python数据科学实践指南

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

python数据科学系列：numpy入门详细教程

导读python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。
python爬虫人工智能大数据·2020-07-13 19:22

Python数据科学手册-第5章机器学习

文章目录机器学习的分类Scikit-LearnScikit-Learn的数据表示Scikit-Learn的评估器API应用：手写数字探索超参数与模型验证模型验证选择最优模型学习曲线验证实践：网格搜索特征工程分类特征文本特征图像特征衍生特征缺失值填充特征管道专题:朴素贝叶斯分类贝叶斯分类高斯朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯朴素贝叶斯的应用场景专题：线性回归简单线性回归基函数回归正则化案例：预测自行车流量专
仰望星空1994·2020-07-13 16:59

牛逼！这个Python库竟然可以偷懒，和import说再见！

作者：xiaoyu，数据爱好者Python数据科学出品还记得入门Python数据分析时经常会import几个库，下面这几个可谓是入门学习时的四大护法，Python数据处理和可视化常会用的工具。
Python数据科学·2020-07-12 23:16

k8s踩坑记第2篇--3个IP折磨人的故事

例子来源于《Kubernetes实践指南》一书。问题依然没有解决，求助大神。
weixin_30412577·2020-07-12 21:09

长点心吧年轻人，利率不是这么算的！我用Python告诉你亏了多少！

点击上方“Python数据科学”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达作者：xiaoyu，半路转行数据大家都知道一线城市生活压力大，年轻人如果没有家里人的帮助想要独立扎根并非易事。
Python数据科学·2020-07-12 19:09

【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC

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。ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。
Python数据科学·2020-07-12 19:09

Git实践指南——合并分支至master

Git作为版本控制工具，相信开发、测试或运维人员都不会陌生，尤其是在团队合作过程中，Git+Github/Gitlab/Bitbucket等组合在分支管理、代码维护等方面起着非常重要的作用。因此作为菜鸟级别的萌新，有必要学习一些常规的、基本的操作以便快速上手。这篇文章与大家分享一下在分支管理中使用作为频繁的场景之一即如何将本地非master分支的代码合并至master。总所周知，在项目开发过程中，
小八路2222·2020-07-12 18:01

在服务器上配置Anaconda以及简单使用

官方宣称：最受欢迎的Python数据科学平台。优势：提供包管理与环境管理的功能（conda命令）预装好了conda，某个版本的
Viaxiz·2020-07-12 16:15

python数据科学（四）：pandas基础—— 空数据、表格计算

数据科学（四）处理空数据复制丢掉dropna()使用默认值替换判断表格计算减累加最大值减最小值每个数字有多少个最多的数字多少插入分组融合代码处理空数据复制丢掉dropna()dfkong=df1.dropna()使用默认值替换dfkong=df1.fillna(value=100)判断pd.isnull(df1)pd.isnull(df1).any()pd.isnull(df1).any().an
'仰望星空,脚踏实地'-菱·2020-07-12 14:36

数据分析-数据转换：Python-pandas模块，分组函数groupby中（apply,agg,transform）方法的比较

具体请看《Python数据科学手册》（JakeVanderpl
蛋壳先生·2020-07-12 12:28

0.7 运维利器之行云管家运维自动化实践指南

0、前言image题图byTheinternet随着云计算技术的快速普及与发展，越来越多的企业开始学习和搭建自己的云平台或使用大型公有云厂商提供的云资源来替代传统的IT交付模式。企业的IT环境也随之越来越复杂，常规的运维手段与技术已经无法满足目前云环境中系统的配置与变更。基于云计算的发展，大数据、认知技术及容器技术也在企业中得到了越来越多的应用，大量的服务器管理操作、配置变更被频繁的执行与部署，以
陈宝佳·2020-07-12 11:18

CUDA实践指南（十二）

ZeroCopy：零拷贝是CUDA工具包2.2版中添加的一项功能。它使GPU线程可以直接访问主机内存。为此，它需要映射固定（不可分页）内存。在集成GPU上（即CUDA设备属性结构的集成字段设置为1的GPU），映射固定内存始终是性能增益，因为它避免了多余的副本，因为集成的GPU和CPU内存在物理上是相同的。在独立的GPU上，映射固定内存仅在某些情况下才有优势。由于数据未在GPU上缓存，映射的固定内存
weixin_34378767·2020-07-12 10:18

Jupyter notebook快速入门教程

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师本篇将给大家介绍一款超级好用的工具：Jupyternotebook。为什么要介绍这款工具呢？
weixin_34267123·2020-07-12 09:31

Python物理建模初学者指南

他是一本用Python解决科学问题的实践指南！他就是《Python物理建模初学者指南》试读：www.epubit.com.cn/book/detail…他有多牛，众多世界知名大学教授推荐阅读！
weixin_34261415·2020-07-12 09:26

Lua中，assert的作用

在看《Lua游戏开发实践指南》时，在P34中有说明assert，但是说明特少，导致自己完全不懂所以然，因此自己研究了一下。
Panda_Young·2020-07-12 00:04

太赞了！Python 数据科学速查表中文版强势来袭！

DataCamp推出的Python数据科学速查表（中文版），一共11张表，包括：Python基础、导入数据、JupyterNotebook、Numpy基础、Pandas基础、Pandas进阶、Scikit-Learn
GitHubDaily·2020-07-11 23:17

《习惯的力量》读书笔记

在书的最后还有一个“读者实践指南”，这是对我们通过此书来实操改变自己的“坏习惯”，从而获得“好习惯”具有很好的指导性作用。这本书可以给我带来什么？了解习惯的原理构成老话说：江山易改，本性难移。
梅西好朋友·2020-07-11 17:56

