大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 徐宇文，蒋晔、范玥灿 卞峥，yawei xia 技术早已成为金融业的一项资产：金融交易的高速、高频与超大数据体量结合，促使金融机构在一年一年不断地加深对技术的关注，在今天，技术已经切实成为了金融界的一项主导能力。 在金融界最受欢迎的编程语言中，你会看到R和Python，与C++，C#和Java这些语言并列。在本教程中，你将开始学习如何在金融场景下运用Python。本教程涵盖以下这些方面： 基础知识：对于金融入门阶段的读者，你将会首先学到股票和交易策略，什么是时间序列
本来已经打算将 第三期 作为这一系列的完结篇的~但我发现Adobe在这次更新变更了我常用的功能键使用方式（后文详述），于是我查看了PS的更新日志，发现这几次更新中又多了一些亮点，其中针对图层组做了一些优化，还有个“抽出资源”的新东东，而对参考线则新增两个新功能，从此曾经的必备插件贵的贵的（guideguide）等终于可以光荣下岗了~
Markdown 是一种轻量级的标记语言，用于简化文本的格式化。它使用简单的标记符号，可以快速转换为 HTML 或其他格式的文档。以下是一些常用的 Markdown 语法。
在开始正式介绍 Matplotlib 用法之前，先来简单了解下 Matplotlib。
百度云：链接：https://pan.baidu.com/s/1fQRtfwczwye8MfPDi6BmrQ 提取码：y72a 安装过程及破解方法比较简单自行搜索
选自TowardsDataScience 作者：William Koehrsen 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Python 中利用散点图矩阵（Pairs Plots）进行数据可视化。 如何快速构建强大的探索性数据分析可视化 当你得到一个很不错的干净数据集时，下一步就是探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）。EDA 可以帮助发现数据想告诉我们什么，可用于寻找模式、关系或者异常来指导我们后续的分析。尽管在 EDA 中有很多种可以
网格布局是由一系列水平及垂直的线构成的一种布局模式，使用网格，我们能够将设计元素进行排列，帮助我们设计一系列具有固定位置以及宽度的元素的页面，使我们的网站页面更加统一。
本文将通过分享多种方法，包括成功的与失败的尝试，来讲解如何在Tableau中创建蝌蚪图等带有空心圆的图表。
甘特图（Gantt chart ）又叫横道图、条状图(Bar chart)。它是以图示的方式通过活动列表和时间刻度形象地表示出任何特定项目的活动顺序与持续时间。它是在第一次世界大战时期发明的，以亨利·L·甘特先生的名字命名，他制定了一个完整地用条形图表进度的标志系统。由于甘特图形象简单，在简单、短期的项目中，甘特图都得到了最广泛的运用。
课程地址：https://www.kaggle.com/learn/data-visualization-from-non-coder-to-coder
如何快速创建强大的可视化探索性数据分析，这对于现在的商业社会来说，变得至关重要。今天我们就来，谈一谈如何使用python来进行数据的可视化！
通过 grid-template-columns 和 grid-template-rows 属性，我们可以显式地设置网格中的行数和列数，并指定它们的大小。如果我们希望多行和/或多列的大小相同，这可能会变得重复。
Power BI VS Tableau 是个老生常谈的话题。相关文章在csdn、知乎、谷歌上有不少。但一来这两家的产品更新迭代很快，二来网上很多文章都是大方向上抽象概念的对比，没有细化到操作层面。个人估计，很多文章都是把初始一两篇对比文章的几个观点换个表达再写一遍，因此都是大同小异，且不痛不痒，让读者看完还是不知有啥区别。接下来我将以Power BI老手的视角，从多个方面去进行对比。本篇主要讲解可视化层面。为此，我特地用Tableau复刻了一遍Stack Overflow 2019调查问卷的Power BI报告。详见下图：
去中心化交易所留在以太坊链上的数据已是书面史，工件、日志条目、交易和合同消息在这里都可以保留。
（注1：如果有问题欢迎留言探讨，一起学习！转载请注明出处，喜欢可以点个赞哦！） （注2：更多内容请查看我的目录。）
