数据科学工程实践第2页

Pandas库性能优化指南：从基础到进阶（终）

Pandas是Python中广泛使用的数据处理库，凭借其强大的功能和易用性，深受数据科学家和开发者的青睐。然而，Pandas在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈，导致执行效率低下。

小高要坚强·2024-08-29 09:40

c++调用python和numpy混合编程

而Python则因其简洁的语法、丰富的库和易于学习的特性，在数据科学、机器学习、Web开发等领域占据重要地位。NumPy是Python中一个用于数值计

AIVoyager·2024-08-28 14:58

数据科学生命周期的7个步骤–在业务中应用AI

数据科学生命周期的7个步骤–在业务中应用AI1.问题定义（BusinessUnderstanding）2.数据收集（DataCollection）3.数据准备（DataPreparation）4.数据探索

听忆.·2024-08-28 11:10

VLDB 2024 即将来袭！创邻科技将带来精彩分享

VLDB（InternationalConferenceonVeryLargeDatabases）是数据管理、可扩展数据科学和数据库研究人员、厂商、应用开发者以及用户广泛参与的年度国际论坛，它与SIGMOD

创邻科技·2024-08-27 18:17

如何使用TensorFlow构建AI模型

无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，了解如何使用TensorFlow构建AI模型对充分利用机器学习的潜力至关重要。

AI科研视界·2024-08-27 14:21

使用MongoDB构建AI：Jina AI将突破性开源嵌入模型变为现实

JinaAI积极推动开源和开放研究，致力于弥合先进AI理论与开发者及数据科学家构建的AI驱动型真实世界应用程序之间的差距。目前，JinaAI平台已拥有超过40万名注册用户。

MongoDB 数据平台·2024-08-27 02:10

Python编程：高效数据处理与自动化任务实践

一、引言Python，作为一种解释型、交互式、面向对象的编程语言，凭借其简洁易懂的语法和强大的功能库，已经成为数据科学、机器学习、Web开发等多个领域的首选工具。

我的运维人生·2024-08-27 00:01

系统分析与设计作业1

软件的本质与软件工程科学标签：系统分析与设计软件工程软件工程github仓库软件的本质：复杂性一致性可变性不可视性SWEBoK软件工程知识体系，将知识分为软件工程实践和基础教育两个部分。

千灵域·2024-08-26 19:48

Ruby数据分析工具箱：探索数据处理的多面手

标题：Ruby数据分析工具箱：探索数据处理的多面手在数据科学的世界里，Ruby以其优雅的语法和强大的库支持，成为了数据分析的得力助手。

2401_85760095·2024-08-26 09:40

极速安装的艺术：使用 Mamba 革新你的 Conda 环境管理

标题：极速安装的艺术：使用Mamba革新你的Conda环境管理引言在数据科学和机器学习领域，Conda是一个广受欢迎的包管理器和环境管理器。

2401_85742452·2024-08-26 09:40

编程小白到大神之路

跨学科：编程技术可应用于多个领域，如数据科学、人工智能、游戏开发等。三、市场现状随着科技的发展，各行各业

frostjsy·2024-08-25 12:37

如何有效地学习数据科学

在当今这个信息爆炸的时代，数据科学作为一门跨学科领域，正日益受到广泛关注。无论是学术研究还是商业应用，数据科学都发挥着举足轻重的作用。然而，对于初学者来说，如何有效地学习数据科学成为了一个挑战。

Envyᥫᩣ·2024-08-25 05:17

【大模型从入门到精通39】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流1

这款强大的工具使数据科学家、机器学习工程师和开发者能够高效地定义、部署和管理复杂的流水线。设置KubeflowPipelines首先，我们需要从KubeflowPip

水木流年追梦·2024-08-25 03:08

使用Python进行数据分析的最佳实践

Python作为一款强大的编程语言，在数据科学领域占据着重要的地位。本文将介绍如何使用Python进行高效的数据分析，并分享一些实用的技巧和最佳实践。

Envyᥫᩣ·2024-08-24 22:39

Python 数据清洗与预处理

Python数据清洗与预处理在数据科学和机器学习的项目中，数据清洗与预处理是至关重要的一步。无论数据来源如何，原始数据通常都是不完整、不一致、含有噪声的，甚至可能包含错误。

天蓝蓝23528·2024-08-24 16:05

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

无论是数据科学家还

Jr_l·2024-08-24 02:28

PyMySQL详解~

一、简介概述它是一个第三方包,主要用于实现:通过Python代码,操作MySQL数据库的环境搭建方式1:导包时,自动安装.方式2:通过Anaconda数据科学库进行安装.方式3:通过Anaconda的PowerShell

