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数据科学与人工智能

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金融科技:建模工作环境
我基于公司申请的Ubuntu20.10系统的服务器搭建过可供多人使用Jupyter Hub建模平台,支持Python工作、R工作和Linux工作三种方式,同时,也可以做账户管理、权限管理、共享管理等。我也基于自己的本地机器,在Win系统上面搭建建模工作环境,支持Python工作和R工作。顺便说一下,我在金融科技行业做数据科学工作,Python语言和R语言,我都会使用。我从不做语言的好坏选择,只看语言是否有利于我解决问题。
陆勤_数据人网
2022-01-29
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Py4DS|2 数据科学工作环境的搭建
我们可以使用Anaconda的开源个人版本,全世界有2500万的使用者,可以直接在单机上面执行Python数据科学和机器学习。
陆勤_数据人网
2021-10-14
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我常用的6个conda命令,提升工作效率
朋友们,我是用Anaconda数据科学套件构建Python和数据科学与人工智能的工作环境,不知大家也是否这样。本文总结我常用的6个conda命令,这6个命令给我带来这些好处,一是,帮助我更好地管理和使用Anaconda这个软件和平台;二是,利用这些命令,可以提升我的工作效率。比方说,采用命令方式,可以在base环境的基础上,创建以目的为导向的新的工作环境,我就创建了一个专门用于做数据科学学习和实践的环境,把与数据科学相关问题和任务,全部切换到这个工作环境下解答和完成。
陆勤_数据人网
2021-03-16
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Jupyter Notebook使用总结
俗话说:“天下武功唯快不破”。我们掌握一些快捷键的操作,以提升使用Jupyter Notebook的效率,这是非常有价值的。
陆勤_数据人网
2020-02-26
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Anaconda软件安装TensorFlow教程
本文介绍在Anaconda软件上安装TensorFlow,并且测试和验证。 Anaconda软件的安装,请阅读文章《Anaconda软件安装和简易使用教程》 第一步:创建r-tensorflow环境 打开Anaconda Prompt,执行命令 conda create --name r-tensorflow python=3.6 该命令用来创建r-tensorflow虚拟环境,并在里面安装Python的3.6版本。 这个环境就是一个文件夹,可以在路径: C:\Users\Administrator\Ana
陆勤_数据人网
2018-02-28
2.2K0
【Python环境】Python Anaconda简介及安装
Python虽然是一门优秀的程序语言,但其拥有出色的数据处理能力,尤其是在数据量巨大的时候,因而也吸引了不少数据分析人员的关注和使用。 Python的数据处理能力主要依赖于NumPy,SciPy,Matplotlib,Pandas这4个库,其中NumPy提供了矩阵运算的功能,SciPy则在NumPy的基础上添加了许多科学计算的函数库,而这两个库就使Python具有和Matlab一样的数据处理能力了。Matplotlib库提供了绘图,可以实现数据的可视化,pandas是基于NumPy的一种工具,该库提供了高效
陆勤_数据人网
2018-02-26
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【陆勤践行】Python和数据科学的起步指南
Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境。遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke)。在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林。 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了。因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作。当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览PyData工具的长列表了,选择自己接下来要使用的。 值得一提的是,我介绍的这几个工
陆勤_数据人网
2018-02-26
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