分布分析对比分析统计分析帕累托分析正态性检验相关性分析 分布分析 分布分析 → 研究数据的分布特征和分布类型，分定量数据、定性数据区分基本统计量 极差 / 频率分布情况 / 分组组距及组数 import...对比分析 对比分析 → 两个互相联系的指标进行比较 绝对数比较（相减） / 相对数比较（相除） 结构分析、比例分析、空间比较分析、动态对比分析 # 1、绝对数比较 → 相减 # 相互对比的指标在量级上不能差别过大...统计分析 统计指标对定量数据进行统计描述，常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析 集中趋势度量 / 离中趋势度量 # 1、集中趋势度量 # 指一组数据向某一中心靠拢的倾向，核心在于寻找数据的代表值或中心值...) print('------') # 创建数据，10个品类产品的销售额 data.sort_values(ascending=False, inplace= True) # 由大到小排列 plt.figure...：data1为0-100的随机数并从小到大排列，data2为0-50的随机数并从小到大排列，data3为0-500的随机数并从大到小排列， fig = plt.figure(figsize = (,)
本文将通过与MapReduce的对比分析来介绍Spark的主要特征。 本文选自《Spark大数据分析技术与实战》，详情请点击阅读原文。...Spark是一种基于内存的、分布式的、大数据处理框架，在 Hadoop 的强势之下，Spark凭借着快速、简洁易用、通用性以及支持多种运行模式四大特征，冲破固有思路成为很多企业标准的大数据分析框架。...Spark是面向内存的大数据处理引擎，这使得Spark能够为多个不同数据源的数据提供近乎实时的处理性能，适用于需要多次操作特定数据集的应用场景。...综合各种实验表明，处理迭代计算问题Spark要比MapReduce快20多倍，计算数据分析类报表的速度可提高40多倍，能够在5~7秒的延时内交互式扫描1TB数据集。 ?...SQL不仅为Spark提供了一个SQL接口，还支持开发者将SQL语句融入到Spark应用程序开发过程中，无论是使用Python、Java还是Scala，用户可以在单个的应用中同时进行SQL查询和复杂的数据分析
文章目录 信用分析 归一化处理 相关性分析 数据质量分析 信用分析 归一化处理 相关性分析 数据质量分析 # coding=utf-8 # /usr/bin/python ''' Author:Yan...Errol Email:2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-04-21--22:07 Describe:数据质量分析和数据的清洗 '''...import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import StratifiedKFold dataMin = 0 dataMax = 100 # 读数据集...sample_sub = pd.read_csv(data_path + 'submit_example.csv') return train_data, test_data, sample_sub # 数据异常值检测...（特征分析） def statistics_analyze(data): statistics = data.describe() # 取出统计量 # 极差 statistics.loc
大数据分析 特征工程 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol @Email:2681506@gmail.com...matplotlib.pyplot as plt def read_data(path): ''' 读取csv文件 :param path: 文件路径 :return: df数据格式...df: df :return: 0 ''' df.to_csv(save_path, index = 1) def show_data(data): ''' 数据异常值检测...（质量分析） :param data: df :return: 0 ''' print(plt.rcParams.keys()) # plt.rcParams[
概要 用统计指标对定量数据进行统计描述，常从【集中趋势】和【离中趋势】两个方面进行分析。...1、集中趋势的度量 （1）均值：均值为所以数据的平均值。若计算n个观察数据的平均数，计算公式为： ? 有时，为了反映在均值中不同成分的重要程度，为每个观察值 赋予 可以得到加权平均值： ?...为了消除少数极端值的影响，可以使用截断均值或者中位数来度量数据的集中趋势。截断均值就是去除高低极端值之后的平均值。 （2）中位数：将所有数据值从小到大排好序，位于序列中间（位置）的那个数。...即在全部数据中，小于和大于中位数的数据个数一样多 （3）众数：众数是数据集中出现最频繁的数值。众数并不经常用来度量定性变量的中心位置，更适合于定性变量。当然，众数一般用于离散型变量而非连续型变量。...2、离中趋势度量 （1）极差 极差=最大值-最小值 极差对数据集的极端值非常敏感，并且忽略了位于最大值于最小值直接的数据分布情况。 （2）标准差 标准差度量数据偏离均值的程度，计算公式为: ?
3.HashVector 不管是CounterVector，TfidfVectorizer还是Word2Vector等词向量的方式抽取的特征我们都需要存储一个映射表，这会带来非常大的内存压力，但我们仍然需要将文档编码为向量...5.语意特征 情感分析是通过数字或类来表达文本数据的主观情感，在非常多的问题中都至关重要。...目前情感分析是自然语言处理中最困难的任务之一，需要处理自然语言的歧义等问题，但是如果我们能很好地挖掘出文本的情感，那么对于我们模型的帮助是非常巨大的。...Vader是一个基于规则的模型，目前在社交媒体的数据上使用较多。...特殊词汇依据问题的不同，会有非常大的不同，我们举几个简单的例子： 文本情感分类问题 ? 我们可以选择直接分类别(每一类情感表示一类）统计每个类别中词汇的出现次数。 代码病毒检测问题 ?