安利6个珍藏的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。
liu志军·2020-07-11 10:50

是时候迁移至 AndroidX 了！

长久以来，我们致力于做到三件事:实践指南、减少模板代码和简化任务流程，我们希望帮助开发者们集中精力专注在真正需要考虑的逻辑中去。
谷歌开发者_·2020-07-11 09:19

【Django】入门实践指南之模板引擎|第3篇

课程：Django入门项目-论坛系统打卡时间：2018.4.25目录【Django】入门实践指南之环境搭建|第0篇【Django】入门实践指南之系统设计|第1篇【Django】入门实践指南之模型设计|第
紫电清霜Owenli·2020-07-11 04:31

现代密码学实践指南[2015年]

现代密码学实践指南[2015年]2015-09-110个评论来源：TechIdeas收藏我要投稿下文分类介绍在各种适用场景下，你应该使用的现代密码学算法1.加密数据:按照优先级，应该选择:(1)首选NaCl
bluepeople1·2020-07-11 02:44

CUDA: (十) 使用 CUDA C/C++ 统一内存和 nvprof 管理加速应用程序内存 (NVIDIA 课程 Part three)

使用CUDAC/C++统一内存和nvprof管理加速应用程序内存对于本实验和其他CUDA基础实验，我们强烈建议您遵循CUDA最佳实践指南，其中推荐一种称为APOD的设计周期：评估、并行化、优化和部署。
Felaim·2020-07-10 21:43

DevOps 实践指南 | Linux 中国

这些技巧或许对那些想要践行DevOps的系统运维和开发者能有所帮助。--CarlosNunez有用的原文链接请访问文末的“原文链接”获得可点击的文内链接、全尺寸原图和相关文章。致谢编译自|https://opensource.com/article/18/1/getting-devops作者|CarlosNunez译者|BeliteX(belitex)??共计翻译：2.0篇贡献时间：10天这些技巧
技术无边·2020-07-10 21:29

下载 | 《Python数据科学速查表中文版》

DataCamp推出的Python数据科学速查表（中文版），一共11张表，包括：Python基础、导入数据、JupyterNotebook、Numpy基础、Pandas基础、Pandas进阶、Scikit-Learn
wuShiJingZuo·2020-07-10 19:36

读《商业分析实践指南》

项目管理协会（PMI）的标准和指南1，需要评估2，商业分析规划3，需求启发和分析4，跟踪和监督5，解决方案评价现在的网络上传不了图片只能发文字的内容了。可惜没格式了。商业分析商业分析识别商业需求，推荐相关解决方案，并启发、文档化和管理需求的一系列活动集合。一，需要评估识别问题或机会鱼骨图，是一种因果图鱼骨图，也称石川图，分析根本原因工具评估组织的当前状态建议满足商业需求的行动组合商业证证二，商业分
wide288·2020-07-10 11:22

DevOps转型陷阱与核心实践指南

转载本文需注明出处：EAWorld，违者必究。2010年，我曾在IBM供职，开始参与DevOps相关的产品研发与实施工作。今天看来，我也许是国内较早的DevOps践行者。这两年DevOps在国内开花结果的时候，我见到了很多错误转型的乱象。本文中，将为大家分享自己对DevOps行业发展的观察，并向介绍DevOps转型的路途中都有哪些陷阱。希望通过本文，大家能更够拨云见日，真正的使DevOps成为企业
EAWorld·2020-07-10 11:18

【Python数据分析基础】: 异常值检测和处理

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师上一篇分享了关于数据缺失值处理的一些方法，链接如下：【Python数据分析基础】:数据缺失值处理本篇继续分享数据清洗中的另一个常见问题
weixin_34187862·2020-07-10 08:07

工业物联网实践指南----专注生产制造活动

写在前面今年四五月份，也就是深圳云栖大会之后的那些日子，一方面是工业互联网（IndustrialInternet）兴起的擂鼓和号角声，另一方面却是制造执行系统（ManufacturingExecutionSystem，MES）实施进程的怨声载道。这一切，不得不让我们深刻反思近几年来智造之路的成败，当时的一些想法记录在了《MES之殇和工业物联网之春》这篇文章中。此后，在一系列的培训和座谈会上，我多次
weixin_30687587·2020-07-10 06:52

最简GTD实践指南

“手头工作一大把，但不知道该先去做什么，心烦。”“放假回家休息，脑袋里时不时蹦出来还没有完成的工作，心焦。”“手头干一件事的时候，总会想着其他事，心累。”……相信好多人都处在这么一种状态中，休息不能尽兴，工作又不能专注，总是丢三落四，忘东忘西，生活质量和工作效率不是太高。不知道你有没有为此为苦恼呢？幸运的是，《搞定，无压工作的艺术》给开出了“药方”，带给我们一整套的事情处理的流程，通过具体的事情规
反思的木偶人·2020-07-09 16:06

SOA实践指南读书笔记一

本系列读书笔记为书籍SOA实践指南的读书笔记，旨在帮助理解SOA系统架构。动机SOA——面向服务化的架构优点：一，可扩展性和灵活性；二，有助于填平业务/IT鸿沟。
lujg12·2020-07-09 15:37

每日安全资讯（2019.06.05）

信安标委发布《网络安全实践指南—移动互联网应用基本业务功能必要信息规范》信安标委编制发布了《网络安全实践指南—移动互联网应用基本业务功能必要信息规范（V1.0）》，给出了16类基本业务功能正常运行所需的个人信息指南
溪边的墓志铭·2020-07-09 13:40
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