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历时一年，《深度学习与交通大数据实战》正式出版！

python 大数据 pytorch 深度学习

历时一年多，《深度学习与交通大数据实战》终于出版了。下面简单介绍下本书的主要内容、本书特色、购书以及读者作者交流途径。本书内容该书从Python，到深度学习框架PyTorch，再到人工智能基础，最后到地铁，共享单车，出租车，私家车，以及空中交通五个实战案例，从基础知识到案例应用，几乎涵盖了初学者入门该领域所有需要学习的知识点以及所需要的的代码和数据，所有学习过程均带有详细的代码解释，全部以案例应用实战为主，拒绝纯理论讲解！作为一本关于深度学习与交通大数据的书籍，本书共有8章。第1章为Python

2022-08-26

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肝了这套Python数据分析教程，进大厂稳了！

python 大数据微信云直播

五一跟朋友出去玩，听他晒自己Q1绩效，我羡慕不已。他入职腾讯一年半，上个月就拿了3倍工资作为绩效奖励。据他所说，这都是小意思，其他大厂还有更高的...... 相信不少打工人都有一个大厂梦，可是数据分析、产品、运营人想进大厂，应该有哪些准备呢？为此，我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求，发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位，都对数据分析能力非常重视。由此可见，数据分析能力已经成为职场人的刚需。但是一提数据分析，90%以上的互联网人都觉得无从下手。知识点零散、学习起来毫无头绪，有的人花了很多

2022-05-23

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数据分析简明学习路线

spark 大数据爬虫数据分析

数据分析能力，未来会越来越重要。之前推送过很多篇相关文章，基于此再扼要总结，广义上数据分析的学习路线，此处数据分析我延伸到建模部分，只为了从宏观上更清楚的认识，数据分析和数据建模是如何从零到上线，并应用于生产实践与指导中的。

2020-11-23

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2020年成为机器学习工程师，看这9本书就够了！

机器学习大数据监督学习神经网络深度学习

其实，机器学习包含多种交叉学科，同时也在很多方面得到应用，如数据挖掘、图像处理等。机器学习的知识体系包含数学、编程语言、监督学习、非监督学习、深度学习等，同时还包括多种工具和框架的应用。

2020-08-11

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降维技术（Dimensionality Reduction）

数据分析编程算法大数据

降维是一个去掉冗余的不重要的变量，而只留下主要的可以保持信息的变量的过程。通常通过两种途径来实现:

2020-02-21

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关于用户画像的概念，数据相关从业人员应该都知道。用户画像的应用场景很广泛，比如精细化运营、数据分析与挖掘、精准营销、搜索和广告的个性化定向推送等。

2020-02-21

2.1K0

分享7个数据分析的有用工具

大数据开源 python

该工具效果明显。下图展示了调用 df.profile_report() 这一简单方法的结果：

2019-10-29

1.2K0

推荐一个超详细的Hadoop安装教程，已有32万次点击量

xml ssh ubuntu 大数据 linux

安装Hadoop软件系列，首选Linux系统，比如Ubuntu。如果你的系统是Windows，建议再安装一个Ubuntu，组成双系统，如此可以发挥各自系统的特点。

2019-09-03

5.5K0

收藏起来！比 matplotlib 效率高十倍的数据可视化神器！

编程算法 flink 大数据 javascript 腾讯云开发者社区

原文链接：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e

2019-08-06

1.6K0

BAT面试题4：简单聊聊特征工程

机器学习大数据卷积神经网络编程算法线性回归

接下来，每天推送一道BAT的面试题，一般问到的这些知识点都是很重要的，所以知道的就再复习一下，不知道的希望这篇可以帮助到你。日积月累，你会在不知不觉中就步入机器学习的大门，并且越走越远。同时，还能助你顺利拿到OFFER.

2018-10-23

1.6K0

爱(AI)与你同行系列"(1)：从哪三个方面入手做好特征选择工程？

机器学习大数据编程算法卷积神经网络线性回归

今天我们聊一聊特征工程方面的知识，随着大数据时代的到来，特征工程发挥着越来越重要的作用。当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。简单说，就是发现对因变量y有明显影响作用的特征，通常称自变量x为特征，特征工程的目的是发现重要特征。一般来说，特征工程大体上可以分为三个方面，一是特征构造，二是特征生成，三是特征选择。

2018-09-30

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如何做才能真正提升计算速度？

大数据 spark 爬虫数据库 python

遇上项目紧急情况，面对大量需要试算的数据时，如何快速提升计算效率，可能是最现实的问题。计算机操作系统提供了进程和线程模型，各种语言都有对这些模型的抽象，并且大多数系统都支持多进程和多线程任务处理。从这个角度，工程上是可以提升计算效率的。但是，什么样的任务适合多线程或多进程？如果适合，选用多线程，还是多进程？这些都是需要去决策的，如果选用不恰当，费了功夫，却没有太大提升。

2018-09-30

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他们与百万年薪，梦寐以求的名校Ph.D曾肩而过

大数据人工智能图像处理 NLP 服务

又到了高考报专业的时候，家长帮孩子们选择专业看似很平常，毕竟在他们眼里，孩子还只是孩子，拿不准未来到底干什么。

2018-07-31

2500

AI路上，她会一路相伴......

