随着深度学习领域日益渐火以及网络上的前沿文章铺天盖地地出现，人们很容易将深度学习视为是只对数学博士开放的高级领域——但本文要证明这种观点是错的。
数据规约： 对于中型或小型的数据集而言，通过前面学习的预处理方式已经足以应对，但这些方式并不适合大型数据集。由于大型数据集一般存在数量庞大、属性多且冗余、结构复杂等特点，直接被应用可能会耗费大量的分析或挖掘时间，此时便需要用到数据规约。 数据规约类似数据集的压缩，它的作用主要是从原有数据集中获得一个精简的数据集，这样可以在降低数据规模的基础上，保留了原有数据集的完整特性。在使用精简的数据集进行分析或挖掘时，不仅可以提高工作效率，还可以保证分析或挖掘的结果与使用原有数据集获得的结果基本相同。 要完成数据规约这一过程，可采用多种手段，包括维度规约、数量规约和数据压缩。
最近发现自己特愿意扯和分享内容本身无关的事情，下述内容纯闲扯： pandas应该怎么分享困扰了我好久，但是看我公众号的朋友更困惑的是这个人为啥要分享pandas，分享这个东西有什么用呢？所以我决定先分享pandas能做什么，然后再从基础概念开始分享全面的知识点。我希望我的文章能成为某些朋友的中文API，将来应用遇到困难直接查询我的文章即可！ 首先介绍什么是pandas panda我们很熟悉！蠢萌蠢萌，让人想抱起来捏两下的国宝！ pandas是什么啦！遥记英文老师曾讲S是复数的意思！ 那pandas就是！
在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
你到了车站，准备搭乘声称每10分钟一班的公交车。你盯着你的手表留意着时间，结果公交车终于在11分钟后到来。
【导读】3月1日，Google上线了AI学习网站——Learn with Google AI，并重磅推出了机器学习速成课程MLCC，该课程基于TensorFlow（TF），旨在为所有经验水平的人提供免
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 我们创建以下合成数据用于演示 import pandas as pd # version 1.3.5import numpy as npdef create_df():df
备份时使用的mysqldump备份了数据库, 约100GB, (主要是某张表很大). 现在要使用该dump文件恢复数据.
前面的文章中，我们讲解了pandas处理时间的功能，本篇文章我们来介绍pandas时间序列的处理。
通过参数设置获取日k线、周k线、月k线，以及5分钟、15分钟、30分钟和60分钟k线数据。本接口只能获取近3年的日线数据，适合搭配均线数据进行选股和分析。
通过crontab命令，我们可以在固定的间隔时间执行指定的系统指令或shell script脚本。时间间隔的单位可以是分钟、小时、日、月、周及以上的任意组合。
在这个教程中，我们将学习如何利用交叉指标预测加密货币市场的买入/卖出信号，并在教程结尾提供了完整的Python代码，在市场历史数据上利用此算法可以实现三倍的比特币收益回报率。
由于一次导入千万条数据性能较低，因此决定把后面的1000万行，拆分为两部分，分两次导入，如下操作：
可能是最近加班熬夜太多，这个周末身体不舒服，头痛、冷汗什么的。终于在连着睡了接近2天后，现在慢慢恢复了。
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录。
库里是过去抓取的行情数据，间隔6秒，每分钟8-10个数据不等，还有开盘前后的一些数据，用Pandas可以更加优雅地进行处理。 需要把当前时间设置为index df=df.set_index('time
介绍 笔者写这篇文章主要是针对那些在案例解决方面缺乏自信的初学者，这将成为在面试中被拒的一个重要原因。如果你还在读这篇文章的话，笔者相信，你肯定已经做好了和我一起进入下一阶段的准备！ 为了便于理解，第一阶段我设置得比较简单，目的就是吸引大家持续跟进，能够逻辑清晰地理解客服中心的工作流程。 然而，这只是把客服中心的真实工作简化后的结果。在本文中，我将更进一步，向大家介绍一下在客服中心优化案例问题。我已经介绍过R语言的编码问题，相信这篇文章将对R语言用户更加有帮助。不过，即使你不了解R 语言，你也可以用Exc
介绍：笔者写这篇文章主要是针对那些在案例解决方面缺乏自信的初学者，这将成为在面试中被拒的一个重要原因。如果你还在读这篇文章的话，笔者相信，你肯定已经做好了和我一起进入下一阶段的准备！ 为了便于理解，第一阶段我设置得比较简单，目的就是吸引大家持续跟进，能够逻辑清晰地理解客服中心的工作流程。 然而，这只是把客服中心的真实工作简化后的结果。在本文中，我将更进一步，向大家介绍一下在客服中心优化案例问题。我已经介绍过R语言的编码问题，相信这篇文章将对R语言用户更加有帮助。不过，即使你不了解R 语言，你也可以用Exce
窗口长度10s < 滑动间隔15s:每隔15s计算最近10s的数据--会丢失数据,开发不用
CRONTAB是一个用于设置周期性被执行的任务的工具，有了它，我们就可以从定时工作中解放出来。
QTimer是一个计时器类 它的使用分三步，创建对象，连接signal和slot函数，start()
在服务器安装好系统及相关服务之后，对于系统的配置、服务的配置、数据的管理以及服务器的操作权限管理就变的尤为重要。因为，涉及到服务器的各项安全（如：登录、操作）。
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ofo是国内共享单车模式的开创者，引航者。在18年之前的单车风口上一时风头无两，曾花费一千万购买行星命名权，可见其财大气粗。后来潮水褪去，ofo疯狂烧钱挤占市场倾轧对手的策略最终搁浅，风光不再，连退押金都成了问题。
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度！」，本篇分享一个更常用的加速骚操作。