（第一部分 机器学习基础） 第01章 机器学习概览 第02章 一个完整的机器学习项目（上） 第02章 一个完整的机器学习项目（下） 第03章 分类 第04章 训练模型 第05章 支持向量机 第06章 决策树 第07章 集成学习和随机森林 第08章 降维 （第二部分 神经网络和深度学习） 第9章 启动和运行TensorFlow 第10章 人工神经网络 第11章 训练深度神经网络（上） 第11章 训练深度神经网络（下） 第12章 设备和服务器上的分布式 TensorFlow 第13章 卷积神经网络
第13章 卷积神经网络 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @WilsonQu 校对： @飞龙 尽管 IBM 的深蓝超级计算机在1996年击败了国际象棋世界冠军 Garry Kasparvo，直到近几年计算机都不能可靠地完成一些看起来较为复杂的任务，比如判别照片中是否有狗以及识别语音。为什么这些任务对于人类而言如此简单？答案在于感知主要发生在我们意识领域之外，在我们大脑中的专门视觉，听觉和其他感官模块内。当感官信
前两天在 GitHub Trending 上看到个利用 AI 自动给图片上色的项目（style2paints）火起来了。
PostGIS是一个空间数据库，空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象。
当这班工程师把 “魔爪” 伸向艺术家们擅长的绘画领域时，有趣的事情发生了，他们发现一些艺术家们引以为豪的图像绘制、色块填充、图层修补等技巧都能轻而易举的通过 AI 完成。
Vue Tables 2旨在为开发者提供一个功能齐全的工具集，以便用 Vue 创建漂亮而实用的数据表格。数百个商业软件应用正在使用它。此外，Vue Tables 2正在不断成长、改进，同时也在获得新的功能。
当前主流TSDB的时序数据模型都是以标签(tag 或者称为label) 为主来唯一确定一个时间序列(一般也附加上指标名称,时间戳等).
Grid 布局是网站设计的基础，CSS Grid 是创建网格布局最强大和最简单的工具。 CSS Grid 今年也获得了主流浏览器（Safari，Chrome，Firefox，Edge）的原生支持，所以我相信所有的前端开发人员都必须在不久的将来学习这项技术。 在本文中，我将尽可能快速地介绍CSS网格的基本知识。我会把你不应该关心的一切都忽略掉了，只是为了让你了解最基础的知识。
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构也并未包含所有有效的图表类型。
Zachman框架是John Zachman在1987年提出的，成为工程企业架构中广泛使用的方法。它以信息系统架构框架（frameworkforinformationsystemarchitecture）的名义发表在IBM的系统期刊上。Zachman于1964-1990年在IBM工作，是IBM业务系统规划（BSP）的创始人之一。
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构并且其中并未包含所有有效的图表类型。
某游戏公司，BACKEND 服务集群在首尔。该公司不希望部署多套逻辑和数据层，从而降低成本，但又希望全球的客户能够接入，需要全局漂移 IP 作为访问的唯一入口，并可做全局的就近分配、动态流量分配、故障剔除
本文介绍了数据可视化的重要性和用途，通过实际案例讲解了数据可视化的实现方法，并介绍了几种主要的数据可视化工具。
时间序列数据在数据科学领域无处不在，在量化金融领域也十分常见，可以用于分析价格趋势，预测价格，探索价格行为等。
本文将以有赞零售产品为例，介绍需求全生命周期的管理实践，包括：商家的原始需求收集、产品设计与评审、研发的需求实现、上线后运营反馈、新一轮迭代优化，构成了需求全生命周期的反馈回路。 在整个过程中，我们是
导读：我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，感兴趣的同学可以戳→纯干货：手把手教你用Python做数据可视化（附代码）。matplotlib是一个相当底层的工具。你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。
业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表，但这种解决方案在实践中面临较多挑战，主要可分为以下两种情况：