电子海鸥·2024-08-23 23:12

Python中for循环的神奇应用：从基础到高级，解锁数据处理新境界

无论你是数据科学家、软件工程师，还是初学者，for循环都能帮助你更轻松地处理数据、实现算法和创建自动化任务。本文将带你领略for循环在Python中的魅力，并探索其在实际应用中的广泛用途。

可靠百灵鸟·2024-08-23 23:10

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具

在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。

chenkangck50·2024-08-23 22:34

Pandas DataFrame：数据处理利器及其在 Excel 和 SQL 数据处理中的便利性

在数据分析和数据科学的世界里，Python的pandas库无疑是最受欢迎的工具之一。而其中的DataFrame是一个功能强大、灵活且广泛应用的数据结构。

chenkangck50·2024-08-23 21:59

周报 | 24.8.12-24.8.18文章汇总

OpenCV与AI深度学习|实战|使用YoloV8实例分割识别猪的姿态（含数据集）-CSDN博客极市平台|异常检测开源数据集汇总-CSDN博客程序员学长|快速学习一个算法，集成学习-CSDN博客Coggle数据科学

双木的木·2024-08-23 00:15

初学者对Python常见的疑惑问题（F&Q）

可以免费注册我们的交互式数据科学学习平台。学习免费的一个缺点是：为了有效学习，您需要整合几个免费资源。这意味着您将花费额外的时间研究接下来需要学什么以及如

TiYong·2024-08-22 12:11

C语言工程实践实现完整的五子棋项目三

五子棋第三章游戏内容部分五子棋五子棋第三章前言一、头文件部分特别注意二、游戏内容部分1、游戏进程2、初始化及打印3、玩家下棋4、判断胜负总结每文推荐前言本篇文章为完整工程实践五子棋项目的第二章。

蓝风破云·2024-08-22 10:56

超详细的 Linux 环境下 Anaconda 安装与使用教程

超详细的Linux环境下Anaconda安装与使用教程前言在数据科学和机器学习领域，Anaconda是一个非常受欢迎的发行版，提供了许多常用的包和工具。

Chauvin912·2024-08-22 04:47

深入了解Python中的NumPy库（一）

深入了解Python中的NumPy库（一）在Python的数据科学和科学计算领域，NumPy是一个基础性的库。

小高要坚强·2024-08-22 02:06

在人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力

专注于人工智能和数据科学：掌握机器学习、深度学习和数据科学的基础知识和工具，如T

roc-ever·2024-08-22 02:04

关于举办第十五届蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛项目实战赛的通知

QSNKJJSW·2024-03-29 07:40

【Conda】详细讲解

Conda主要是为了方便数据科学、机器学习和类似应用的需要而设计的，但它对任何类型的软件都是适用的。下面，我将概述Conda的几个关键特点和常用命令：2.关键特点环境管理：

程序员不想敲代码啊·2024-03-17 13:49

数据科学简讯 2023-04-14

头条埃隆·马斯克(ElonMusk)正在Twitter上推进一个AIGC项目尽管最近支持暂停人工智能培训，埃隆·马斯克似乎正在Twitter上酝酿一个人工智能项目。他购买了大约10,000个GPU，并且一直在聘请AI专家，同时探索与ChatGPT竞争的可能性。Twitter的这种生成式AI的确切用途尚不清楚，但它有可能用于增强搜索功能或广告。免费的Dolly，商业上可行的指令调整模型在发布Doll

数科每日·2024-03-17 09:53

基于单片机的光电传感转速测量系统的设计

摘要：针对在工程实践中很多场合都需要对转速这一参数进行精准测量的目的，采用以STC89C52芯片为核心，结合转动系统、光电传感器、显示模块等构成光电传感器转速测量系统，实现对电机转速的测量。

电气_空空·2024-03-17 06:41

数据科学中的Python：NumPy和Pandas入门指南【第121篇—NumPy和Pandas】

数据科学中的Python：NumPy和Pandas入门指南数据科学是当今数字时代中的一个重要领域，而Python是数据科学家们最喜爱的编程语言之一。

一键难忘·2024-03-16 20:28

2024 最火的技术话题

掌握生成式人工智能技术的人可以在人工智能研究、数据科学和创意产业等领域从事令人兴奋的工作。生成式人工智能（generativeartifici

yinmaisoft·2024-03-13 12:36

为什么要使用ElasticSearch？

3.数据分析：帮助数据科学家和数据分析师进行数据分析，以获取有价值的信息。4.商业智能：帮助企业制定数据驱动的决策，以实现商业上的成功。

z.jiaminf·2024-03-12 06:52

go-zero官网

go-zero是一个集成了各种工程实践的web和rpc框架。通过弹性设计保障了大并发服务端的稳定性，经受了充分的实战检验。go-zero官网：go-zero缩短从需求到上线的距离

