这个库我们之前就介绍过了，AkShare 是基于 Python 的开源数据接口库, 目的是实现对期货, 期权, 基金等衍生金融产品和另类数据从数据采集, 数据清洗加工, 到数据下载的工具, 满足金融数据科学家, 数据科学爱好者在数据获取方面的需求。那么这个提供金融数据的库目前也采集了网易和丁香园的疫情数据提供给大家。如果在做项目时需要爬数据的话，可以先来看看有没有提供处理好的数据，如果有还是很方便的～
OpenCensus 是 Google 开源的一个用来收集和追踪应用程序指标中立厂商的第三方库 授权协议：Apache 2.0 开发语言：Java PHP Python Google Go 操作系统：跨平台 开发厂商：Google 简介 OpenCensus 是 Google 开源的一个用来收集和追踪应用程序指标中立厂商的第三方库，能够减少应用的部署与构建成本，尤其适合微服务架构。 OpenCensus 有各种不同的编程语言编写的版本，包括 Go、Java、PHP、C++、Python 等等。它旨在帮助开发
本系列或多或少涉及一些 pandas 的骚操作(网上很难看到相关的资料)，其并非可视化的重点，不会多做讲解。
前面介绍了如何利用Python搭建一个网站并且介绍了如何在其中执行Oracle命令并在前端显示出来，这节讲述自定义命令相关的知识
数据透视表是Excel里面常用的分析方法和工具，通过行选择，指定需要分组指标；通过列选择，指定需要计算指标，最后在指定需要聚合计算类型，比方说是计数，还是求均值，还是累加和等等。
原文链接：https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/
近日，PyTorch 发布了 PyTorch 1.13 版本，本次新版发布主要包含以下亮点：
Web前端的日志/指标导出器配置、Prometheus 监控规则（YAML格式）、告警规则，以及推荐一个适合的 Grafana 仪表板配置。
虽然 prometheus 已有大量可直接使用的 exporter 可供使用，以满足收集不同的监控指标的需要。例如，node exporter 可以收集机器 cpu，内存等指标，cadvisor 可以收集容器指标。然而，如果需要收集一些定制化的指标，还是需要我们编写自定义的指标。
用于大数据的嵌入式分析和统计已经成为了业内一个重要的主题。随着数据量的不断增长，我们需要软件工程师对数据分析提供支持，并对数据进行一些统计计算。本文概要地介绍了嵌入式数据分析和统计的相关工具及类库，其中包括独立的软件包和带有统计能力的编程语言。我期待着收到本专栏读者和潜在的专栏作者的反馈，告诉我你们对这个专栏的想法，以及你们想要了解哪些相关技术。—Christof Ebert 不管在信息技术界还是嵌入式技术界，大数据都已经变成了非常关键的概念。1 这样的软件系统通常都有众多的异构连接，包括软件
OpenTelemetry 的指标功能现在可以作为候选版本，在 Java，.NET，还有 Python 使用！这意味着规范、API、SDK，以及创作、捕获、处理和以其他方式与指标交互的其他组件，现在拥有完整的 OpenTelemetry 指标功能集，并且随时可供使用。这些候选版本将在未来几周内正式发布。
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作为一套被业界广泛应用的开源技术分析库（包含技术指标计算和K线模式识别等），TA-Lib自2001年发布以来已经有了十多年的历史。TA-Lib中一共包含大约125个技术指标的计算函数，同时提供了包括C/C++、Java、Perl、Python等多种语言的API。
本文介绍了23种深度学习库，这些库包括TensorFlow、Keras、Caffe、Theano、Torch、MXNet、CNTK、DeepLearning4J、Gensim、R、D3、Deepnet、scikit-learn、MNIST、ImageNet、AlexNet、VGG、ResNet、MemNet、DeepLab、U-Net、Sonnet、TensorLayer、Keras、Caffe2、Paddle、Theano、NLTK、Gensim、OpenCV和scikit-image。这些库在数据科学、自然语言处理、计算机视觉和图像处理等领域得到了广泛应用。其中，TensorFlow和Keras是两种最受欢迎的深度学习库，它们都支持Python，并且Keras正在快速地成为TensorFlow的核心组件。Caffe和Theano是两种广泛使用的深度学习库，它们都支持Python和C++。其他库如MXNet、TensorLayer和Keras也支持多种编程语言，包括Python、C++和R。这些深度学习库在数据科学、自然语言处理、计算机视觉和图像处理等领域得到了广泛应用。
