当你可以从网站上获取网页，也可以将网页中有效的信息提取出来以后，接下来你会做什么？我想它一定是一个肯定的答案『获取整个网站的内容』，毕竟只获取网站上一个网页的内容听起来和看起来都不是那么的高大上，只有将整个网站的内容提取出来它才能称得上爬虫这个有科技感和高大上的名字。
比如一个数据框中只有借款人的年龄(类似1994年2月8号)，我们想把这一列转换成具体的岁数，放到模型中使用。
学习SQL，这是数据分析最基础的能力 大体上掌握各类算法原理以及如何利用机器学习包 理论书籍：
Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
第十五届蓝桥杯大赛章程（个人赛） 蓝桥杯大赛个人赛（软件类/电子类）比赛管理办法 竞赛科目 第十五届蓝桥杯大赛（个人赛）竞赛大纲 蓝桥杯大赛历届真题
我写的代码主要是偏量化交易，这行啊对数值的准确性要求是非常的高，毕竟交易的都是真金白银。但是计算机有时候“不靠谱”，比如 0.2 * 100 用眼睛看一下都知道结果是 20 ；用计算机来算结果就不一定了，先算个 19.99xxx 的给大家看下。
大数据、人工智能是当前也是未来几年IT部门的重点建设方向，新的技术可以为业务突破盈利瓶颈，带来新的增长点，同时我们也发现数据中台也频频在最近的企业财报予以体现，相关的技术岗位需求也是供不应求，与之形成对比的是，我们发现在招聘网站上很少有专职的数据测试岗位。 我们相信技术始终是为业务创造价值的，大数据也要输出他的产品（数据），产品必须要有质量的管控才可信，测试人员可以借助这个契机进行赛道的转换，在数据测试中形成自己的一套方法论参与到这个新技术引领的浪潮中。
元旦前，听闻我一朋友跳槽失败，近日喝酒顺便交流下，又提及旧闻，我答：HR拒绝你，一点没毛病。
十年的轮回，正如大数据的发展一般，它既是一个轮回的结束，也是崭新的起点。大数据在过去的二十年中蓬勃发展，从无到有，崛起为最具爆炸性的技术领域之一，逐渐演变成为每个企业不可或缺的基础设施。然而，在这个时刻，我们不禁要问：当前的大数据架构是否已经趋于完美？2023 年，伴随着人工智能的跃变式爆发，数据平台将如何演进，以适应未来的数据使用场景？
OLAP 这个词从字面上理解是在线分析的意思，也就是由人员面对数据进行各种交互式的分析操作。 但是，现在的OLAP 概念被 BI 软件给严重狭义化了。面向业务分析时说到 OLAP，在技术上经常就只有多维分析的功能，也就是针对一个事先建设好的数据立方体，按指定维度层次进行汇总并呈现成表格或图形，再辅以钻取、聚合、旋转、切片等操作以变换维度层次及汇总范围。这些大家都很熟悉，就不再细说了。 多维分析就是在线分析的全部吗？
一提起数据分析，很多人都会自然而然联想到Excel，SQL，Python等工具。搞得很多小伙伴深陷书海无法自拔，经常问：到底要学到什么程度，才算能懂呀？
该调查由 Python 软件基金会与 JetBrains 一起发起，有来自 150 多个国家的超过两万名开发人员参与。
还是要面对HashMap的，这是个高频面试点，以前本身想着一口气讲投HashMap的，但是一口气讲投HashMap想来非常消耗肺活量，篇幅也让人生畏，所以将其分拆为几篇，每篇是独立的主题，最后又将主题合并起来。本篇就来看HashMap, 看的就是HashMap的构造函数:
向下取整很简单，直接使用int()函数即可，如下代码(Python 2.7.5 IDLE)
毕业后我去了一家世界500强企业，从事的是搭建手机通信芯片里面一个小电路的工作。干了一年半，在转行的念头中挣扎了半年，然后裸辞回家，思考人生。
本文用代码实现怎么利用sklearn来进行线性逻辑回归的计算，下面先来看看用到的数据。
经过几个月的折腾，MLSQL 1.4.0版终于发布了。然后呢，我们也在这个版本正式对MLSQL做了新的定位，从原来的 "Unify BigData and Machine Learning" 转成了 "The Programming Language Designed For Big Data and AI"。 更多介绍可以参看 A Programming Language Designed For Big Data and AI
格式如下： weevely generate <shell密码> <生成目录> 示例：
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 2018年7月23日笔记
大模型指的是 大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM）， 大语言模型（LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。
数据分析和机器学习是时下很火的两个词，想问的人很多，搞混的人也很多。作为一名数据科学类Up主，早就觉得有必要写一写这道题目。结果年底事多，事多错也会多，各番滋味混在一起，看着雪白的屏幕和闪动的光标说什么也不敢动笔，大概了进入了晚到半年多的四月病的发病阶段。
变量运算 在编程时，需要对数据进行计算，计算的形式不限于：字符串拼接、相加减、相乘除及普遍的数学运算、剔除或指定剔除、添加或指定添加等。
在2023年中国数据与存储峰会“AIGC+存储融合发展论坛”上，腾讯云存储高级产品经理熊建刚老师发表主题演讲，就高性能存储和大模型融合创新相关研究展开探讨，以及腾讯云存储的实践案例。
本次我们讲一下如何利用Google的colab使用GEE。colab是Google推出的云端的jupyter notebook，使用Google的算力，甚至可以白嫖Google的GPU,简直美滋滋。
其中用到了非对称加密算法, 此算法分为公钥和私钥, 一个加密, 只能用另一个进行解密.