小诸葛的博客·2024-03-07 06:58

python如何读写excel

在数据分析和数据科学中，Excel文件是最常见的数据源之一。Python提供了多种库，如pandas、openpyxl、xlrd/xlwt等，可以帮助我们轻松地读写Excel文件。

Dxy1239310216·2024-03-06 22:19

Rstudio-深度学习执行代码

R语言是一种流行的统计计算和数据可视化语言，广泛用于数据科学、统计学和机器学习领域。RStudio提供了许多功能强大的工具，包括代码编辑器、调试器、数据可视化工具和集成的帮助文档。

俊俏的萌妹纸·2024-03-04 13:35

当前主流开发语言有哪些：了解其特性、应用与示例

它特别适用于数据科学、机器学习、网络爬虫、Web开发等领域。示例代码#打印"Hello,Wor

LiamHong_·2024-02-23 01:17

Java8学习笔记之测试Lambda表达式

通常，好的软件工程实践一定少不了单元测试，以此来保证程序的行为与预期一致。通过测试用例确保代码中的每个组成部分都实现预期的结果。

夏与清风·2024-02-20 23:12

27 个Python数据科学库实战案例 (附代码)

为了大家能够对人工智能常用的Python库有一个初步的了解，以选择能够满足自己需求的库进行学习，对目前较为常见的人工智能库进行简要全面的介绍。**1、Numpy**NumPy(NumericalPython)是Python的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，Numpy底层使用C语言编写，数组中直接存储对象，而不是存储对象指针，所以其运算效率远高于

程序媛幂幂·2024-02-20 18:01

KeenWrite：面向数据科学家和数学家的开源文本编辑器

一个有趣的文本编辑器，支持Rmarkdown。使用R中的代码，可以将字符串插值，图形和其他数学表达式添加到文本文档中。有几种适用于Linux的开源Markdown编辑器，但是KeenWrite对字符串插值和Rmarkdown支持有点有趣。不仅限于此，它还支持实时预览和许多其他功能，这些功能特别有助于数学，统计学和其他相关领域的学者。KeenWrite的功能在Linux上安装KeenWrite不幸的

archlinux爱好者·2024-02-20 18:49

Python | Conda常用命令

一、介绍1、Anaconda工具Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的开源软件包管理器和环境管理器。

-拟墨画扇-·2024-02-20 12:48

conda 所有的命令及其讲解

Conda很流行于数据科学、机器学习、科学计算等领域，因为它能够快速地安装、管理和部署软件包和环境。以下是Conda的一些主要命令及其简要说明：环境管理相关condacreate：创建一个新的环境。

MonkeyKing.sun·2024-02-20 12:48

Java和人工智能哪个好？

而在人工智能领域，像机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、数据科学家等方向的

华清远见成都中心·2024-02-20 04:50

跨界学习打造多语言编程技能之路：Java 程序员如何高效掌握 Python 编程

随着Python在软件开发和数据科学领域的广泛应用，越来越多的Java程序员也开始意识到学习Python的重要性。它以简洁的语法、强大的库支持以及广泛的应用场景赢得了开发

灸哥漫谈·2024-02-20 04:07

机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4

Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）导入库#基础数据科学运算库

恒c·2024-02-19 23:47

- 工程实践 - 《QPS百万级的有状态服务实践》02 - 冷启动和热更新

本文属于专栏《构建工业级QPS百万级服务》继续上篇《QPS百万级的有状态服务实践》01-存储选型实践。如图1架构，我们已经解决了数据生产的问题。图1但是我们的服务已经在运行了，并实时处理大量的请求，我们如何把内存中的数据版本更新呢。直接加载数据更新内存肯定是不行，因为如果来了一个请求，想查看4月30日，到5月2日中间的节假日数量，而这个时候五一假期从0430-0502更正到0501-0503，而我

Bovinitwo·2024-02-19 19:56

- 工程实践 - 《QPS百万级的有状态服务实践》03 - 消息队列

本文属于专栏《构建工业级QPS百万级服务》继续上篇《QPS百万级的有状态服务实践》02-冷启动和热更新。我们的架构如图1。上一章在热更新部分，我们引入了消息队列。本章我们介绍下各个消息队列的优缺点，并选择其中一个说下核心概念和原理。图1目前市面上的消息中间件优缺点和使用案例如下。消息中间件优点缺点著名使用案例ApacheKafka高吞吐量、可扩展性好、持久化、故障容错配置复杂、消息重复（至多一次或