这些代码在您的服务器上而不是在用户设备以及浏览器上（前端代码）运行。 如果您不熟悉后端代码和前端代码之间的区别，请参阅下面脚注。 但是，等等，我为什么需要web框架呢？...如果您刚开始一个机器学习项目，那么我建议您先用scikit-learn。如果您开始遇到效率问题，那么我建议用TensorFlow。...我们来说说Python3的主要应用 条形图1-由Python生成 从这张图上，我们可以看到，在某个特定的周日，对于某件产品来说，男性购买了400多件，而女性购买了大约350件。...作为一个数据分析师，您也许会对其中的差异做出几个可能的解释。 一个很显然的可能解释是，该产品在男性中比在女性中更流行。另一个可能的解释是，样本量太小，这个差异是偶尔产生的。...从这个简单的分析中，您可能得出了结论，对这种差异，一个最有说服力的解释就是，这个产品更受男性而不是女性欢迎。 另一方面，如果您看到是如下所示的图呢？ ?
这是在你的额服务器上运行的代码，而不是运行在用户设备和浏览器的代码(前端代码)。 为什么需要Web框架 因为用Web框架可以更容易地构建通用后端逻辑。...Django：如果你关注最终产品，或者你正在研究一个简单的应用，比如新闻网站、网店或博客，并且你希望有单一实现的方式。 换句话说，如果你是初学者，Flask可能是更好的选择，因为它要掌握的组件更少。...· TensorFlow是一个低级库，能让你创建自定义机器学习算法。 如果你刚开始进行机器学习项目，我会建议你先从scikit-learn开始。...明显的解释是，该产品在男性用户中更受欢迎。另一种是样本量太小，而这种差异是偶然的。还可能呢是由于某种原因，男性往往在周日才购买该产品。 为了理解哪种解释是正确的，你可以绘制另一个图。 ?...在那儿工作时，我的任务是计算包含关键字的邮件数量，以便分析我们收到的电子邮件。这可以手动完成，但我写了一个简单的脚本来自动执行此任务。
这是在您的服务器上运行的代码，而不是用户的设备和浏览器（前端代码）。 如果您不熟悉后端代码和前端代码之间的区别，请参阅下面的脚注。 但是等等，为什么我需要一个Web框架？...为了帮助您了解这些可能是什么样子，让我在这里给您一个简单的例子。假设您正在为一家在线销售某些产品的公司工作。然后，作为数据分析师，您可以绘制这样的条形图。 ?...而另一种可能的解释可能是，男性倾向于仅在周日因某种原因购买该产品。 要了解哪些解释是正确的，您可能会绘制另一个这样的图表。 ?...从这个小小的分析中，你可以得出结论，对这种差异最有说服力的解释是，这种产品更容易受到男性的欢迎，而不是女性。 另一方面，如果你看到像这样的图表怎么办？ ?...您可以使用名为PyGame的库来开发游戏，但它并不是最流行的游戏引擎。 你可以用它来建立一个爱好项目，但如果你认真对待游戏开发，我个人不会选择它。
这是在你的服务器上运行的代码，而不是用户的设备和浏览器（前端代码）。 如果你不熟悉后端代码和前端代码之间的区别，请参阅下面的脚注。 但是等等，为什么我需要一个Web框架？...为了帮助你了解这些可能是什么样子，让我在这里给你一个简单的例子。 假设你正在为一家在线销售某些产品的公司工作。 然后，作为数据分析师，你可以绘制这样的条形图。 ?...一个明显可能的解释是，这种产品比男性更受男性欢迎。 另一种可能的解释可能是样本量太小而且这种差异只是偶然造成的。 而另一种可能的解释可能是，男性倾向于仅在周日因某种原因购买该产品。...从这个小小的分析中，你可以得出结论，对这种差异最有说服力的解释是，这种产品更容易受到男性的欢迎，而不是女性。 另一方面，如果你看到像这样的图表怎么办？ ? 那么，是什么解释了周日的差异？...你可以使用名为PyGame的库来开发游戏，但它并不是最流行的游戏引擎。 你可以用它来建立一个爱好项目，但如果你认真对待游戏开发，我个人不会选择它。
如果图片中的狗不是棕色毛的怎么办？如果图片只显示桌子的圆形部分怎么办？ 这里就需要用到机器学习了。 机器学习通过实现算法，该算法能够自动检测输入中的模式。...scikit-learn带有一些内置的热门机器学习算法。 TensorFlow是一个低级库，能让你创建自定义机器学习算法。 如果你刚开始进行机器学习项目，我会建议你先从scikit-learn开始。...从这张图中可以看到在某个周日，男性用户购买了400多件产品，女性用户购买了350件产品。 作为数据分析师，对此你会提出一些可能的解释。明显的解释是，该产品在男性用户中更受欢迎。...另一种是样本量太小，而这种差异是偶然的。还可能呢是由于某种原因，男性往往在周日才购买该产品。 为了理解哪种解释是正确的，你可以绘制另一个图 ?...我在谷歌和微软工作时所做的数据分析工作与这个例子非常相似，只是更复杂一些。在谷歌时我使用Python进行分析，而我在微软使用JavaScript。 在这两家公司我都使用SQL从数据库中提取数据。
