B_row) new_df = new_df.append(row,ignore_index=True) return new_df #这个方法，如果两张表列名重复会出错 这段代码的思路是对两个表的每一行进行循环...思路是利用dataframe的merge功能，先循环复制A表，将循环次数添加为列，直接使用merge合并，复杂度应该为O(n)（n是B表的行数），代码如下： def cartesian_df(df_a,...df_b): '求两个dataframe的笛卡尔积' #df_a 复制n次，索引用复制次数 new_df_a = pd.DataFrame(columns=list(df_a)) for...= 1) return new_df #两个原始表中不能有列名'merge_index' 使用一张8行的表和一张142行的表进行测试，优化前的方法用时：5.560689926147461秒 ?...根据计算原理，将行数少的表放在b表可以更快，测试用时：0.021603107452392578秒（8行的表作为b表） ? 这个速度已经达到预期，基本感觉不到等待，优化完成。
今 日 鸡 汤 独在异乡为异客，每逢佳节倍思亲。 大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【巭孬】问了一个问题，一起来看看吧。...从5亿行数据中，筛选出重复次数在1000行的数据行，以前用这个，也爆内存了。...二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个思路：如下所示： 后来【郑煜哲·Xiaopang】给了个思路，全tuple后，set。后来粉丝用merge逐一并集 解决了这个问题。...刚才的是去重，算是解决了。现在又有个新问题，下一篇文章我们一起来看看吧。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个大数据去重的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
四个公司的收盘价 移动平均 用于股价预测的一个经典算法是移动平均值（MA）。这个方法主要在于计算过去“m”个观察日的平均值，并且使用此结果作为下一日的预测值。...作为举例，使用过去10天和20天的收盘价计算移动平均值。...这种网络被用于过去结果对目前结果有影响时的模式识别。时间序列函数是RNN的一个运用实例。在这个函数中，数据顺序极其重要。...因此，在状态H1,神经元使用参数X1和H0（它之前的状态）作为输入。这个模型的主要问题是记忆的损失。之前的网络状态将会被更快地遗忘。在我们需要记忆前序信息之前的信息的序列中，RNN无法记忆。...注意每条红线代表基于过去40天的十日预测。我们选择在20个周期上测试，因而有20根红线。这就是为什么红色的预测线不连续。 通过对所有公司重复以上相同的流程，测试集的最好结果出现在对公司C的预测。 ?
“左外连接从表 A 中生成一组完整的记录，它们在表 B 中有匹配的记录。如果没有匹配，右侧将包含空。”...3表示要进行的最大替换次数。...last_name age preTestScore 1 Molly Jacobson 52 24 2 Tina Ali 36 31 3 Jake Milner 24 2 4 Amy Cooze 73 3 # 从数据集的第一行创建一个名为...lat = [] lon = [] # 对于变量中的每一行 for row in df['geo']: # Try to, try: # 用逗号分隔行，转换为浮点...# 对于 df.year 中的每一行，从行中减去 1 df['previous_year'] = [row-1 for row in df['year']] df name reports year
计算这个数值，有利于知道这次优化和上次相比的差异。使用控制变量法验证。...若结果变好，则说明上次的优化是积极影响，那么本次优化可以继续往上次优化方向上做；若结果变差，这说明上次的优化是消极影响，那么本次优化可以朝与上次优化不同的方向去做。...计算出这个值，可以清晰地查看这些流失用户的行为轨迹，从而从其行为轨迹中分析出影响他离开注册界面的原因，为下次优化提供决策依据。
R数据科学-2 是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。...“ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。...以前是reshape包的内容，当然reshape可以做，但是现在tidyr 处理起来更简洁方便，快速。易于理解。 数据长宽转化 创建一个数据df，然后来进行数据长宽转化实例操作。...，如上述例子中， 上海id=1的有2个，然后重复shanghai2次，5次，3次，形成新增一列。...在tidyr中很简单的uncount函数就可以实现： uncount(data, weights, .remove = TRUE, .id = NULL) df_c=df_a %>% filter(!