Python的程序执行方式：Python的程序编辑窗口、Python的解释器提示符。
国家各级领导对数字经济发展给予高度关注，强调了关键核心技术攻关和新型基础设施建设对数字经济发展的战略意义。为全面落实各项相关政策文件指示要求，工业和信息化部与山东省人民政府联合主办的2022中国算力大会拟定于5月在济南召开。 作为我国算力领域首个全国性会议，本次大会以“算赋百业 力导未来”为主题，以科技创新、双碳建设为重点，设置“算力筑基高质量发展”、“算力赋能千行百业”两大主论坛和二十余场分论坛，旨在展示我国算力基础设施最新成就，搭建政产学研对接平台，加强国内外交流合作，加快实现算力关键技术创新和绿色低
Follow新兴热门Github repo最让人兴奋的是：看着它从幼稚朝着成熟（神奇）发展，这个发展很快肉眼可见，神奇如昙花开放，但又在你理解范围之内（当前的知识储备加上搜一搜能够理解每一个修改的目的和神奇）。与之相反的是记忆中的被支配高数课，开课还是有条不紊，捡个笔的功夫再抬头已是二世为人。
统计更加在乎的是模型应用的完善，即数据必须要符合模型的假定。任何一个模型都有假定。数据挖掘中，如决策树和神经网络做的时候很少会提到假定，实际上他们的假定和回归差不多。很多时候，我们用R或者SAS建立一个决策树会发现效果不好，效果不好的原因就是你的数据不符合假定。决策树这种模型其实是没有底蕴的，即没有体系帮忙进行检验，所以这种模型在建模之前一定要对数据进行预处理，让数据去符合假定。如果想建好一个模型，在建模之前需要面对下面这些点：
Python官方在今年2月做了一份报告，从官方的角度说明了Python的使用状况和受欢迎程度：
Python 官方在今年 2 月做了一份报告，从官方的角度说明了 Python 的使用状况和受欢迎程度：
上 一篇主要实现了区块链的 数据层，数据层主要使用的技术就是对数据的校验，求hash。
搞大数据的都知道 Spark，照例，我不会讲怎么用，也不打算讲怎么优化，而是想从 Spark 的核心数据结构的演进，来看看其中的一些设计和考虑，有什么是值得我们借鉴的。我想这些思想和理念才是更持久和通用的东西。
对利用Python进行数据分析有一定的了解后，再结合一些业务知识把理论与实际相结合的需求也呼之欲出。将编程语言应用到实践中也还是一件比较有成就感的事情。本文源起是笔者最近常收到如下“骚扰”短信：
当前，新一轮科技革命和产业变革席卷全球，数字经济正深刻地改变着人类的生产和生活方式，成为引领经济社会变革，推动我国经济高质量发展的重要引擎和突破口。而发展数字经济，需要算力作为重要“底座”支撑，为此，我国加快算力基础设施建设、优化算力资源布局、提高算力应用效能意义重大。
在做一些财务、供应链、资产管理等系统时，由于业务人员线下都是采用Excel来完成的，因此就需要将Excel中业务人员使用的功能都能在Web端系统实现，整体上的实现方案有三种：
软件架构的进化 什么是软件架构？ 软件架构是在软件的内部，经过综合各种因素的考量 、权衡，选择特定的技术，将系统划分成不同的部分并使这些部分相互分工，彼此协作，为用户提供需要的价值 哪些因素？ 业务需求 技术栈 成本 组织架构 可扩展性 可维护性 什么是单体架构 定义：功能、业务集中在一个发布包你，部署运行在一个进程中。 单体架构优势 易于开发 易于测试 易于部署 易于水平伸缩 单体架构面临的挑战 代码膨胀，难以维护 构建、部署成本大 新手上手困难 创新困难 可扩展性差 综上所述 单体架构已经ou
数仓技术应对关系型结构化数据游刃有余，但对于多元异构数据，却爱莫能助。最近行业大佬都在聊怎么部署数据湖，这波操作未来走向如何？ 数据湖技术能够实现全量数据的单一存储，通常存储原始格式的对象块或者文件。不管是传统数仓承载的结构化数据还是半结构化数据、非结构化数据、二进制数据等任意类型的数据，数据湖都可以轻松实现采集、存储和分析。 更为人性化的是，数据湖可根据企业的业务需求提供可大可小的弹性扩充，数据可在治理规则下自由流动，采用统一的存储引擎，支持多模式计算引擎，可以运行从控制面板和可视化到大数据处理、实时分