这是在你的额服务器上运行的代码，而不是运行在用户设备和浏览器的代码(前端代码)。 1. 为什么需要Web框架 因为用Web框架可以更容易地构建通用后端逻辑。...Django：如果你关注最终产品，或者你正在研究一个简单的应用，比如新闻网站、网店或博客，并且你希望有单一实现的方式。 换句话说，如果你是初学者，Flask可能是更好的选择，因为它要掌握的组件更少。...TensorFlow是一个低级库，能让你创建自定义机器学习算法。 如果你刚开始进行机器学习项目，我会建议你先从scikit-learn开始。如果你开始遇到效率问题，那么可以使用TensorFlow。...你可能会说，也许出于某种原因男性只在周日才会更多地购买这款产品。或许这只是巧合。 我在谷歌和微软工作时所做的数据分析工作与这个例子非常相似，只是更复杂一些。...你可以使用名为PyGame的库来开发游戏，但它不是最受欢迎的游戏引擎。你可以用它来构建一个业余爱好项目，但如果你认真对待游戏开发，我个人不会选择它。
其中，Ritatawang和美七是我在加入小红书之前并没有太大的影响力。 男性用户 小红书的一个主要特点是其用户主要是女性。我们的数据显示，其总用户中只有2％是男性。超过60％的用户没有表明性别。...对于这种差距的解释是，小红书上的男性大V发的内容很有趣，但读者不一定想在之后再次阅读。另一方面，女性大V发布的内容中值得之后阅读的更多。 ? 从影响范围来看，男性用户的影响力更大。...男性用户粉丝的中位数为5，而女性用户的中位数为11. 75；四分位数结果也表明大多数男性粉丝的覆盖率低于女性。 那么为什么男性用户的平均粉丝要更多呢？ ?...另一方面，少数并不是大V的男性用户则不是特别活跃。 用户地理分布 小红书以其高销售转化率而闻名。平台上的用户往往对购买高端美容和时尚产品有浓厚的兴趣。...虽然数量分布表明广东省的用户最多，但在分析用户的地理位置分布时，也要考虑到用户质量，即用户的参与度。 在“点赞”和“收藏”方面，上海领先。
3月31日，他点击了像素化图像上的购买按钮，图像上是一个中等肤色的男性化身，戴着 3D 眼镜，叼着一支香烟。 “这很体现我的态度，”37岁的成龙说。...男性人口统计价格 自8月份以来，肤色较深的男性产品 CryptoPunks 的每周平均最低售价一直落后于肤色较浅的同类产品。...Meebits 的定价也有类似的趋势，这是一款类似 3D 乐高角色的虚拟虚拟产品。Meebits 的列表显示，在数字资产市场 OpenSea 上出售的大多数低价字符都是为了模仿黑人而设计的。...当这些代币还不到10美元时，他就开始购买了。2017年，当 CryptoPunks 被创建时，早期加密粉丝可以免费获得它们。而到了一月份，一些朋克的价格需要几千美元。...Galaxy 的发言人拒绝就该公司购买黑皮肤朋克的决定发表评论。 黑人 NFT 投资者正在通过购买进入对话。“随着越来越多的黑人投资者进入这个领域，我认为这种格局将会改变。”
---- 如何创建一个产品，则是由具体的实现类来完成的。...抽象工厂模式的优点 封装性，每个产品的实现类不是高层模块要关心的，它要关心的是什么？...是接口，是抽象，它不关心对象是如何创建出来，这由谁负责呢？工厂类，只要知道工厂类是谁，我就能创建出一个需要的对象，省时省力，优秀设计就应该如此。 产品族内的约束为非公开状态。...那在抽象工厂模式，就 应该有这样的一个约束：每生产1个女性，就同时生产出1.2个男性，这样的生产过程对调用工厂类的高层模块来说是透明的，它不需要知道这个约束，我就是要一个黄色女性产品就可以了，具体的产品族内的约束是在工厂内实现的...抽象工厂模式的注意事项 在抽象工厂模式的缺点中，我们提到抽象工厂模式的产品族扩展比较困难，但是一定要清楚，是产品族扩展困难，而不是产品等级。
