Manim動畫久了，你是否厭倦了那萬年不變的黑色虛空？
很多初學者（甚至老手）都想給動畫加個背景圖，但往往會遇到兩個問題：
怎麼加？ 是把圖片放進去，還是設置相機？
看不清！ 背景花裏胡哨，前面的文字公式瞬間“隱身”了。
今天，我們就來揭開Manim動畫中一個簡單卻強大的技巧--為動畫添加背景。
通過幾個小示例，分別演示兩種完全不同的背景處理思路。
1. 舞台佈景法
使用ImageMob
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讓你的動畫“活”過來：Manim 節奏控制指南 (Rate Functions)
你在製作Manim動畫時，是否遇到過這樣的困境？
“代碼寫得天衣無縫，運行流暢，出來的動畫卻總覺得哪裏不對勁？”
雖然物體確實從 A 移動到了 B，但看起來就像是老舊的工業機器人在幹活——僵硬、死板，甚至有點無聊。
其實，你的動畫離 “絲滑” 和 “專業”，往往只差這一個參數的距離：rate_func (速率函數)。
今天，我們就來聊聊 Manim 中這個不起眼但至關重要的參數，看看如何通過控制
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別急着轉投 Polars！Pandas 3.0 帶着“黑科技”殺回來了
大家好，在數據分析圈子裏摸爬滾打這麼多年，最近大家見面打招呼的方式都變了。
以前是“你用 Pandas 處理那個 csv 了嗎？”，現在變成了“你還沒用 Polars 嗎？那速度快得飛起！”
確實，在這個 GPU 算力爆炸、多線程並行的時代，我們這位陪伴多年的老朋友 Pandas，因為單線程和內存管理的“歷史包袱”，顯得有點步履蹣跚。
面對 Polars 這種基於 Rust、天生支持並行計算的“後
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深入淺出理解你的“數據”
對於想要學習數據分析的同學，如果你問我："數據分析的第一步是什麼？" 我的回答是："理解數據本身。"
數據是我們所有分析工作的起點，本文主要探討如何辨別我們面對的是什麼樣的數據，包括它的分類方法和描述維度。
1. 數據分類
數據並非千篇一律，它們有着不同的特徵和屬性。
正確理解數據的分類，是選擇適當分析方法的前提。
通常，我們可以從以下三個維度來給數據進行分類。
1.1. 按結構屬性來分
你的數據
數據庫
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「親手畫出動態數學」：讓數學可視化觸手可及的Manim入門課
數學的美，藏在動態的邏輯裏——而 Manim，正是那個能把抽象公式變成「會説話的動畫」的神器。
今天，給大家推薦一門我自己錄製的從零開始的Manim入門課，哪怕你是編程小白，也能跟着一步步畫出屬於自己的數學動畫！
這門課程適合誰？
如果你是以下任意一類人，這門課就是為你準備的：
▸ 數學愛好者：想親手把腦海中的數學想象變成動態畫面（比如證明勾股定理時讓圖形「自己説話」）；
▸ 中小學/大學教師：需
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讓YOLO飛起來：從CPU到GPU的配置指南
最近在配置YOLO（You Only Look Once）進行物體檢測和圖像分割任務時，發現默認安裝的情況下，YOLO使用的是CPU進行計算。
這對於需要處理大量圖像或實時檢測的任務來説，效率明顯不足。
本文將詳細介紹如何將YOLO從CPU模式切換到GPU模式，顯著提升運行效率。
1. 配置步驟
1.1. 檢查當前PyTorch是否支持GPU
首先需要確認當前安裝的PyTorch是否支持GPU。打
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