python数据科学实践指南

太强了！这个 Jupyter notebook 离线工具可以用一辈子！

作者：东哥起飞出品：Python数据科学VScode、Pycharm、Spyder都是目前非常好的Python编辑器，但在数据科学领域，Jupyternotebook仍有无法取代的地方。
Wang_AI·2020-07-29 04:44

用 Modin 来提速 pandas 工作流程

图片来源于网络文/Python数据科学之前和大家分享过一篇关于提速pandas的文章，主要是在pandas的具体操作用法上提出了一些改进，用这几个方法提高pandas运行速度但方法的改进上难免会遇到上限瓶颈
Python中文社区·2020-07-29 04:19

Python 数据科学入门教程：机器学习：回归

Python数据科学入门教程：机器学习：回归原文：Regression-IntroandData译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0引言和数据欢迎阅读Python机器学习系列教程的回归部分。
布客飞龙·2020-07-28 23:03

Python数据科学手册PDF高清完整版免费下载|百度云盘

百度云盘：Python数据科学手册PDF高清完整版免费下载提取码：cbbj内容简介本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。
三河·2020-07-28 19:00

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三河·2020-07-28 19:00

DataCamp推出的Python数据科学速查表，已经翻译成中文啦！

DataCamp推出的Python数据科学速查表，已经翻译成中文啦！DataCamp是一个在线教育培训网站，提供有关数据科学，统计学和机器学习主题的交互式R和Python课程。
Mathilda91·2020-07-28 17:35

Disconf实践指南：使用篇

在上一篇文章Disconf实践指南：安装篇介绍了如何在本地搭建Disconf环境，下面我们介绍如何在项目中使用Disconf。由于某些功能特性对源码做了修改，所以在官方文档并没有提及。
rhwayfunn·2020-07-28 13:40

Disconf实践指南：改造篇

上一篇文章Disconf实践指南：使用篇介绍了如何在项目中应用disconf，虽然实现了分布式配置的实时刷新，但是我们希望能够去除所有的配置文件，把配置都交给disconf管理，本地只需要实现配置监听接口就好了
rhwayfunn·2020-07-28 13:40

Disconf实践指南：安装篇

Disconf是百度开源出来的一款基于Zookeeper的分布式配置管理软件。目前很多公司都在使用，包括滴滴、百度、网易、顺丰等公司。通过简单的界面操作就可以动态修改配置属性，还是很方便的。使用Disconf后发现的一大好处是省却应用很多配置，而且配置可以自动load，实时生效。Disconf优点总结如下：部署简单：同一个上线包，无须改动配置，即可在多个环境中上线部署动态化：更改配置，无需重新打包
rhwayfunn·2020-07-28 13:39

划分子系统、接口——《一线架构师实践指南》笔记之三

提纲：划分子系统遵循四个原则的相关：职责、通用性、开发技能、工作量。协作决定接口。如何划分子系统下面是分层的细化、分区的引入、机制的提取这3种策略背后的4个通用设计原则：职责不同的单元划归不同子系统。通用性不同的单元划归不同子系统。需要不同开发技能的单元划归不同子系统。兼顾工作量的相对均衡，进一步切分太大的子系统。如图13-11所示，子系统的每种划分策略，都是一到多个原则综合作用的结果。498)t
jxguoyan·2020-07-28 01:43

对《数字化从业者知识体系™ 标准》的评价

——GeneKim《凤凰项目》、《DevOps实践指南》和《独角兽项目》（即将出版）的合著者DevOps和数字化转型需要技术人员积极转型，学习和掌握基础设施即代码和持续交付的云原生基础。
TheOpenGroup6·2020-07-27 20:39

WebSphere环境搭建实践指南

1.引言与大多数商用应用服务器一样，如果您计划把WebSphere应用服务器（以下简称WAS）用于正式的生产环境或用于性能测试、生产前检验的测试环境，除了简单地安装步骤外，您还需要做一些额外的检查、规划和配置，来确保您的WebSphere应用服务器环境安全稳定运行。WebSphere应用服务器各个版本之间安装步骤差别不大，WASV6.x版本比以前版本的安装配置步骤中多了创建概要文件的过程，本文举例
雅冰石·2020-07-27 18:31

ROS机器人操作系统最佳实践指南

ROS机器人操作系统最佳实践指南2017年08月16日12:55:23阅读数：1800----ROSBestPractices：https://github.com/ethz-asl/ros_best_practices
LSG_Dawn·2020-07-27 16:57