4.饼图 饼图是圆形统计图形，其被分成切片以示出数字比例。在饼图中每个切片的弧长与其表示的数量成比例。 # Pie-chart....数据表中的每一行都由一个标记表示，该标记的位置取决于在X，Y和Z轴上设置的列中的值。...该变量可以放置在Z轴上，而其他两个变量的变化可以在X轴和Y轴上观察到Z轴。例如使用时间序列数据（例如行星运动），则可以将时间放在Z轴上，并且可以从可视化中观察其他两个变量的变化。...Matplotlib中的小部件 到目前为止，一直在处理静态图，其中用户只能在没有任何交互的情况下可视化图表或图形。窗口小部件为用户提供了这种级别的交互性，以便更好地可视化，过滤和比较数据。...= df_A[['PID','YEAR_BUILT']] df_B = df_B[['PID','YEAR_BUILT']] df_C = df_C[['PID','YEAR_BUILT']]
下午的时候我正无聊的刷着手机，就听叮咚一声，我就顺便看了一眼，好家伙是老师在发赚钱的单子，我再一看，这不是我刚刚学过去的知识吗，二话不说立马就开启了‘抢单’模式。...感谢老师让我得到了批量将excel文件存入mysql数据库的单子，本来以为很简单的单子，但是遇到几个我忽略的问题，让我着实头疼了一番，看来还是要多学习才行。...在我百思不得要领的时候突然看到了pandas读取，脑中灵光一现，原来就是这么简单。你想到了吗？对的，就是pandas读取数据非常慢，而我竟然让它读了3遍——罪过罪过。...，在调试的时候才发现，就是warning，看图： 就是这里，记得一定要用copy（）一下，不然你就会看到warning，想看的可以试试！！...我虽然在我的电脑上数据库用的没有任何问题，但是到了客户那边就出了各种问题，说实话我真的对数据库了解的不多，只能是有问题搜一下，根据自己的理解在自己的电脑上试一下。
在过去的10年中，随着用户友好型软件的发展，药物发现计算工具的使用已经不再只是局限于CADD专家，大部分药物化学家都可以广泛使用的一系列桌面工具来进现代药物设计。...是否采用设计师模式在很大程度上受个体组织的理念和文化的支配，这种方法的价值仍然是药物化学界争论的一个话题。仅在过去的十年中，由供应商开发的计算工具的数量显著增加，计算机工具的应用范围也显著扩大。...随着机器学习的出现，以及最近深度学习的出现，高效的基于计算机的MPO成为现实，并且与生成化学方法相结合，可以显著减少DMTA循环的次数、待合成化合物的数量，更重要的是节省化合物上临床的研发时间和成本。...在过去几年中，出现了一些新的工具(表3)，使药物化学团队能够快速评估难以合成或新的化学类型的合成方法。...此外，在"云"上托管应用程序不仅方便用户访问，而且简化了IT组织的应用程序部署。 在过去的十年中，随着计算机资源变得相对便宜，新的方法不断被开发和采用，实现了密集型计算的潜力。
组织不再能够依靠其坚如磐石的旧方法。如果出现诸如数据科学，人工智能或区块链之类的新趋势，则需要预先进行预测并迅速适应。 以下是2020年最热门的4种数据科学趋势。...在过去的一年中，数据隐私和安全性已成为一个令人难以置信的热门话题，因为巨大的公共黑客事件使这一问题更加严重。数据如何到达那里？它属于谁？谁负责该数据的安全性？...可以将这些服务器设置在一个自动伸缩组中，在其中可以启动或停止数百个服务器而不会产生太多延迟。 从数据到处理能力的一切都在增长。...通过深度学习在NLP中取得的巨大进步推动了NLP与常规数据分析的全面集成。现在，神经网络可以快速地从大量文本中提取信息。他们能够将文本分为不同的类别，确定关于文本的情绪，并对文本数据的相似性进行分析。...如果没有高级的NLP，那么所有关键词都将失去作用，或者只是一个预感，为什么一个特定的标题相对于另一个标题效果很好。
2、各样本总体方差一样。 3、各样本总体相互独立。 单因素方差分析 单因素方差分析就是在只有一种影响因素下判断各个样本间的均值差别的显著性。...3、选取测试数据的方法：F分布。 4、利用数据进行计算。 5、通过计算的数据得到的结果做出判断。...H1：B因素对数据产生的影响不为0。 2、选取置信度：sig。 3、选取测试数据的方法：F分布。 4、利用数据进行计算。 5、通过计算的数据得到的结果做出判断。...python编写 编写过程中利用到的库有numpy、pandas、scipy库。利用numpy库和pandas库对数据进行处理和计算，通过scipy库的stats得到F分布的概率的分位点。...最后通过同一组数据在excel表格上同样的分析，得到的结果一致，进而确定代码编写成功。