我们对23种用于数据科学的开源深度学习库作了排名。这番排名基于权重一样大小的三个指标：Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果。 排名结果 下面是23种用于数据科学的开源深度学习库的排名，按照Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果来衡量。该表显示了标准化分数，1这个值表示高于平均值（平均值=0）一个标准偏差。比如说，Caffe高于Github活动方面的平均值一个标准偏差，而deeplearning4j接近平均值。 方法详见如下 结
如果探索的数据集侧重数据展示，可以选PandasGUI；如果只是简单了解基本统计指标，可以选择Pandas Profiling和Sweetviz；如果需要做深度的数据探索，那就选择dtale。
最近，一位常年研究股票系统的开发者 pythonstock 用 Python 写了一个股票分析系统，发布数天就获得了不少关注。
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在数据分析中起着重要的作用。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据分析领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的重要统计学概念，帮助您更好地理解和应用统计学知识。
除了一体化代码之外，我们的项目还有许多微服务支持。他们每个都需要被监控。由DevOps工程师监控它们几乎是不可能的。我们开发了一个监控系统，作为开发人员的服务。他们可以自己配置监控系统中的指标，使用它们，构建基于指标的仪表板，设置由阈值触发的警报。DevOps工程师唯一必须提供的是基础设施和文档。
注：python-Levenshtein 如果安装不成功，则可以下载对其进行离线安装。
排名 Python 和 R 语言是数据科学中最常见、最受欢迎的工具之一。而且因为 Python 的简单易用，相对其他语言，我们可以使用更少的代码就能表达大多数概念。 这也就正是为什么我们希望通过给出最
前面介绍了如何运用Python获取Oracle数据库的信息以及将数据存入MySQL数据库中
股市跌宕起伏。7 月初 A 股飙升，股票瞬间成为大家的热门讨论话题，「现在入场还来得及吗？」几乎成为新的问候语。
上节讲到如何利用Python获取Oracle已使用过的索引名称，这节讲如何将他们存入MySQL数据库中
最近，微软的「开源版图」又增添了一抹新的色彩：Lumos库也开源了。Lumos是一个Python库，用于网络应用程序中的度量回归的自动检测与诊断。
选自The data Incubator 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天 Python 语言是数据科学中最常见、最受欢迎的工具之一。近日，Data Incubator 发布了一篇题为《15 个排名最佳的数据科学 Python 包》（Ranked: 15 Python Packages for Data Science）的报告，报告作者对数据科学有价值的 15 个 Python 包进行了一个排名，旨在以一种简单易懂的列表或排名形式帮助数据科学家排序并分析与其专业相关的大量主题。机器之心对报告全文进行了编译
前面介绍了如何利用Python搭建一个网站并且介绍了如何在其中执行Oracle命令并在前端显示出来
本文介绍基于TensorBoard工具，对tensorflow库构建的神经网络模型加以可视化，并对其训练过程中的损失函数（Loss）、精度指标（Metric）等的变化情况加以可视化的方法。
如果您使用监控系统（如Zabbix或Nagios），那么您就知道监控的工作原理。简而言之，它可以描述如下：监控系统接收各种指标（CPU /内存使用，网络利用率等）。一旦其中一个指标的值超出预定阈值，它就会激活相应的触发器，监控系统会通知您其中一个指标超出正常限制。通常手动设置每个度量的阈值，这不太方便。