WebShell 特征分析 `WebShell`是黑客经常使用的一种恶意脚本，其目的是获得服务器的执行操作权限，常见的webshell编写语言为`asp `/`jsp`/`php`。...图片 动态特征 使用一句话木马 <?...github地址：https://github.com/rebeyond/Behinder 主要功能为：基本信息、命令执行、虚拟终端、文件管理、Socks代理、反弹shell、数据库管理、自定义代码等，...no-store, no-cache, must-revalidate 图片 哥斯拉利用WebShell方式是：通过AES加密 -> Base64编码 -> 再通过MD5认证 -> 最后执行相关代码 分析了一下...Payload的内容，包含run、bypass_open_basedir、formatParameter、evalFunc等二十多个功能函数，具备代码执行、文件操作、数据库操作等诸多功能 图片 以上就是本期分享
从广义上讲，企业拥有的所有数据资源，包括原始数据、中间数据、临时数据、数据类目体系、标签类目体系、标签、标签类目体系方法论等都是数据资产。...▲图2-12 数据资产运营闭环 以标签为组织载体的数据资产区别于传统的数据资源，具有8个显著而独特的重要特征，如图2-13所示。 ?...▲图2-13 数据资产8大特征 01 能确权 所有的数据资产都应该是由某企业或机构合法取得或有效管理的数据源清洗加工而来，否则不能称为资产。...在大型集团公司中，会划分拥有数据资产归属权、管理权、使用权的角色： 数据源采集、提供部门拥有数据资产的归属权； 数据资产的设计、加工、管理、运营部门拥有数据资产的管理权； 数据资产的使用、消耗部门拥有数据资产的使用权...等到业务人员想要了解数据信息，或数据部门自查数据规范性，又或者若干年后数据人员更迭交接的时候，就会发现存在非常多的数据信息缺项和填写不规范的问题，最终只能进行信息补录或元数据管理。
数据库事务的四大特征 原子性 指事物包含的所有操作要么全部成功，要么全部回滚。 一致性 指事物必须是数据库从一个一致性状态到另一个一致性状态。...关于事务的隔离性数据库提供了多种隔离级别，下面就是。。。 持久性 指事务一旦被提交，那么数据库的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失事务的操作。...分析： 实际程序员这个月工资还是3.6万，但是程序员看到的是3.9万，他看到的是老板没提交事物的数据。就是脏读。 解决方法：Read commited读提交，能解决脏读问题。...程序员就会很郁闷，明明卡里是有钱的… 分析: 这就是读提交，若有事务对数据进行更新(UPDATE)操作时，读操作事物要等这个更新操作事物提交才能读取数据，可以解决脏读问题。...分析： 重复读可以解决不可重复读问题。写到这里，应该明白一点就是，不可重复读对应的是修改 UPDATE操作。但是可能会有幻读问题。因为幻读问题对应的是插入INSERT操作，而不是UPDATE操作。
慢特征分析 (slow feature analysis, SFA) 是使用来自时间信号的信息来学习不 变特征的线性因子模型(Wiskott and Sejnowski, 2002)。...通过比较,指 示斑马是否在图像中的特征将根本不改变,并且描述斑马的位置的特征将缓慢地改 变。因此,我们可能希望规范我们的模型,从而能够学习到随时间变化缓慢的特征。...特征具有单位方 差的约束对于防止所有特征趋近于 0 的病态问题是必要的。与PCA类似,SFA特征 是有序的,其中学习第一特征是最慢的。要学习多个特征,我们还必须添加约束 ?...为了做出这样的理论预测,必须知道关于配置空间的环境 的动态(例如,在 3D 渲染环境中的随机运动的情况下,理论分析出位置,相机的速 度的概率分布)。...已知潜在因子如何改变的情况下,我们能够理论分析解决表达这些 因子的最佳函数。在实践中,基于模拟数据的实验上,使用深度SFA似乎能够恢复了 理论预测的函数。
举个例子，一只小狗，它有眼睛、嘴巴、鼻子、颜色等静态特征（属性），也有吃东西、睡觉等动态特征（方法）；又比如一个手机，它既有型号、大小等静态特征（属性），也有打电话、发短息等动态特征（方法）。...面向对象的特征 面向对象有三大特征：封装、继承和多态。...继承 假如在整个捕鱼游戏中，有成千上万条鱼，虽然有许多种类的鱼，但这些鱼会有许多共同点，比如每条鱼在屏幕上都会有一个位置（x坐标和y坐标），都会向前游动等等，这时候就可以根据所有鱼的共同特征
封装 何为封装 将抽象性函式接口的实现细节部分包装、隐藏起来的方法 封装可以被认为是一个保护屏障，防止该类的代码和数据被外部类定义的代码随机访问。 要访问该类的代码和数据，必须通过严格的接口控制。...继承 何为继承 第二大特征——继承！ 何为继承？字面上理解，子承父业，即为继承。 那其实Java也是一样，一个（多个）类继承另一个类的特征，我们称之为继承。