分布式锁实践指南：Redis篇

目前越来越多的应用使用负载均衡，以往传统单体应用单机部署的情况下使用的JAVA并发处理资源竞争方式（J.U.C或synchronized等）在集群部署中已经无法保证资源的安全访问。为什么需要分布式锁需要考虑以下情况——只允许一个客户端操作共享资源：这种情况下，对共享资源的操作一般是非幂等性操作。在这种情况下，如果出现多个客户端操作共享资源，就可能意味着数据不一致，数据丢失。允许多个客户端操作共享资
BeanZero·2020-07-27 11:03

运营商大规模数据集群治理的实践指南

写在开头的话Q:军哥，你们运营商行业的大规模集群，都有啥特点啊？A:我们集群主要是承载B域、信令和互联网日志等去标识化数据，简单的说，有三个特点：1）集群规模较大：数千节点规模，近百PB数据量，日新增处理数据百TB以上；2）组织干系人多：数据平台开发运维过程涉及到数百人以上的不同团队组织协同；3）数据合规要求高：数据租户服务涉及到数据安全、用户隐私保护的合规要求高。Q:好吧，听起来，要搞定这样的集
cuifudun4896·2020-07-27 10:45

太香了！推荐6个Python数据分析神器！！

作者：东哥起飞出品：Python数据科学用Python处理数据大家都不陌生了，属常规操作，但常规之下还是也有些暗藏技巧的，本篇东哥分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。
Sim1480·2020-07-26 12:00

安全重启生产设施的五种策略

HitachiVantara汇总了最佳实践指南，以帮助您实现这些目标。1.提出正确的问题，然后应用技术和数据驱动策略来减轻风险仅凭技术还不足以最
wb5ee1ff20dac78·2020-07-24 15:14

【Python基础】Matplotlib官方小抄手册公开（配套可视化代码）！

出品：Python数据科学作者：东哥起飞Matplotlib作为强大的数据可视化工具，一直备受Python数据爱好者们追捧。
风度78·2020-07-17 11:00

《Python数据科学手册》 机器学习之模型验证——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记一、超参数在模型拟合数据之前必须确定好的参数。二、交叉验证将模型分为N组，每一轮依次用模型拟合其中的N-1组数据，再预测剩下一组数据，评估模型准确率。
麻木的程序猿·2020-07-16 05:40

python数据科学 深度学习 网络资源汇总

博客深度学习入门必须理解这25个概念https://blog.csdn.net/pangjiuzala/article/details/72630166书籍深度学习的数学http://product.dangdang.com/27861118.html#ddclick_reco_reco_buytogetherhttp://product.dangdang.com/25269988.html精通数
liang890319·2020-07-16 02:08

测试工程师经典书目

理论基础《软件测试》《Google软件测试之道》《微软的软件测试之道》《软件测试的艺术》《测试之美》对应的有一本书叫《编程之美》也很经典《敏捷软件测试:测试人员与敏捷团队的实践指南》《软件测试经验与教训
Yvanna_15·2020-07-16 01:53

机器学习之模型验证——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记一、超参数在模型拟合数据之前必须确定好的参数。二、交叉验证将模型分为N组，每一轮依次用模型拟合其中的N-1组数据，再预测剩下一组数据，评估模型准确率。
elma_tww·2020-07-15 22:41

机器学习案例：利用主成分分析为人脸数据降维——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记该案例用的数据集为Scikit-Learn中的Wild数据集。
elma_tww·2020-07-15 22:41

机器学习之决策树与随机森林——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记随机森林是一种集成算法，通过集成多个比较简单的评估器形成累积效果。更具体一点就是，随机森林是建立在决策树基础上的集成学习器。
elma_tww·2020-07-15 22:41

机器学习之高斯混合模型——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记一、高斯混合模型（GMM）的由来首先回顾一下k-means模型：它在每一个簇中心放置一个圆圈（在更高维空间中是一个超空间），圆圈半径根据最远的点与簇中心点的距离算出，在圆圈之外的任何点都不是该簇的成员
elma_tww·2020-07-15 22:41

机器学习案例：预测自行车流量——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记（因为没有下载到数据集，只能纸上谈兵的总结一下过程（o(╥﹏╥)o））针对这个例子，首先要明确任务，细分目标；然后准备数据集并提取相应特征；最后选择模型进行训练与预测。
elma_tww·2020-07-15 22:10