编辑 | KING 发布 | ATYUN订阅号 在过去的20年中，谷歌向公众提供了大量的信息，从文本、照片和视频到地图和其他内容。但是，世界上有许多信息是通过语音传达的。...因此，谷歌创建了Recorder，这是一种新型音频记录应用程序，它利用机器学习的最新发展来转录对话，以检测和识别记录的音频类型（从音乐或语音等广泛的类别到特定的声音，例如掌声，笑声和吹口哨），并为录音编制索引...当然，在大多数情况下，许多声音可以同时出现。为了以一种非常清晰的方式可视化音频，我们决定为每个波形条上色，以一种颜色表示代表给定时间段内最主要的声音（在我们的示例中为50ms条）。...彩色波形使用户可以了解在特定记录中捕获了哪种类型的内容，并可以更轻松地浏览不断增长的音频库。这为用户带来了录音的可视化表示，并且还使他们能够搜索录音中的音频事件。 ?...为了能够在录制结束时立即建立这些标签，Recorder在转录录制内容时会对其进行分析。首先，Recorder会计算单词出现的次数及其在句子中的语法作用。标识为实体的术语用大写字母表示。
2021年是技术不断发展的一年，新技术层出不穷，从移动时代到云计算大数据再到人工智能、机器学习、云原生等逐渐为人们所知晓。...技术更迭、日新月异，但万变不离其宗，许多核心技术依旧占据主导，新技术的到来在注入新鲜血液的同时，也促使核心技术的不断更新。...有关分布式系统的内容在过去一年中增长了39%，相应的，复杂系统和复杂性的提及次数也在不断增长（157%和8%）。同样值得注意的是，几年前不受欢迎的设计模式再次卷土重来，并实现了19%的增长。...（云服务器的浏览量和同比增长） ◆ Web框架稳定发展，元框架是否会打破格局？ 在过去两年中，Web编程技术一直稳定发展。...许多技术事件得到了广泛报道，尽管还没有出现在数据统计中，例如机器人流程自动化（RPA）、数字孪生、边缘计算和5G等。这些技术可能会具有重要意义，这取决于未来会把我们带到哪里。
该报告中的数据还展示了在过去一年里用户实际阅读、观看或参与了哪些内容。...勒索软件盛行：“Secure”安全合规话题开始被重视 过去的一年里，新闻报道中经常会出现“安全”相关的话题，比如不少勒索软件对重要基础设施、医院及企业进行的“毁灭性”攻击，比如在开源软件和商业软件里出现的供应链攻击等等...因此，在该调查报告中，我们也看到关于安全领域特定主题方面的内容有了大幅增加。其中，勒索软件相关内容的使用率几乎翻了 3 倍（增长 270%）。...该报告数据也恰好证实了这一点：在过去一年中，分布式系统的内容使用率上升了 39% 。而相关主题复杂系统和复杂性也出现了显著增长（157%和8%）。...尽管目前已经有了一些原始的量子计算机，但能做实际工作的计算机还需要几年的时间。
我们为过去十年中最先进的图像解释技术整合了视觉界面，并对每种技术进行了简要描述。 过去11年中用于解释神经网络的最新方法是如何发展的呢？...下面，我们为过去十年中最先进的图像解释技术整合了视觉界面，并对每种技术进行了简要描述。...SmoothGrad [2017] Paper: SmoothGrad: removing noise by adding noise [2017] 像前面的论文一样，此方法从计算类评分函数相对于输入图像的梯度开始...但是，SmoothGrad通过在输入图像中添加噪声，然后针对图像的这些扰动版本中的每一个来计算梯度，从而在视觉上锐化这些基于梯度的灵敏度图。将灵敏度图平均在一起可以得到更清晰的结果。...，包括消除「基线」参数，移除某些在解释中倾向于出现的视觉伪影。
计算硬件以惊人的速度变得越来越强大。相应地，应用程序变得越来越复杂。硬件商品化与应用复杂性的结合指出了进一步抽象软件与硬件的需求，解决方案开始出现。...像当时许多公司一样，Google 正在迅速扩展，其工程师对在 Linux 内核中创建隔离形式的想法感兴趣。...自最初 1.0 版本发布以来，项目发生了巨大变化；经历了一系列重大胜利，例如自定义资源定义（CRD）在 1.16 中进入 GA 阶段，或在 1.23 中推出完全双栈支持，以及社区从 1.22 中移除广泛使用的...构建项目的社区在过去十年中也大幅扩展。...然而，如何实现这种可扩展性并不总是清晰的。这次迁移从核心 Kubernetes 代码库中移除了各种供应商特定功能。
