DT数据侠与纽约数据科学院（New York City Data Science Acadamy）合作的第一期数据侠Python训练营10月结营，在完成对数据爬取、数据分析与数据可视化的训练之后，DT君选取一些训练营成员的作品供大家欣赏。
翻译校对：丁雪 吴怡雯 程序验证修改：李小帅 “我相信马塞勒斯·华莱士，我的丈夫，你的老板吩咐你带我出门做我想做的任何事。现在，我想跳舞，我要赢，我想得到那个奖杯，把舞跳好来！” 《黑色追缉令》
本文，我们将通过几步演示如何用Pandas的read_html函数从HTML页面中抓取数据。首先，一个简单的示例，我们将用Pandas从字符串中读入HTML；然后，我们将用一些示例，说明如何从Wikipedia的页面中读取数据。
大数据文摘作品 作者：Peter Gleeson 编译：周佳玉、丁慧、叶一、小鱼、钱天培 今天文摘菌要教大家制作一张编程语言的关系网络图。如果不知道什么是关系网络图，可以点击下方链接先来看一下最终成果： http://programming-languages.herokuapp.com/#， 我们可以在这里看到从过去到现在的250多种编程语言之间的“设计影响”的关系，下面是该演示的截图： 接下来，就让我们一起来学做这个关系网络图吧！ 在当今的超连接世界，网络在现代生活中无处不在。举个栗子，文摘菌的周末这
磁盘分区表是一种存储在磁盘上的数据结构，用于存储关于磁盘分区的信息，包括分区的大小、位置和类型。MBR 和 GPT 是两种常见的磁盘分区表格式。GPT 格式较新，具有较多优势，包括：
在之前的Python教程中，我们介绍了如何获取感兴趣的公司名单（在我们的案例中是S&P 500指数），现在我们将收集所有这些公司的股票数据。
斐波那契数列出现在印度数学中，与梵文韵律有关。在梵语诗歌传统中，人们对列举所有持续时间为 2 单位的长 (L) 音节与 1 单位持续时间的短 (S) 音节并列的模式很感兴趣。用给定的总持续时间计算连续 L 和 S 的不同模式会产生斐波那契数：持续时间m单位的模式数量是F(m + 1)。
随着互联网和大数据的飞速发展，我们需要从海量信息中挖掘出有价值的信息，而在收集这些海量信息过程中，通常都会涉及到底层数据的抓取构建工作，比如多源知识库融合、知识图谱构建、计算引擎建立等。其中具有代表性的知识图谱应用包括谷歌公司的Knowledge Graph、Facebook推出的实体搜索服务（Graph Search）、百度公司的百度知心、搜狗公司的搜狗知立方等。这些应用的技术可能会有所区别，但相同的是它们在构建过程中都利用了Wikipedia、百度百科、互动百科等在线百科知识。所以本章将教大家分别爬取这三大在线百科。
这是前两天做的一个项目，主要功能就是把表A的数据，迁移到表B和表C，然后删除掉表A的数据。
术语事务（ transaction ）由来有一些历史原因。早期的数据库使用方多为商业交易（commercial ），比如买卖、发工资等等。但是随着数据库应用不断扩大，交易\事务作为名词保留了下来。
导读：数据总线DBus的总体架构中主要包括六大模块，分别是：日志抓取模块、增量转换模块、全量抽取程序、日志算子处理模块、心跳监控模块、Web管理模块。六大模块各自的功能相互连接，构成DBus的工作原理：通过读取RDBMS增量日志的方式来实时获取增量数据日志（支持全量拉取）；基于Logstash，flume，filebeat等抓取工具来实时获得数据，以可视化的方式对数据进行结构化输出。本文主要介绍的是DBus中基于可视化配置的日志结构化转换实现的部分。
在本文中，我们将研究FastText，它是用于单词嵌入和文本分类的另一个极其有用的模块。
HQL看起来和SQL很相似。从HQL的WHERE子句中通常可以猜到相应的SQL WHERE子句。WHERE子句中的字段决定了数据库将选择的索引。
作为 Python 开发人员，您可以使用许多 Web 抓取工具。现在就来探索这些工具并学习如何使用它们。
现如今，人们随时随地都可以连接到互联网上，互联网可能是最大的公共数据库，学习如何从互联网上获取数据至关重要。因此，有必要了解如何使用Python和pandas库从web页面获取表数据。此外，如果你已经在使用Excel PowerQuery，这相当于“从Web获取数据”功能，但这里的功能更强大100倍。