NumPy入门(3)_通用函数

代码来自于《Python数据科学手册》的代码复现。
之芫·2020-07-15 18:02

Numpy中的通用函数和聚合

numpy的通用函数1、为什么用numpy的通用函数而不用Python的循环做逐个元素的计算NumPy提供了一个简单灵活的接口来优化数据数组的计算,使得numpy成为python数据科学中极其重要的一部分
CDA·数据分析师·2020-07-15 16:49

数据科学 IPython 笔记本 8.17 使用 Seaborn 的可视化

8.17使用Seaborn的可视化原文：VisualizationwithSeaborn译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0本节是《Python数据科学手册》（PythonDataScienceHandbook
布客飞龙·2020-07-15 16:09

Monetizing Machine Learning 免积分下载

您将以越来越复杂的顺序处理一系列常见的Python数据科学问题。本书中介绍的实际项目简单明了，可以用作模板来启动许多其他类型的项目。您将学习围绕数字或分类预测创建Web应用程序，理解文本分析，创
qq_41845555·2020-07-15 15:03

CoreOS实践指南（五）：分布式数据存储Etcd（上）

CSDN特邀ThoughtWorks的软件工程师林帆带来了“漫步云端：CoreOS实践指南”系列文章，带大家了解CoreOS的精华和推荐的实践方
junjun16818·2020-07-15 14:58

机器学习之流形学习——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记流形学习是一种无监督评估器，使用流形学习评估器希望达成的基本目标是：给定一个高维嵌入数据，寻找数据的一个低维表示，并保留数据间的特定关系。
elma_tww·2020-07-15 14:38

数据科学 IPython 笔记本 9.7 数组上的计算：广播

9.7数组上的计算：广播本节是《Python数据科学手册》（PythonDataScienceHandbook）的摘录。
布客飞龙·2020-07-15 09:01

python数据科学（十三）：实例——股票数据分析

数据科学（十三）功能分析波动幅度对复权收盘价进行重采样增长曲线增长倍数最高增长倍数最大年均复合增长率当前增长倍数及复合增长率当前平均增长倍数年复合增长倍数平均年化增长率具体详见https://github.com/kamidox/stock-analysis功能分析波动幅度importpandasaspdimportnumpyasnpimportosimportmatplotlib.pyplota
'仰望星空,脚踏实地'-菱·2020-07-15 08:08

轻松监控上万台服务器：企业运维监控平台架构设计与实践指南

一、Cacti/Nagios/Zabbix/centreon/Ganglia之抉择1、cactiCacti是一套基于PHP，MySQL，SNMP及RRDTool开发的网络流量监测图形分析工具。简单的说Cacti就是一个PHP程序。它通过使用SNMP协议获取远端网络设备和相关信息，（其实就是使用Net-SNMP软件包的snmpget和snmpwalk命令获取）并通过RRDTOOL工具绘图，通过PHP
weixin_34162401·2020-07-15 05:17

数据挖掘python学习——《写给程序员的数据挖掘实践指南》第3章

第3章协同过滤——隐式评级及基于物品的过滤对于一些5分区间，10分区间等的评分机智，用户的评分方式可能倾向于极端化，集中在高分或是集中在低分，这样参差不平的评分对于结果的准确性产生较大的影响。这一章考察对协同过滤的调优方法，目的是高效地产生更精准的预测结果。讨论了显式评级和隐式评级：显示评级：用户直接评级。问题1：用户大都具有惰性，不愿意对物品评级；问题2：用户可能撒谎或者只给出部分信息；问题3：
无厘头码农一枚·2020-07-15 01:33

SDtalk-4：服务设计实践指南

服务设计理论与方法滴滴出行CDX4个要素、5个原则、4个步骤、9种方法——服务设计入门，从这篇开始ServiceDesign『前言』考虑到使用滴滴打车包含线上和线下场景，用户群体主要包含服务提供者—司机、服务使用者—乘客两个方面。滴滴服务体验优化更适合利用服务设计的系统化设计思维去进行。与此同时，团队内部发起了更多关于服务设计的内容分享，设计师也在以服务设计思维进行项目实践。本文归纳出4个要素、5
truelie·2020-07-14 19:04

vue实践笔记

安装方式直接用script工具命令行工具实践指南环境准备vue命令行工具可以方便的命令行工具构建一个webpack工程主要步骤为：npminstall-gvue-climkdirvuedwmo&&cdvuedemovueinitwebpackvuedemonpminstallnpmrundev
C_A_dogN·2020-07-14 09:42