例如，被训练用于检测粗鲁，侮辱或不恰当评论的分类器在面对「我是同性恋」和「我是直的」这两句话时，可能更容易命中前一句；人脸识别模型对于着妆的女性而言可能效果不佳；语音转录对美国黑人的错误率可能高于美国白人...人为的数据默认编码了人为的偏差。意识到这件事是一个好的开始，关于如何处理它的研究正在进行中。在 Google，我们正在积极研究意外偏差分析和减小偏差的策略，因为我们致力于制造适合每个人的产品。...为了衡量这种形式的偏差，她创建了提示和回复的模板列表。这些模板包括诸如「是你的表弟吗？」和「今天是在这里吗？」等问题，答案模板是「是，他/她是的」。...她可以在用户界面上进行更改，例如通过提供两个性别的响应而不是一个，当输入消息中需要含有性别代名词的时候（例如，「她今天会在那里吗？」）。 但她也可能不想这样做。...结论 为了更好地理解 ML 模型可能产生的潜在问题，模型创建者和使用这些模型的从业者应该检查模型可能包含的不良偏差。
互联网的女性主义特征，说的是包括男性和女性在内的整个互联网。这里的“女性”是一个隐喻，不是指身体意义上的女性，而是“自我”意义上的女性。说的是互联网对自我有什么改变。...2004年，我把这些文章，结集为《体验经济——来自变革前沿的报告》一书。记得当年讲演时，我就对听众讲，搞体验经济，女性会有天然优势。...而且，大量的资料显示，越来越多的中国女性掌握着家中的经济大权，且女性天生比男性感情更脆弱，更喜欢找人倾诉。如果有一个平台在恋爱时就已给予她指导服务，那么其依赖性相应也会更强。...伴随着互联网大环境越加开放的现状，以及微博、LBS等社交新模式的开启，有限的中国网民正在被巨大的互联网市场所瓜分，所有人都想在这个行业抓取用户，而盈利模式单一且短暂的婚恋网站，已经走到了一个关键的时刻。...从特点来讲，对于一个一元钱的产品，男性网民更多考虑刚性需求，表现为‘我需要’；而女性网民更感性，她购买的可能是不需要的，而仅仅是因为被吸引。”
，并且略加修改，就成了女性八卦炉（只生产女性，一个具体工厂的实现类）和男性八卦炉（只生产男性，又一个具体工厂的实现类），这个过程的类图如下： 先看人类（也就是产品）的类图： ?...; // 如果传递进来不是一个Enum中具体的一个Element的话，则不处理 if(!...先说优点，我这人一般先看人优点，非常重要的有点就是，工厂模式符合 OCP原则，也就是开闭原则，怎么说呢，比如就性别的问题，这个世界上还存在双性人，是男也是女的人，那这个就是要在我们的产品族中增加一类产品...，同时再增加一个工厂就可以解决这个问题，不需要我再来实现了吧，很简单的大家自己画下类图，然后实现下。...抽象工厂模式，还有一个非常大的有点，高内聚，低耦合，在一个较大的项目组，产品是由一批人定义开发的，但是提供其他成员访问的时候，只有工厂方法和产品的接口，也就是说只需要提供 Product Interface
，一个返回的男性。...定义 为创建一组相关或相互依赖的对象提供一个接口，而且无需指定他们的具体类。 当每个抽象产品都有多于一个的具体子类的时候，工厂角色怎么知道实例化哪一个子类呢？...适用场景 在以下情况可以考虑使用抽象工厂模式： 一个系统要独立于它的产品的创建、组合和表示时。 一个系统要由多个产品系列中的一个来配置时。 需要强调一系列相关的产品对象的设计以便进行联合使用时。...提供一个产品类库，而只想显示它们的接口而不是实现时。 3. 优缺点 优点： 具体产品从客户代码中被分离出来 容易改变产品的系列（比如加一个性别：中性？...只要添加一歌新的工厂实现类就可以了） 将一个系列的产品族统一到一起创建 缺点： 在产品族中扩展新的产品是很困难的，它需要修改抽象工厂的接口 0xFF 参考 github地址：https://github.com
一旦你有这 20 个数值，你可以把它们提供给训练好的分类器，而它会告诉你这个声音是男性还是女性。所以我们的分类器不会直接在录音上工作，而只是在从录音中提取的特征上工作。...训练集上的准确性并不是分类器工作的良好指标，但是无论如何，它对跟踪训练是有用的——如果你正在进行训练，并且训练集上的预测准确性变得更糟，那么一定是哪里出现了问题！...好的，之前那么多工作仅仅就是为了创建计算图。现在我们想在训练集上实际训练它。 训练分类器 训练通常是一个无限循环的过程。...包括使用 scikit-learn 中的 metrics 包来打印一些相关报告。当然，这次我们加载的是测试集而不是训练集。 ?...由于 inference 仅仅计算预测值而不检查预测值的准确率，因此只需要向 feed_dict 传入 x（不需要 y）。 运行此脚本，您应该看到类似如下的输出： ?