Pandas作为数据科学领域鳌头独占的利器，有着丰富多样的函数，能实现各种意想不到的功能。
本文详细分析了MyBatis中“基于嵌套select”映射策略的性能缺陷、并给出了具体的实施建议，本文适合对MyBatis有一定使用经验的读者阅读，对MyBatis小白不适合。
选自arXiv 作者：Peter J. Liu、Mohammad Saleh 等 机器之心编译 参与：白悦、路雪 近日，谷歌大脑发布论文，提出一种通过提取多文档摘要来生成英文维基百科文章的方法，该方法可以处理长序列。 序列到序列框架已被证明在自然语言序列转导任务（如机器翻译）中取得了成功。最近，神经技术被应用于提取新闻文章中的单文档、抽象（释义）文本摘要（Rush et al. (2015), Nallapati et al. (2016)）。之前的研究以端到端的方式训练监督模型的输入——从一篇文章的第一
今天小编要分享一段根据Specification文件自动加工分析数据集的小程序，可以实现自动修改分析数据集变量标签、变量顺序、观测排序、变量属性、检验是否有遗漏变量及抓取其他数据集中的变量。好像功能说了一大堆，其实都是一些小功能，当然一些小功能也能很好的节省工作量，提高工作效率。
在上一篇pyspider 爬虫教程 (1)：HTML 和 CSS 选择教程中，我们使用 self.crawl API 抓取豆瓣电影的 HTML 内容，并使用 CSS 选择器解析了一些内容。不过，现在的网站通过使用 AJAX 等技术，在你与服务器交互的同时，不用重新加载整个页面。但是，这些交互手段，让抓取变得稍微难了一些：你会发现，这些网页在抓回来后，和浏览器中的并不相同。你需要的信息并不在返回 HTML 代码中。 在这一篇教程中，我们会讨论这些技术 和 抓取他们的方法。（英文版：AJAX-and-more-
Apache Druid是一个分布式的、面向列的、实时分析数据库，旨在快速获取大量数据并将其编入索引，并对大型数据集进行快速的切片和切分分析（“OLAP查询），常用于实时摄取、快速查询和对时间依赖性很高的数据库用户。因此，Druid可以为可视化的分析应用程序提供强力的数据源支持，或用作需要快速聚合的高并发API的后端。Druid最适合面向事件的数据。
以下文章来源于OneFlow，作者Alan D. Thompson 半个月以来，ChatGPT这把火越烧越旺。国内很多大厂相继声称要做中文版ChatGPT，还公布了上线时间表，不少科技圈已功成名就的大佬也按捺不住，携巨资下场，要创建“中国版OpenAI”。 不过，看看过去半个月在群众眼里稍显窘迫的Meta的Galactica，以及Google紧急发布的Bard，就知道在短期内打造一个比肩甚至超越ChatGPT效果的模型没那么简单。 让很多人不免感到诧异的是，ChatGPT的核心算法Transformer最
来源：OneFlow 机器学习算法与自然语言处理 作者：Alan D. Thompson本文约9100字，建议阅读10+分钟本文帮助有志于开发“类ChatGPT”模型的团队少走一步弯路。 半个月以来，ChatGPT这把火越烧越旺。国内很多大厂相继声称要做中文版ChatGPT，还公布了上线时间表，不少科技圈已功成名就的大佬也按捺不住，携巨资下场，要创建“中国版OpenAI“。 不过，看看过去半个月在群众眼里稍显窘迫的Meta的Galactica，以及Google紧急发布的Bard，
本节内容使用Excel的Power Query和Power Pivot组件，抓取多个网页数据，进行清洗、建模和分析。 第一部分：从网页动态抓取数据 使用Power Query不仅可以获取本地的Excel文件数据，还可以获取网页数据。 本节介绍如何使用Power Query获取新浪网新浪体育频道的新浪直播室网页中的足球排行榜数据，主要获取列表中的全部赛季的球队数据，赛事主要获取前5项数据（前5项赛事的数据结构是相同的），如图所示。 网址： http://match.sports.sina.com.cn/fo