Android Camera2 开发实践指南

我们知道Android中相机开发是有两套API可以使用的，一个是Camera，这个适用于Android5.0以下，另外一个是Camera2，这个适用于Android5.0以上。但是这仅仅是系统的建议，其实开发中由于国内厂商对Camera2的支持程度各不相同，即便是5.0以上的手机，也可能对Camera2支持非常差的情况，我们可能还得降级使用Camera来开发。使用Camera2开发会涉及到一些系统
客服小羊·2020-07-14 09:05

Redis 混合存储最佳实践指南

Redis混合存储实例是阿里云自主研发的兼容Redis协议和特性的云数据库产品，混合存储实例突破Redis数据必须全部存储到内存的限制，使用磁盘存储全量数据，并将热数据缓存到内存，实现访问性能与存储成本的完美平衡。架构及特性命令兼容混合存储兼容绝大多数Redis命令，与原生Redis相比，如下命令不支持或受限制；不支持的主要原因是考虑到性能，如业务中有使用到，请提交工单。Keys（键）List（链
chikuai9995·2020-07-14 08:12

Pandas进阶大神！从0到100你只差这篇文章！

作者：youerning来源：51CTO博客/Python数据科学一、数据对象pandas主要有两种数据对象：Series、DataFrame注:后面代码使用pandas版本0.20.1，通过importpandasaspd
Wang_AI·2020-07-14 06:45

《OKR实践指南》连载二：OKR从哪里来

OKR不会凭空而来，团队的沟通和讨论必然需要一个共同约定的框架。要制定出有效的OKR，前提是对企业的使命、愿景和战略有足够清晰的认知。大多数企业的问题不是缺失战略或者战略错误，而是战略不够清晰和坚决。一个企业任何阶段的OKR都应该和企业使命、愿景和战略建立联系。反过来说，如果制定的OKR不能够帮助企业达成长期使命，不符合公司愿景，也和既定的战略重点相违背，那么它一定不是合理的OKR。下图说明了这几
明道云·2020-07-14 05:29

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站

作者：东哥起飞Python数据科学大家好，我是东哥。前方高能，准备开启收藏夹吃灰模式。本篇东哥分享几个数据科学入门的学习网站，全部免费资源，且内容优质，是小白入门的不二选择。
Python数据科学·2020-07-13 23:28

入门Python数据分析最好的实战项目（二）建模篇

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析上一篇和大家分享了一个入门数据分析的一个小项目北京二手房房价分析，链接如下：数据分析实战—北京二手房房价分析文章在sf发布之后看到有不少感兴趣的朋友给我点了赞
Python数据科学·2020-07-13 23:28

入门Python数据分析最好的实战项目（一）分析篇

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析非经作者允许，禁止任何商业转载。
Python数据科学·2020-07-13 23:28

转行数据分析的亲身经历

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：Python数据分析最近生活上确实有点忙，不过后续将恢复正常。今天和大家聊一个非技术性的话题：转行。
Python数据科学·2020-07-13 23:28

给Python初学者的最好练手项目

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：Python数据分析有很多朋友问我学习了Python后，有没有什么好的项目可以练手。其实，做项目主要还是根据需求来的。
Python数据科学·2020-07-13 23:28

太赞了！分享一个数据科学利器 PyCaret，几行代码搞定从数据处理到模型部署

作者：xiaoyu，数据爱好者Python数据科学出品学习数据科学很久了，从数据探索、数据预处理、数据模型搭建和部署这些过程一直有些重复性的工作比较浪费时间，尤其当你有个新的想法想要快速尝试下效果的时候
Python数据科学·2020-07-13 23:27

太香了！墙裂推荐 6 个Python数据分析神器！！

作者：东哥起飞，数据爱好者Python数据科学用Python处理数据大家都不陌生了，属常规操作，但常规之下还是也有些暗藏技巧的，本篇东哥分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。
Python数据科学·2020-07-13 23:27

2019-02-15 Nmap的基本使用（下）

参考资料：《KaliLinux2网络渗透测试实践指南》使用Nmap进行主机发现跳过Ping扫描阶段通常Nmap在进行其他扫描之前，都会对目标进行一个Ping扫描，如果目标主机无法Ping通的话，就会直接结束整个扫描进程
__江文__·2020-07-13 20:33
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