导读本次分享题目为StarRocks物化视图在滴滴的实践，由来自滴滴出行的资深开发工程师刘雨飞老师带来经验分享。
集群部署在 k8s 上，告警使用 Prometheus + alertManager + prometheusManager，helm 方式部署。
原文：https://www.raywenderlich.com/174-beginning-machine-learning-with-scikit-learn 作者： Mikael Konutgan 2018年2月12日·中级·文章·15分钟
早起导读：pandas是Python数据处理的利器，如果每天都要使用pandas执行同样的操作，如何制作一个有界面的软件更高效的完成？本文提供了一种基于PyQt5的实现思路。
最近参与了了一个日志和告警的数据挖掘项目，里面用到的一些思路在这里和大家做一个分享。
可能会出现缺少依赖库的情况，依次安装，大概有lxml,pandas,bs4,requests,pandas依次安装后查看tushare官方文档详细接口的使用
Apache Kafka利用循环技术为多个分区生产信息。其中自定义分区技术常用于为已经定义好的分区生产特定类型的信息，并使生产出来的信息能被特定类型的消费者使用。这种技术使我们能够掌控信息的生成和使用。Windowing使用基于时间限制的事件时间驱动分析以及数据分组。有三种不同的Windowing方式，分别是Tumbling，Session和Hopping。
Device Info HW(硬件检测)APP是一款安卓手机上面最为靠谱的硬件检测工具，能够帮助你全面的进行手机的相关硬件查询，让你了解手机上面几乎所有的硬件信息，可以详细检测出CPU，RAM，存储，操作系统，传感器，核心，分区，电池，数据网络，WiFi，SIM，相机，蓝牙，显示器，支持的功能，制造商，已安装的应用程序，系统应用程序等信息；通过这款软件基本可以了解当前手机上的几乎所有的硬件信息，而且真实性有保障，没有弄虚作假的情况相对于国内的安兔兔等软件来说，这款软件可能靠谱的多。
crontab 命令用于提交和管理用户的周期性执行任务，类似于 Windows 下的计划任务。在安装完成操作系统后，默认会安装此服务工具，并自动启动 crond 进程。crond 进程每分钟会定期检查是否有要执行的任务，并自动执行。
前面的章节学完已经让我们可以顺利实现一个小组件了，但是小组件里面的数据如何刷新的呢，本节内容将讲解IOS的刷新机制。
运维人员经常需要在周末出去游玩的时候也带着电脑，因为很多情况下运维人员需要随时待命。笔者依稀记得2014年左右，我们10多个运维小伙伴团建时背着5斤重的电脑爬青城山的壮丽场面。当年的值班体系还不完善，其中部分原因如下。
“ 无界数据于有界数据是一个比较于模糊的概念，无界与有界之间是可以进行转换的。无界数据流在进行某些计算的时候例如每分钟、每小时、每天等操作时都可以看做是有界数据集。Apache Flink使用Windows方式实现了对于无界数据集到有界数据集的计算。”
由于在工作中需要处理很多日志文件数据，这些数据并不存在于数据库，而是以每日1个单文件的形式存在，为了让我们在日常数据处理中更方便的进行一些基础的数据合并、清洗筛选以及简单的分组或数据透视处理，结合PyQt5与pandas库，制作了一个简单的数据处理可视化工具。
histogram_quantile对histogram类型是在服务器端计算，而对sumamry是在客户端计算，即通过promql计算分位数试，summary有更好的性能。
调度任务也是最近产品中需要用的，定时与后台进行数据同步，研究了几种方法后，觉得还是JobSchedule相对效果还好点，主要原因是WorkManager的定时任务最短也需要15分钟，虽然JobSchedule在Android7.0后也这样的，但是可以通过别的办法实现，所以两个都说一下，两个也都会用到。
原文标题：How to Create a Linux Virtual Machine For Machine Learning Development With Python 3 作者：Jason Brownlee 翻译：杨金鸿 翻译校对：白静 文字校对：丁楠雅 本文长度为3000字，建议阅读8分钟 本文主要内容包括Linux虚拟机的优点、安装教程以及使用VM的技巧。 Linux是使用Python进行机器学习开发的极佳环境。这些工具能够被简便快捷地安装，并且您可以直接开发和运行大型模型。 在本教程中，您
摘要：概率分布在许多领域都很常见，包括保险、物理、工程、计算机科学甚至社会科学，如心理学和医学。它易于应用，并应用很广泛。本文重点介绍了日常生活中经常能遇到的六个重要分布，并解释了它们的应用。 介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。 他又犯了另一个错误，在匆忙中跳过了几项，但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题
前面已经讲过定时任务实例，使用的是基于intervals模式的周期任务。这只能满足一部分需求，如果是你想明天早上8点准时执行一个发送邮件的任务，这个时候需要设置一个未来的定时任务，Crontab模式就派上用场。
每次手动触发job构建，是很麻烦的一件事情，job中可以配置定时构建，今天就来分享下定时构建；构建分为两种：定时构建和轮询SCM。
Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。
介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而
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