CSS网格布局（Grid）是一套二维的页面布局系统，它的出现将完全颠覆页面布局的传统方式。传统的CSS页面布局 一直不够理想。包括table布局、浮动、定位及内联块等方式，从本质上都是Hack的方式，并且遗漏了一些重要的功能（比如：垂直居中）。Flexbox的出现部分解决了上述问题，但Flex布局是为了解决简单的一维布局，适用于页面局部布局。而Grid天然就是为了解决复杂的二维布局而出现的，适用页面的整体布局。在实际工作中，Grid和Flexbox不但不矛盾，而且还能很好的结合使用。做为WEB程序员，我们在页面布局问题上都付出过努力，也将不断探索新的方案。而Grid是第一个专门为布局问题而生的CSS模块，我们有理由对Grid充满期待。
【新智元导读】DeepMind提出了一种让神经网络进行抽象推理的新方法，类似人类的IQ测试。结果发现经典模型如ResNet得分极低，数据稍有改动就变“白痴”，而他们关注推理的架构得分高很多，如果能给出结果的符号解释，模型的预测性能和泛化性能还会显著提高。
时间序列是按发生的时间先后顺序排列而成的数据，一般数据中会有一列是日期。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。
支持字体设置、前景色背景色、border设置、视图缩放（zoom）、单元格合并、autofilter、freeze panes、公式、data validation、单元格注释、行高和列宽设置
为了尽可能轻松地创建你的第一个图表，将新工作表的名称更改为“GG”，然后设置数据区域如图所示。在创建图表后，可以根据需要重命名工作表或移动数据。
css3 Grid Layout 表格布局是在css中强大的难以置信的布局模块。它是二维空间的，所以它可以处理行和列
导读：上篇Tableau可视化之多变折线图一文中，介绍了Tableau折线图的几种花样作图方法，今天本文继续就另一个基本可视化图表——条形图的制图及变形进行介绍。
介绍Markdown的扩展语法。 文章目录 目录功能 删除线 段落和换行符 高亮代码块 表格 任务列表 嵌套列表 表情 HTML扩展 忽略Markdown格式 目录功能 在文章开头单独键入一行[TOC]即可。 如上文章目录由[TOC]生成。 删除线 两个波浪线~~包含的内容。 ~~删除线~~ 删除线 段落和换行 通过在文本行之间留一个空行来创建新段落。 在所在行后面键入两个空格进行换行。 高亮代码块 在```后添加对应的语言，一般为该语言的名称或缩写。 ```cpp int main() {
有读者说〖PyEcharts〗一贴里的图美如画，但是版本是 pyecharts v0.5，用现在 v1.0 来运行会出错，建议我再写篇 pyecharts v1.0 的。我最不喜欢让读者失望，这不我就来了。
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
内容来源：和鲸社区 有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。 01 关联 （Correlation） 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1、散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中，您可以使用 plt.scatte
权限管控可以通俗的理解为权力限制，即不同的人由于拥有不同权力，他所看到的、能使用的可能不一样。对应到一个应用系统，其实就是一个用户可能拥有不同的数据权限（看到的）和操作权限（使用的）。
甘特图是规划师和项目经理最简单、最有效的视觉工具，而Excel是制作甘特图最简洁常用的工具。
为了说明这是如何工作的，让我们假设我们有一个简单的数据集，它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值，但是这没关系。
大数据文摘作品 编译：张南星、王梦泽、元元、Yawei Xia 如果要评选2017三大流行金酸梅奖，毫无疑问，获奖的肯定是指尖陀螺、人工智能以及加密货币。加密货币是一项颠覆性的技术，它背后的原理引人注目，我十分看好它未来的发展。 实际上，我并没有持有任何加密货币，但说起凭借深度学习、机器学习以及人工智能成功预测加密货币的价格，我觉得自己还算是个老司机。 一开始，我认为把深度学习和加密货币结合在一起研究是个非常新颖独特的想法，但是当我在准备这篇文章时，我发现了一篇类似的文章。那篇文章只谈到比特币。我在这篇文章
ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