来源：专知本文为课程介绍，建议阅读5分钟我们提出了基于现实问题和数据集的聚类配置、应用程序和基准设置的方法。 在线聚类算法在数据科学中发挥着至关重要的作用，尤其是在时间、内存使用和复杂性方面的优势，同时与传统聚类方法相比保持了较高的性能。本教程服务于，首先，作为在线机器学习的调查，特别是数据流聚类方法。在本教程中，最先进的算法和相关的核心研究线程将通过识别不同的类别基于距离，密度网格和隐藏的统计模型。聚类有效性指标作为聚类过程中的一个重要组成部分，通常被忽略或被分类指标所取代，导致对最终结果的误解，也将被
首先，面试的开头就是自我介绍。通常面试官也会根据你的自我介绍来展开问后面的问题。比如你在自我介绍种说了一个项目，那面试官就问这个项目的细节，比如你用了什么技术，如何实现某个功能的等等。通过项目的细节来考察你某个方面的能力，因此，自我介绍非常重要。
Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具，与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用，可以记录模型训练过程当中的超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等，并以曲线图的形式进行展现对比，轻松三步即可实现。
前面介绍了如何利用Python搭建一个网站并且介绍了如何在其中执行Oracle命令并在前端显示出来 然后讲述自定义命令相关的知识
IEEE Spectrum 于9月6日发布了2019年最受欢迎的编程语言排名。下面让我们来看下这份新鲜出炉的排名名单Top10吧。
Word（Microsoft Office Word）是微软公司的一款文字处理软件，在日常工作、学习中常被用于处理或存储文字信息。Word文件有两种扩展名.doc和.docx，其中扩展名.doc为微软专用格式，并未对外完全授权，兼容性低；而扩展名为.docx的文件无论是从文件体积大小、响应速度、兼容性等方面都优于.doc文件。 由于Pandas库中没有提供读取Word文件的功能，这里需要借助第三方库python-docx读取Word文件（扩展名为.docx）中的数据。 python-docx是一个Python中专门用于创建和修改Word（以.docx为后缀名）文件的库，该库中提供了Word文件的全套操作，可以轻松地对Word文件进行读写操作。 如果当前的环境中没有安装过python-docx库，那么需要先通过pip命令安装该库。
smem 是Linux系统上的一款可以生成多种内存耗用报告的命令行工具。与现有工具不一样的是 smem 可以报告 PSS【Proportional Set Size（按比例占用大小）】，这是一种更有意义的指标。可以衡量虚拟内存系统的库和应用程序所占用的内存数量。
一个产业的模型，快速地将它产生出来。“快”是第一位的，不需要花太多精力在架构设计上。在网站进入扩张期才需要对架构投入更多的精力来承载网站在爆发时的流量。饿了么成立已经8年，现在日订单量突破900万，我们也有了较为完善的网站架构。 每周只有两天可以发布； 周末是绝对不可以发布的； 业务的高峰期绝对不允许发布； 等等…… 我们发现，发布的最大问题在于发布上去之后没有简单可执行的回退操作。回退操作到底是谁来执行，是发布人员就可以执行，还是需要专人来执行？如果是发布人员的话，发布人员并非24小时在线工作，出了问
大家有没这种感觉，不论甲方还是乙方，拿到一套数据库我们很难快速的知道他的配置，数据库状态以及性能状态
上周末晚上，我的学妹突然约我出来喝咖啡，我觉得这件事情不简单，果然一到她就递给我手机，开口就问：
CAT 作为服务端项目基础组件，提供了 Java, C/C++, Node.js, Python, Go 等多语言客户端，已经在美团点评的基础架构中间件框架（MVC框架，RPC框架，数据库框架，缓存框架等，消息队列，配置系统等）深度集成，为美团点评各业务线提供系统丰富的性能指标、健康状况、实时告警等。
在当下竞争激烈的网络环境中，搜索引擎优化（SEO）是网站主和数字营销人员必须重视并不断改进的关键领域。而要实现成功的SEO战略，数据分析和持续优化成为至关重要。
提起性能测试，可能很多互联网从业人员会感觉比较混淆（不仅仅只是测试人员会弄混淆，很多开发人员、管理人员对性能测试也都是一知半解）。性能测试，它是属于测试领域一个专业细分领域，其涉及到的范围和所需要的技能也是非常广而精，从大的类型来划分，常见的它又被分为：
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