在专业编写代码并在大学水平学习的受访者中，超过62％的人拥有计算机科学，计算机工程或软件工程学位，而只有不到10％的人拥有另一个工程领域的学位。...高于该线的开发人员类型的受访者比男性更有可能成为男性，而低于该线的开发商类型的受访者则比女性更有可能成为女性。...数据科学家或学术研究人员的开发人员的男性可能性是女性的10倍，而系统管理员或DevOps专家的开发人员的男性可能性是女性的25-30倍。...我们确实看到了一些合并，因为超过35％的受访者使用jQuery，React，一个Angular版本（将Angular（代表Angular 2+）和Angular.js组合在一起）或一种ASP.NET（ASP.NET...高级主管，工程经理和产品经理往往会工作更长的时间。
这些Web框架可帮助您在Python中创建服务器端代码（后端代码）。这是在您的服务器上运行的代码，而不是用户的设备和浏览器（前端代码）。如果您不熟悉后端代码和前端代码之间的区别，请参阅下面的脚注。...从这张图中，我们可以看出，男性购买了超过400个单位的产品，女性在这个特定的星期天购买了约350个单位的产品。...一个明显可能的解释是，这种产品比男性更受男性欢迎。另一种可能的解释可能是样本量太小而且这种差异只是偶然造成的。而另一种可能的解释可能是，男性倾向于仅在周日因某种原因购买该产品。...从这个小小的分析中，你可以得出结论，对这种差异最有说服力的解释是，这种产品更容易受到男性的欢迎，而不是女性。...您可以使用名为PyGame的库来开发游戏，但它并不是最流行的游戏引擎。你可以用它来建立一个爱好项目，但如果你认真对待游戏开发，我个人不会选择它。
这样的数据是一个汇总数据，而我需要的是明细数据，我需要对这份数据进行清洗、过滤。 我选择了亿信数据工厂产品，它是一款敏捷型数据处理工具，可以快速帮助用户处理、整合数据。...现在需要将特殊字符和合计行数据处理掉，数据工厂清洗、过滤组件正好可以利用上。 先新建一个ETL过程 数据工厂中的组件多达几十种，完全可以满足我的清洗、处理数据的需求。...运用先进的数据仓库、商务智能核心理论，经过多年的潜心研发而推出的商务智能产品软件。...今年七夕节，公司有一批同事加班，一下子暴露了不少同事的单身狗属性，一些还是大龄男青年，是不是真的如报道中所说的“中国男性比女性要多很多”，一些男青年真的就找不到对象，于是，小编选取第六次人口普查数据做了一个对比...亿信BI多系列线状图 蓝线表示男性各年龄段占总人口的比例，红线表示女性的占比，可以发现，年纪越小，男性比女性人数越多，看来“光棍危机”爆发是必然的，小编真是为男同志们捏一把汗！
ProductCategoryRow (turquoise): 显示条目信息 ProductRow (red): 显示产品的具体信息 我们可以看到，tHead部分（Name和Price）并不是一个单独的组件...创建静态版本 有了组件的继承关系，我们首先创建一个静态版本的应用。...我们需要考虑应用中的所有的数据，它包括： 基本的产品列表 用户输入的过滤条件 checkbox的值 过滤后的产品列表 根据下面条件选择哪些数据可以作为state： 是否通过父组件通过props传递，如果是...，则不是state 是否随着时间而改变，如果不变，则不是state 可以通过其他state或者props计算得到，如果可以，则不是state 产品数据列表是通过父组件的props传递，因此不是state...，用户输入和checkbox满足上述三个条件，可以作为state，二对于过滤的列表，则可以根据产品数据和用户输入来获取到，因此不是state。
如果你正在学习python的路上，但觉得越学越迷茫； 如果你正要学习python，你可能会想，我到底能用它做什么。...从这个图可以看出男性贡献的销量在450，而女性350。...那我们可以提出这样一些合理的解释和猜想： 1)这个产品可能在男性当中更受欢迎 2)数据量不够大，结果不准确、可能只是因为男性在周日买这项产品的比较 多而 已。...那接下来我们就会看下除了周日以外的所有产品销售情况，排除或确认一些刚才的猜想。 通过这个过程我可以更有信息地得出结论，这个产品确实在男性中更受欢迎。...可以实现一些办公自动化，给大家一个例子： eg1：比如一家公司使用的一个邮件支持系统，会每天受到很多来自合作伙伴的邮 件，我需要计算一下包含某些关键词的邮件有多少。
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