接着上次《PQ网抓基础：接入省市区代码之1-获取省级编码及名称》的内容。
维基百科pageview数据是Wikimedia技术团队所维护的访问量数据集。该数据集自2015年五月启用，其具体的pageview定义为对某个网页内容的请求，会对爬虫和人类的访问量进行区分，粒度为小时级别，如下图：
该模块提供了一组度量来评估模型预测的质量。除非另有说明，典型的函数将采用一组“预测”和“观察”值，并使用它们来计算所需的度量。所有功能都支持分组（混淆矩阵除外）。
在进行架构转型与分库分表之前，我们一直采用非常典型的单体应用架构：主服务是一个 Java WebApp，使用 Nginx 并选择 Session Sticky 分发策略做负载均衡和会话保持；背后是一个 MySQL 主实例，接了若干 Slave 做读写分离。在整个转型开始之前，我们就知道这会是一块难啃的硬骨头：我们要在全线业务飞速地扩张迭代的同时完成架构转型，因为这是实实在在的”给高速行驶的汽车换轮胎”。
这里给大家提供些简单易于操作的思路,我们找到数据库连接中的information_schema这个库,这个库就是元数据库,保存着其他库以及库表的信息,并且一直维护.
什么是URL 统一资源定位符是对可以从互联网得到的资源的位置和访问方法的一种简介的表示，是互联网上标准资源的地址。互联网上的每一个文件都有一个唯一的URL，它包含的信息指出文件的位置以及浏览器应该怎样处理它。
Lookup_value为需要在数据表第一列中进行查找的数值。Lookup_value 可以为数值、引用或文本字符串。当vlookup函数第一参数省略查找值时，表示用0查找。
与许多其他事务数据系统一样，索引一直是 Apache Hudi 不可或缺的一部分，并且与普通表格式抽象不同。在这篇博客中，我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引，这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统，以优化查询和写入事务，尤其是对于大宽表而言。
Excel催化剂一直留空没开发工作薄功能，并非因其太复杂或无需求。正是因为需求很大，而现有的插件都有提供。
该处理器用于生成在表中执行分页查询的SQL 查询语句，分区(属性partition)大小以及表的行数决定页面的大小和数量以及生成的流文件。此外，可以通过设置最大值列来实现增量抓取数据，处理器会跟踪列的最大值，从而只抓取列值超过已记录到的最大值的行，该处理器只在主节点上运行，可以接受传入的连接;
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闽东话版本： http://cdo.wikipedia.org/wiki/ 闽南话版本： http://zh-min-nan.wikipedia.org/wiki/ 客家话版本： http://hak.wikipedia.org/wiki/ 赣语版本： http://gan.wikipedia.org/wiki/ 吴语版本： http://wuu.wikipedia.org/wiki/ 文言版本： http://zh-classical.wikipedia.org/wiki/ 粤语版本： http://zh-yue.wikipedia.org/wiki/
用于网页抓取的流行语言有Python、JavaScript和Node.js、PHP、Java、C#等。因为有很多选择，想要确定哪种语言最合适并不容易。每种语言都有其优点和缺点。在本文中，我们将使用Java进行网页抓取并使用 Java创建一个网页抓取工具。
python爬虫获取维基百科词条一、整体思路二、代码部分1.main()函数2.extract()函数
自幼受贵州大山的熏陶，养成了诚实质朴的性格。经过寒窗苦读，考入BIT，为完成自己的教师梦，放弃IT、航天等工作，成为贵财一名大学教师，并想把自己所学所感真心传授给自己的学生，帮助更多陌生人。