主要变化，http-get、http-post中把信息隐藏在jquery*.js中： 02 HTTP 2.1 指令特征分析 #2.1.1....2.2 流量包分析 在指令特征分析中，可以看到，在流量包中可以从域名/IP、指令长度（心跳返回包长度）、指令结果长度（返回结果包长度）、指令执行时间（POST包与指令包时间间隔）作为参考依据，对cs流量进行分析...03 DNS 3.1 指令特征分析 #3.1.1.心条包1 心跳包1特征比较明显，都是单包的方式，发送域名的A记录查询，间隔5s，以下两个域名进行，其中返回的ip地址为74.125.196.113...04 HTTPS 4.1 指令特征分析 #4.1.1.心跳包 心跳包特征比较明显，受控端发送的数据长度为592，cs server返回的长度为6032，时间间隔为5s。...4.2 流量包分析 从上述分析中，可以看到，可以从指令长度（受控端心跳包接收数据长度）、指令结果长度（受控端执行完指令向cs server发送的数据长度）、指令执行时间作为参考依据。
WebServer特征 本文简单介绍了Cobalt Stike 4.4版本的一些特征以及缓解措施。...WebServer流程、特征分析 UA校验 我们对核心逻辑_serve进行简单的分析。可以看到先经过了一个UA的黑白名单，可以在profile中进行配置。...因此产生了一系列的特征。 这里比较有趣的是，while的条件是startsWith与isFuzzy判断，通过对WebService所有实现类进行分析。...checksum8特征 checksum8特征有很多缓解的方法。...本文主要分析了webserver的几个特征，内存特征就不再这里提了，javaagent也是可以缓解的。
java面向对象三大特征 封装 利用抽象数据类型讲数据和基于数据的操作封装到一起，使其构成一个不可分割的独立实体。...数据被保护在抽象数据类型的内部，尽可能地隐藏内部的细节，只保留一些对外接口使之与外部发生联系。用户无需知道对象内部的细节，但可以通过对象对外提供的接口来访问该对象。
4大方法进行特征选择 特征选择能剔除和目标变量不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，以此来减少特征个数，以此来达到提高模型精确度，减少运行时间的目的。...另一方面，筛选出真正相关的特征之后也能够简化模型，经常听到的这段话足以说明特征工程以及特征选择的重要性： 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已 本文记录的是使用4种不同的方法来进行机器学习中特征的重要性排序...from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor 导入数据...In [2]: house = pd.read_csv("kc_house_data.csv") house Out[2]: 基本信息 In [3]: # 数据shape house.shape Out...) plt.show() 下面是用对其他3种方式进行特征的重要性进行探索，先实施数据的分割 数据分离 In [14]: # 1、先提取目标变量 y = house.price.values
数据类型类别 类型 位大小 默认值 基本数据类型 描述 描述 描述 整型 byte 8位 0 整型 short 16位 0 整型 int 32位 0 整型 long 64位 0 浮点型 float 32...位 0.0 浮点型 double 64位 0.0 字符型 char 16位 ‘\u0000’ 布尔型 boolean - false 引用数据类型 描述 描述 描述 类 class - null 接口...interface - null 数组 array - null 枚举 enum - null 注解 annotation - null 面向对象三大特征 封装Encapsulation 封装：不仅仅是将...这确保了对象的状态只能通过特定的方法改变，从而提高数据的安全性和代码的可维护性。 通过private类修饰的方法或属性只能在当前类内进行调用。...数据展示：在用户界面显示对象信息时，通常需要将对象转换为易于阅读的字符串形式。 网络传输：在网络通信中，对象通常需要被序列化为字符串形式进行传输。
前言我们知道，面向对象有三大特征：封装、继承和多态。现在我们已经了解了封装和继承，接下来在本文中，给大家带来面向对象的第三大特征：多态。...也就是说，在父类中定义的属性和方法，在子类继承后，可以有不同的数据类型或表现出不同的行为。这可以使得同一个属性或方法，在父类及其各个子类中，可能会有不同的表现或含义。...实现方式在Java中，多态的实现有如下几种方式：● 方法重载：重载可以根据实际参数的数据类型、个数和次序，在编译时确定执行重载方法中的哪一个。...实现过程2.1 需求分析现在我们有一个需求：有一个客户要求我们给他生产设备器材，他需要的产品类型比较多，可能要圆形的器材，也可能需要三角形、矩形等各种形状的器材，我们该怎么生产实现？...结语至此，我们就把面向对象的三大特征都学习完毕了，现在你对这三大特征都熟悉了吗？最后我们再来看看多态的要点都有哪些吧
OOP三大特性最重要的：多态。 很多程序员虽然在用支持OOP的语言，但却从未用过多态。...所以识别出变化与不变，是区分程序员水平的一大标准。 接口是边界 清晰界定系统内不同模块的职责很关键，而模块间彼此通信最重要的就是通信协议，对应到代码中的接口。...OOP三大特点的地位： 封装是面向对象的根基，软件就是靠各种封装好的对象逐步组合出来的 继承给了继承体系内的所有对象一个约束，让它们有了统一的行为 多态让整个体系能够更好地应对未来的变化。
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