机器学习的一般分类为:监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。很多东西可以cv出来，但是业务不一样，怎么整合你的业务，就是技术问题了。
打个比方吧，就像打仗一样，数据应用就像《孙子兵法》，规模、PG平台 电子精准、有章可循、指哪打哪。流量变现一个道理，有数据加持的变现效果是远远大于裸投的，也就是撒网投放，至少看的见的收益能提升30%以上。 数据应
直接加载模型然后对新数据集进行预测啊，结果就是0或者1，然后把结果按照之前训练的数据集格式写入一个新的csv，这就是相当于打上标签了，但是这个标签不一定是全部对的，除非你能保证你的模型推理结果一定是正
把相同的key的值放到同一个list里面，然后csv.writer.writerow直接写进去就可以了
1. 计算机科学基础和编程 2. 概率论和数理统计 3. 数据建模及评估 4. 应用机器学习算法和库 5. 软件工程和系统设计 工程能力 （ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++
已变成了一个无所不包的术语，很多用来执行在过去需要人工输入的复杂任务的应用（例如与客户在线沟通或下棋）都可以被称作
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1.不同的行业都会提供如下的具体岗位：大数据算法工程师、大数据算法总监、数据建模工程师、图像识别算法工程师、AI算法工程师、大数据科学家、高端算法工程师、算法专家（AI）、AI产品经理 、AI数据科
大厂只是提供了一个更好的能力提升平台而已。入场前大部分跟普通单位员工能力差不多，特别是本科入大厂有时候也看运气，不同的面试官感兴趣的点不一样，面试官感觉你行，你就行，不行也行。面试官感觉你不行，再行也
是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的，先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
R语言中的CreateTableOne如何加入分类变量百分比的置信区间？
用occ生成的box（TopoDS_Shape），导入gmsh库中划分网格，什么也没有，是哪里用的不对吗？？