作者 | 田哲 编辑 | 青暮 在过去充满不确定性的一年中，企业办公形态不断发生变化，这给公司以及“打工人”带来不小考验。与去年相比，今年的哪些技能受到“打工人”们的重视呢？...2 自控成高需求品质 在充满不确定的一年中，人们对未来的焦虑也相应增加。自COVID-19爆发以来，几乎42％的受访者的心理健康状况已有所下降。...另外，人们对冥想和正念也更加重视，在过去的一年中相对应的需求不断增加。 来自印度3000年历史的冥想和之发展而来的正念，在上个世纪逐渐在美国流行。...3 SQL受到产品经理重视 根据Unemy对过去一年课程销售量统计发现，越多越多的产品经理和客户经理使用基本编程语言和熟悉的工具来挖掘数据，在过去的一年中，SQL增长了298%，SQL突破计算机的专业限制...远程工作的在许多公司中变得越来越现实，拥有易于协作的工具将变得非常重要。SQL恰好是其中之一。借助基于云端数据，不需要安装SQL编辑器即可使用。其便利性增加了在家办公的职场人对SQL的需求。
我们为过去十年中最先进的图像解释技术整合了视觉界面，并对每种技术进行了简要描述。 过去11年中用于解释神经网络的最新方法是如何发展的呢？...下面，我们为过去十年中最先进的图像解释技术整合了视觉界面，并对每种技术进行了简要描述。...Paper: SmoothGrad: removing noise by adding noise [2017] 像前面的论文一样，此方法从计算类评分函数相对于输入图像的梯度开始。...但是，SmoothGrad通过在输入图像中添加噪声，然后针对图像的这些扰动版本中的每一个来计算梯度，从而在视觉上锐化这些基于梯度的灵敏度图。将灵敏度图平均在一起可以得到更清晰的结果。...Paper: Attribution in Scale and Space [2020] 论文研究了一个最新技术---- 这种方法被提出来用于解决具体的问题，包括消除「基线」参数，移除某些在解释中倾向于出现的视觉伪影
事实上，对于大众来说，谷歌的TPU并不陌生，正是它支撑了AlphaGo强大快速的运算能力，在与围棋顶级选手李世石的对战中，一战成名。...驱动这些应用的神经网络只要求少量的代码，少的惊人：仅100到1500行。...此外，很多汽车生产商也在使用GPU芯片发展无人车，主要是用于传感器。 GPU之所以在深度学习芯片市场非常受欢迎，取决于其强大的并行计算能力。...3 未来芯片市场格局扑朔 在人工智能崛起的时代，以GPU为核心产品的英伟达，一度受到市场的追捧，在过去的一年中，股价从30美元迅速飙升至120美元。...CPU巨头英特尔则在过去的两年中疯狂地收购，2015年英特尔用167亿美元拍下了FPGA制造商Altera，2016年又相继兼并了人工智能芯片初创公司Nervana与Movidius，甚至与竞争对手AMD
近日，来自斯坦福大学计算机学院的博士毕业生、OpenAI 的高级科学家 Andrej Karpathy 基于一份 arXiv 机器学习论文大数据，从论文数量、开源框架、数学模型和优化算法等多个方面对过去五年中的机器学习变化趋势进行了详细分析...从上图可以看到，论文总数在 2017 年 3 月出现了一次激增，从时间上看可能是由于 NIPS 和 ICML 等大型会议的论文提交截止日期正好在 3 月。...这里我首先统计了所有一元关键词和二元关键词在论文中的出现情况 ，并对当下和一年之前这些词汇的最大采用率做了对比。这里我作为基准采用的论文都是一些近两年被引用次数最高的优秀论文。...从以上图表可以看出，在过去一年中最火热的机器学习创新技术包括：ResNets、GAN、Adam 和 BatchNorm。...与之相反，哪些关键词在过去一年中出现了下滑，变成了最冷门的关键词？我整理了以下排名： ? 可以看到，fractal（分形） 和 bayesian（贝叶斯）相关的内容在近一年的时间中热度衰减严重。
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