看过我其他一些文章的人，可能想象不出我会写一篇关于斐波那契数列的文章。因为可能会感觉1,1,2,3…这样一个数列能讲出什么高深的名堂?嗯，本篇文章的确是关于斐氏数列，但我的目的还是为了说一些应该有95
给你一个字符串数组 tokens ，表示一个根据 逆波兰表示法 表示的算术表达式。
继“南水北调”、“西电东送”之后，“东数西算”作为新的国家工程于今年初正式批复启动建设，将在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏8地建设全国一体化算力网络国家枢纽节点——通过构建一体化新型算力网络，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。
对于学过线性代数的人来说，矩阵运算绝对算得上是一场噩梦。特别是做矩阵乘法时，两个大方块，每个方块里面有好多数字，你需要把一个方块中一行里的所有数字跟另一个方块里面的所有数字做乘法，然后再求和，头昏脑涨的算了半天才得到新矩阵的一个数值，忙活了半天，耗费了大量精力后，你发现居然算错了，只能再来一遍，那时候我想你恨不得一把火把代数课本付之一炬。 上一节，我们手动计算了一个只有两层，每层只有两个节点的神经网络，那时候的手动计算已经让我们精疲力尽了，试想一下任何能在现实中发挥实用效果的神经网络，例如用于人脸识别的网络
导读：作者wrchow是浙江大学计算机硕士，通过自己的努力终于拿到了心仪的offer（搜狗Web数据挖掘助理研究员），实现了从事互联网数据挖掘的梦想。他对数据挖掘这个行业的兴趣，以及为了进入这个行业所做的准备和努力，非常值得想进入这一行业的在校生或朋友们参考。 由于本科专业是生物信息(可以理解为生物统计学或者与基因数据相关的数据挖掘学科)，所以那时已经开始接触数据挖掘，对统计也算有一定的基础。记得大二的时候，我便开始学用matlab，然后玩弄SVM，神经网络之类的机器学习算法做一些分析和实验。现在想
作者是浙江大学计算机硕士，通过自己的努力终于拿到了心仪的offer（搜狗Web数据挖掘助理研究员），实现了从事互联网数据挖掘的梦 想。他对数据挖掘这个行业的兴趣，以及为了进入这个行业所做的准备和努力，非常值得想进入这一行业的在校生或朋友们参考。
疫情即将散去，又到了求职季。学习Python的各位该如何选择自己的职业方向，算法工程师还是数据分析师？跟随本文一起看看吧！
算力这个词彻底火了起来。 2月17日，国家发展改革委等部门联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了张家口数据中心集群等10个国家数据中心集群。 至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。 何为“东数西算”？ “数”指数据，“算”是算力，即对数据的处理能力。 “东数西算”是通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，旨在“加快推动数据中心向西部算力枢纽的大规模布局”，同时将“一些对
随着数字经济时代的全面开启，算力作为重要“底座”支撑，赋能作用日渐凸显。算力是数字经济时代新的生产力，万物智能时代对计算的需求呈百千倍递增，人工智能、数字孪生、元宇宙等新兴领域的快速崛起，推动全球算力规模快速增长，驱动算力技术与产品多元创新，带动产业格局重构重塑，算力已成为数字经济发展新引擎。
看起来效果不错。假设我们要对数据进行筛选，取第 1 列的第 1 行和第 3 行数据构成一个 2 x 1 的列向量。先看对 array 的做法：
YAYI 2 是中科闻歌研发的新一代开源大语言模型，中文名：雅意，采用了超过 2 万亿 Tokens 的高质量、多语言语料进行预训练。
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