结合 Wikipedia 和业界一些数据（仓）库产品对物化视图的定义，简单说明：物化视图是原始数据某个时刻快照的预计算结果，其中原始数据一般为表或者多张表的join，预计算过程一般是较为简单的sql查询，结果一般都会存储到新的表。可以将物化视图的生成过程抽象为Source、Transform、Sink，数据可以落地到Hdfs、Cos、Clickhouse、kudu等，用来减少数据的重复计算；另外某些场景需要在极短的时间内进行响应，如果直接查询原始数据，一般无法达到业务的需求，预计算后速度可以大大提升；在某些场景下物化视图也是数据资产，例如Cube（维度建模、kylin的概念）代表的业务模型，有时为了节省存储成本，只保留物化视图。
我们可以观察到当我们点击总海运费，也就是F8单元格的时候，在公示栏里显示的不是我们平时所看到的引用单元格的计算，而是是目的港费用+本地费，这个代表的可能就是使用了名称命名来进行计算。
IMDbTop250 概述 抓取 IMDb Top 250 的 Rank&Title 和 IMDb Rating 信息 (数据库表top250) 根据抓取到的imdb编号去 BT天堂 查询，并抓取种子下载信息 (数据库表btdown) 整合，对外提供定时更新的IMDb Top 250列表和种子下载服务 安装 创建一个数据库，并执行 install.sql 修改updateDB.php和top250api.php的数据库连接信息 更新 更新数据库表top250 http://example.org/updat
本文是一个机器学习项目中最流行的统计假设检验的速查表，包含使用Python接口的示例。
网页爬虫是一种自动化获取网页数据的技术，可用于数据分析、信息检索、竞争情报等。面临诸多挑战，如动态加载的Javascript内容、反爬虫机制、网络延迟、资源限制等。解决这些问题的高级爬虫技术包括Selenium自动化浏览器、多线程和分布式爬取。
网络中不论传输什么，最终通过物理介质发送的都是二进制，类似于0101的Bit流。纯文本（字符串）中文通常采用UTF-8编码，英文用ASCII编码；非纯文本音频、视频、图片、压缩包等按不同编码封装好，转换成二进制传输。在IP网络中，通过Wireshark抓包，获取的原始数据都是二进制。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Michael Salmon 编译 | 颖子，江凡 几个月前，我从网站indeed.com上抓取了招聘信息相关数据。相信很多同学都跟我做过同样的事情，想要收集不同城市的各种职位信息，然后建立一个模型来预测它们的相对薪水。 然而在建立模型之前，我需要对抓取的信息进行初步的分析和清洗。本文将简要介绍我在清洗数据过程中使用的一些技巧。 在这个任务中，我使用了python和配套的库，包括pandas和numpy。 之前我已经成功地从美国不同的城市中抓取并保存了大量的招聘信息
你是否曾将一篇冗长的文档归纳为一个小的段落？你用了多长时间呢？手动归纳总结耗费时间、枯燥乏味。文本自动摘要可以克服此类难题，帮你轻松归纳出一篇文章的中心思想。
谈到关系再次把这张模型结构图拿出来，一目了然我们之前建立的是Lookup表与数据表之间的一对多关系。建立模型其中的一个重要意义就是可以避免扁平化一张表(即把所有的数据整合到一张表里)，避免扁平化是一般理想情况，然而对于一些特别情况需要我们去Vlookup其他表里的数据时，应该怎么做？
本教程演示了如何使用 Druid 的 Kafka indexing 服务从 Kafka 流中加载数据至 Druid。
一般在一些容灾环境中，尤其是在11g的ADG非常普及的场景下，备库被赋予了更多的责任，很多时候在容忍一些延迟的情况下，有些应用的大量数据查询任务直接放到了备库，把它当做一个只读节点来使用，所以在有些情况下，可能备库的压力还是蛮大的。 最近自从把备库纳入zabbix的监控体系之后，有一个备库总是在午夜发来一条报警邮件。内容大体如下： adb0_s1@10.127.xx.xx_报警 ------------------------------------ 报警内容: CPU utilization is too
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