大家好！今天我要和大家分享一个有趣的实际案例，我们将使用Python和NumPy库进行数据分析。在这个案例中，我们将探索如何分析一家咖啡馆的销售数据，以了解他们的销售趋势和最受欢迎的产品。
固定时间段监控/proc/vmstat 以下字段 和前一个时间段相减，再除以时间间隔 得到io。
都能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。
作为投资者，我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，可见分散投资可以降低风险，但如何选择不同的篮子、每个篮子放多少鸡蛋，便是见仁见智的事情了，量化投资就是解决这些问题的一种工具。
开发环境 操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:pandas 前端展示:highcharts 上周我们通过一周的
操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:pandas 前端展示:highcharts
前言 很多时候我们走着走着就会忘记当初为什么而出发。就像数据分析一样，现在被炒得很热，但是数据分析究竟在分析些什么呢？很多新人可能被唬住了，其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 总体概览指标： 总体概览指标又称统计绝对数，是反映某一数据指标的整体规模大小，总量多
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https://github.com/godweiyang/wechat-analysis
这份白皮书由国内智能编程机器人公司 aiXcoder （www.aixcoder.com）联合机器之心发布。aiXcoder 是利用智能化技术进行「程序代码的自动生成与补全」的领先者，其代码自动补全产品的用户覆盖了国内 32 个省、直辖市和自治区，海外覆盖 19 个国家或地区。本报告的统计结果是从随机抽样出的 15000 名开发者中得出。
除了使用稳部落和Python来备份微博，这里再分享个好用的Chrome扩展 Octoman 。
炎热的夏天，正是换上短裤短裙晒身材的时候。但是，身材不好怎么办？运动是一个选择，特别是像我们程序员行业，天天坐在空调办公室，更应该出出汗，正所谓：冬练三九，夏练三伏。
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。
在现代城市中，交通管理和规划面临越来越大的挑战。随着城市化进程的加速，交通拥堵、公共交通优化以及智能出行服务成为亟待解决的问题。利用大数据技术分析和可视化城市交通数据，为城市交通管理提供科学的决策支持，已经成为智慧城市建设的重要方向。Python作为一种功能强大且灵活的编程语言，在城市交通大数据分析与可视化中得到了广泛应用。通过使用Python，可以对交通流量数据、气象数据、公交客流数据等多源数据进行清洗、处理、分析和可视化，从而揭示交通模式和规律，优化交通管理策略。
敲黑板，干货已到达战场！！！在数据分析中，二项分布、泊松分布是我们经常用到的两个分布，今天小编将会先简单介绍二项分布基础：伯努利试验、n重伯努利试验以及两点分布，接着咱们讲解二项分布和泊松分布的概念，完事之后，咱们讲解一下二项分布转换泊松分布求解的条件，最后通过python来看一下，为什么二项分布在某种条件下可以转换成泊松分布近似求解。
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
2020 年 2 月 25 日，微信的朋友圈大量转载微盟遭遇了系统重大故障（36 小时内尚未恢复核心生产数据）。从而想到本人在两周前处理的一个案例：开发人员误删除了生产数据，本人恢复的一个过程。同时给这个故障的处理过程做一个总结，也对学过的知识做一个梳理，希望对运维的同学们有一个警示作用。
去年过年的时候，有一个新闻报道：网上的那些抢票软件比如：某程、某猪....只要你加钱就会让你更快的抢到回家的车票，然而并没有什么用，如果你自己有去手动刷过票的话，就会发现，你在12306上面看到有票但是这些抢票软件并没有给你抢到票，所以那些都是假....
1、序列的均值(mean)不应该是时间的函数(意思是不应该随时间变化)，而应该是一个常数。下面的左图满足这个条件，而右图的均值受时间的变化影响。
我们开发的行人检测功能仍在园区测试中，目前正在进行进行人数的编译，简单说就是一个分析总客流的功能。我们主要的实现方式是先通过python程序将每天的时间段（毫秒级）的行人制作一个数据库，人数和人数ID都保存到数据库。已被分析，如找出0人的时间段和在0人之间的总人数。
django admin管理工具有很多好用的功能，例如搜索框、筛选器等，编码简单，功能强大。
学习python，让我认识了很多新的朋友，有的已经有工作经验了，有的可能跟我一样，还是个学生，很开心~。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
随着这几年大数据应用的兴起，很多企业开始意识到了数据分析对于行业和企业的重要性，零售、电商、制造业等行业大规模的进行大数据的转型和分析。零售行业通过用户的购买数据分析，进行精准的产品推送和产品结构的调整，做到销售的精准化。制造业提出了工业4.0的概念，通过对整体制造过程的数据采集，呈现，分析，以仪表盘数据的形式来监控整体的制造的进行，从而可以更加高效的进行产品的生产。
今天发一篇与以往不同的内容，这是一篇来自生产实践的记录。我只是做了一下编辑和修订的工作。
前段时间，群里有小伙伴提出想听听我在"时间管理"方面的一些经验，可惜一直没能抽出时间来分享。于是乎，我决定干脆写一篇博客来详细介绍一下吧。