人工智能编程算法大数据机器学习线性回归

这是一条通往 AI 的路...... 和 AI 路上，第一步这么走下去... 谈到花一定时间研究基础算法的重要性。它们帮助我们夯实算法地基，领略到算法思想的魅力。如果不注重这方面的培养，容易陷入靠直觉去解决问题而效率不高的境地。它们是入门AI的前奏。

2018-07-25

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Python|高阶函数

python 大数据

01 函数名也是变量! abs(-100) 对于abs()这个函数，完全可以把函数名abs看成变量，它指向一个计算绝对值的函数！因此，函数名其实就是指向函数的变量，也就是说，变量可以指向函数。 f = abs f(-10) 10 02 高阶函数既然变量f可以指向函数，并且函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。 def minus(x, y, f): return f(x) - f(y) minus就是高阶函数，因为其参数f，指向了函

2018-04-02

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Spark|有向无环图（DAG）检测

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01 — Spark背景介绍 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，中文翻译弹性分布式数据集，是一个容错的、

2018-04-02

2.6K0

回溯树求集合全排列和所有子集

编程算法大数据机器学习

本公众号主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。算法思想说来有，分而治之，深度搜索，动态规划，回溯，贪心等，结合这些思想再去思考如今很火的大数据，云计算和机器学习，是不是也别有一番风味呢？踏上算法之路，风景这边独好！ 01 — 通过这篇文章，你学到什么通过这篇文章，我们可以进一步体会到深度优先搜索算法在具体问题中的应用，通过详细地示意图，深刻明白递归调用时的进栈，出栈过程；最后通过Leetcode 相似解法的题目进一步加深对深度搜索算法的理解。 02 — 搜索算法搜索算法，常见的几种形式，深度优先，

2018-04-02

1.1K0

冒泡排序到快速排序做的那些优化

编程算法大数据机器学习

本公众号主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。算法思想说来有，分而治之，搜索，动态规划，回溯，贪心等，结合这些思想再去思考如今很火的大数据，云计算和机器学习，是不是也别有一番风味呢？在这个征程中，免不了读英文博客，paper，书籍等，提升英语阅读能力也至关重要呀，为了满足大家需要，本公众号也推送这方面的消息。 01 — 你会学到什么？彻底弄明白常用的排序算法的基本思想，算法的时间和空间复杂度，以及如何选择这些排序算法，确定要解决的问题的最佳排序算法，我们先总结下冒泡排序和其改进后的快速排序这两个算法，

2018-04-02

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二叉树非递归版的中序遍历算法

二叉树编程算法大数据机器学习

本公众号主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。算法思想说来有，分而治之，搜索，动态规划，回溯，贪心等，结合这些思想再去思考如今很火的大数据，云计算和机器学习，是不是也别有一番风味呢？在平凡之路上，开发者不免要读英语文献，推送英语能力提升消息。 01 — 你会学到什么？树的递归遍历算法很容易理解，代码也很精简，但是如果想要从本质上理解二叉树常用的三种遍历方法，还得要思考树的非递归遍历算法。读完后的收获：您将学到二叉树的中序遍历的非递归版本明白栈这种数据结构该怎么使用 02 — 讨论的问题是什么？

2018-04-02

1.1K0

二叉树非递归版的后序遍历算法

二叉树编程算法大数据机器学习

本公众号主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。算法思想说来有，分而治之，搜索，动态规划，回溯，贪心等，结合这些思想再去思考如今很火的大数据，云计算和机器学习，是不是也别有一番风味呢？在这个征程中，免不了读英文博客，paper，书籍等，提升英语阅读能力也至关重要呀，为了满足大家需要，本公众号也推送这方面的消息。 01—你会学到什么？树的递归遍历算法很容易理解，代码也很精简，但是如果想要从本质上理解二叉树常用的三种遍历方法，还得要思考树的非递归遍历算法。读完后的收获： “”将学到二叉树的后序遍历的非递归

2018-04-02

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