【随便看看】嵌入向量数据集| 时间序列 | 数据集
- Published on
PDFM Embeddings｜地理空间分析数据集｜嵌入向量数据集
想象一下，有一串神秘的数字，悄悄地把人类活动、天气空气质量、地图信息都揉进一个向量里，让城市脉动、社区温度都能被“一眼看穿”。这就是 PDFM Embeddings——基于图神经网络，把邮编和县域的搜索热度、繁忙度、气候指标一并打包，生成隐私友好的地理感知向量。未来，你可以把它当成模型的超能力外挂，无论是预测健康风险，还是规划新店选址，都能让决策更有温度。想要上手？填个表就能拿到嵌入，然后把它接进你的机器学习管道，下一秒，就能看到平平无奇的数据里，竟藏着未来城市的秘密。
papers with code
想要追踪 NLP、CV、图谱等领域的最新进展？那就别错过 paperswithcode！它把最新论文、基准数据集和开源实现统统汇聚，一站式浏览，省去自己动手重写对比算法的烦恼。打开各子领域频道，就能直达热门 benchmark、最牛模型和对应源码，帮你迅速锁定研究方向。未来的科研之路，从此不再迷茫，把省下的时间留给创意和新方法，效率直接起飞！
用搜索问 Data Commons：世界各地的太阳能消耗量是多少？
想象一个对话式的数据助理：你只需输入“世界各地的太阳能消耗量是多少？”，Data Commons立刻检索全球太阳能消耗数据，生成可视化图表和时间线，揭示各国、各州的能耗格局。它将分散的公共数据汇聚、清洗、关联，让探索变得像聊天一样轻松。地图、散点图、API随时开放，支持更多自然语言提问：温室气体排放？巴西经济？新西兰GDP？公平指标？未来，每一个好奇心都能借助 Data Commons 的搜索功能，直击答案核心。
具有时间序列的机器学习的统一框架
想象一下，未来的时间序列分析就像搭积木：sktime 用一套 Python API，把预测、分类、回归、聚类像拼图一样无缝衔接。它免费开源，社区透明共治，每个功能模块都能灵活扩展。安装瞬间完成，接口沿袭 scikit-learn 习惯，上手零门槛。支持从数据加载到模型验证的全流程，让你专注创新而不是在不同库里来回切换。别再被工具束缚，一站式掌握时间序列 ML，效率直线上升！
# get the data
from sktime.datasets import load_airline
y = load_airline()
import numpy as np
from sktime.forecasting.naive import NaiveForecaster
# step 1: specify the forecasting algorithm
forecaster = NaiveForecaster(strategy="last", sp=12)
# step 2: specify forecasting horizon
fh = np.arange(1, 37) # we want to predict the next 36 months
# step 3: fit the forecaster
forecaster.fit(y, fh=fh)
# step 4: make the forecast
y_pred = forecaster.predict()
from sktime.utils.plotting import plot_series
fig, ax = plot_series(y, y_pred, labels=["train", "forecast"])
为什么你的GIS数据总在“乱码”？
想象一下，你拖入的三调GDP、SHP、DXF、TXT、CSV文件，本该秒开却一堆火星文？别怕！只要把GBK改成UTF-8，或者通过.cpg文件确认编码，编码一换，乱码再见！以后数据世界不留乱码坑，让你专注创作地图新篇章。导出ArcGIS时记得用GBK保平稳。未来无碍畅看地图，任你凭数据飞跃苍穹！乱码？拜拜啦！
向DeepSeek学习，而不是替代学习
别把DeepSeek当外挂大脑。它示范多维拆题、结构化输出、留白自证和精准提问，但学习仍需自燃思考。用它写计划前先校稿，用它写代码、制图、求鼓励别盲信。独立思考、批判性视角、审美三观，是驾驭AI的火焰。让它照亮暗角，不要替你走路。在竞赛中深挖专业联动，未来属于思考者。别丢好奇热爱。继续冲哈！～Go!
标准时间一指即达
没有时差焦虑、秒秒钟精准对接全球的瞬间，time.is悄无声息地为你校准世界时，让抢券不再错失良机。