项目简介 DateTools 用于提高Objective-C中日期和时间相关操作的效率.灵感来源于 DateTime和Time Period Library. 最新示例: 点击下载 工程简议: 支持国
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
上回提到，Power BI借助Python做关联分析，可以轻松地找出物品中的频繁项集，且该频繁项集内的物品数量不限于2个。实现方式既可以通过Power BI里添加Python可视化控件直接生成Python式图表，也可在PQ里借助Python处理数据。前者最大的好处体现在与切片器联动中，是即时计算新的频繁项集。不足在于Python图表的风格与Power BI不一致，而且由于直接输出Python图（没有输出数据源），不便于开展其他分析。后者，正好解决了这些不足。
保护高并发系统的三大利器：缓存、降级和限流。那什么是限流呢？用我没读过太多书的话来讲，限流就是限制流量。我们都知道服务器的处理能力是有上限的，如果超过了上限继续放任请求进来的话，可能会发生不可控的后果。而通过限流，在请求数量超出阈值的时候就排队等待甚至拒绝服务，就可以使系统在扛不住过高并发的情况下做到有损服务而不是不服务。
需要先对 IO 的概念有一定的认识: IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。
前段时间，“网抑云”这个词很火，尤其是到凌晨十二点，“网抑云”时间到，便有很多网友在网易云音乐上有感而发，很多评论让人看了之后会有所感触，今天小编就通过某短视频平台上的数十个“网易云热评”账号来罗列和分析一下那些触动人心的热评。
前言 本文为作者对其开源项目QQSpider的说明文档。主要替换了程序里一些不可用的链接，对登录时的验证码作了处理，对去重队列作了优化。并且可以非常简单地实现爬虫分布式扩展。 Github项目名称：Q
注：这是小五一年前在知乎的回答，当时还只有凹凸数读一个公众号，所以很多图片都会带有数读或者知乎的水印。
近来营长看到朋友圈中大咖集结、开启什么「熊市破冰之旅」，不得不说，甚是羡慕。但营长深知，“寒冬”不宜出远门，仍需在家埋头苦读，潜心钻研。
开发环境 操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:pandas 前端展示:highcharts 通过上面我们已介绍了如何定时获取系统Oracle状态语句以及如何利用pandas处理成highcharts识别的格式 这节讲如何让其在前端显示 建立页面的步骤 我们还是通过这张图的步骤来说明如何建立页面 urls.py页面 oracle_performance分别为系统状态趋势的页面(以天为单位) performance分别为系
在上周推送的我用 Python 写了个基金涨跌通知助手一文中，基金涨跌通知小助手已经稳定运行一周了，没出现什么大的 bug，而且已经有十几个用户订阅该服务了，但是被人吐槽最多的是，用户不能自己修改配置，还有我手动添加，这属实太麻烦了。
all(iterable) and any(iterable) all(x)如果all(x)参数x对象的所有元素不为0、''、False或者x为空对象（即所有元素为真），则返回True，否则返回False any(x)判断x对象是否为空对象，如果都为空、0、False，则返回False，如果不都为空、0、False，（即至少有一个为真）则返回True
API 监控报告是一种监测 API 异常的工具。在 API 管理中，查看 API 异常监控的监控报告，是 Eolink Apikit 常用的功能。Eolink Apikit 的监控报告有 3种：
一向一本正经苟于工作的我，竟然沉醉于小姐姐的甜蜜的笑容，加之想到抖音好像周边的人都在玩，让我不由地也下了抖音，则立马陶醉于这抖音真对味，这世界真新鲜，这世上竟有如此光鲜亮丽的美女帅哥萌娃的感叹之中，简直没舍得合上眼。
Keras.NET是一个高级神经网络API，它使用C#编写，并带有Python绑定，可以在Tensorflow、CNTK或Theano上运行。其关注点是实现快速实验。因为做好研究的关键是：能在尽可能短的时间内从一个想法发展出结果。
我们经常会在网上看到很多的 Python 时间库，比如内置的 time 库，比较有名的 arrow、dateutil、maya 等。但是到底哪个更适合我们的实际使用呢？这就得我们去挨个了解了，今天我们就一起用简单的题目来验证他们的实用性。
性能剖析是动态代码分析的一种形式，你可以在应用运行时捕获应用的特征，然后使用这些特征信息确定如何使应用更快、更高效。但是对于线上生产环境来说很难捕获到现场，所以捕获线上 profile 的时候有一定难度，Google 在论文《Google-Wide Profiling: A Continuous Profiling Infrastructure for Data Centers》(https://research.google/pubs/pub36575/) 中介绍了内部的 Profilling 系统，简称 GWP，GWP 能够持续地对跨数据中心的基础设施进行 profilling，获取包括了栈调用，硬件事件，堆 profile，内核事件等等信息，并进行后续的数据分析，这个就是现在比较热门的持续性能剖析。
学Python最简单的方法是什么？推荐阅读：Python开发工程师成长魔法 假如有一天死神来找你，警告你最多只能再写50行代码，然后就得随他而去，应该写点什么才能对得起自己？ 单身狗型 看小姐姐，看很
游戏开服前两天（2022-08-13至2022-08-14）的角色登录和登出日志如下
我们先来看看prometheus里的数据模型是怎么样的，只有知道了数据结构，才能理解对后续这些数据如何描点，如何计算出相应指标值。
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