Datawhale第三期科大讯飞

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [竞赛——人脸情绪识别挑战赛，科大讯飞&DataWhale 第三名](https://blog.csdn.net/weixin_42264234/article/details/120790097)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

Datawhale第三期

Datawhale第三期的任务涉及到了预训练模型、数据集增强、排序算法和数组与链表。根据引用中的描述，这一期的任务中只选择了任务三的其中两种方法，分别是预训练模型和数据集增强。同时，引用提到了关于排序算法的任务，包括归并排序、快速排序、插入排序、冒泡排序、选择排序和堆排序。此外，引用提到了数组和链表的任务。所以，Datawhale第三期的任务涵盖了预训练模型、数据集增强、排序算法以及数组和链表。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Datawhale第三期CV方向任务三学习记录](https://blog.csdn.net/bb1ink/article/details/132504529)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [leetcode卡-Datawhale-DatasSructure-Sorting-binarySearch:Day3-DataWhale-D](https://download.csdn.net/download/weixin_38731075/20047898)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [leetcode有效期-Datawhale-Coding:Datawhale-编码](https://download.csdn.net/download/weixin_38530211/20050746)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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datawhale aigc

DataWhale AIGC（Advanced Intelligent Genetic Computing）是一个基于人工智能和遗传算法的数据处理平台。它结合了机器学习、深度学习等技术，并利用遗传优化算法的强大搜索能力，用于解决数据科学中的复杂问题，如特征选择、模型优化、异常检测等。通过模拟自然进化过程，DataWhale AIGC能够自动探索和优化解决方案，提高数据分析和建模的效率。此外，这个工具通常也提供用户友好的界面，使得非专业人士也能方便地应用高级的AI技术。