Pipenv 是 Python 社区偶像级大师 Kenneth Reitz 牵头开发的开发流程优化工具，立志集所有项目管理工具（Node 的 npm、Ruby 的 bundler、PHP 的 composer...要记住用户名和密码哦！...= models.PositiveIntegerField(verbose_name='准备时间') prep_guide = models.TextField(verbose_name='制作指南...在这里，我们定义一个 RecipeSerializer，并在 class Meta 中指定对应的数据模型为刚才创建的 Recipe，并选择相应的字段展示： from rest_framework import...用浏览器访问 localhost:8000/api/recipes[9]，就进入了如下所示的 API 测试页面： 这个页面的下方还有添加数据（发起 POST 请求）的表单，我们填一些数据，然后点击 POST
组件 描述 默认值 方案（scheme） 访问服务器以获取资源时要使用哪种协议 无 用户（user） 某些方案访问资源时需要的用户名 匿名 密码（password） 用户名后面可能要包含的密码，中间由冒号...方案 方案实际上是规定如何访问指定资源的主要标识符，它会告诉负责解析 URL 的应用程序应该使用什么协议。...用户名和密码 当服务器要求输入用户名和密码才允许用户访问数据的时候，这时候就user和password部分就会派上用场，但是实际中在URL直接携带密码的场景几乎没有，因为这样非常不安全。...URL字符问题 希望 URL 可以被所有因特网协议进行传送之外，设计者们还希望 URL 也可供人类阅读。因此，即使不可见、不可打印的字符能够穿过邮件程序，从而成为可移植的，也不能在 URL 中使用。...python解析URL from urllib import parse urls = ["ftp://anonymous@ftp.prep.ai.mit.edu/pub/gnu",
例如在12:00，用户A将cafe当做dining palce，因为根据历史序列发现他在这个时刻经常访问sushi bar，pizzeria等场所；而用户B则将cafe当做social place，因为根据历史序列发现他在这个时刻经常访问...例如，用户B相比于用户A有更高的概率访问位置 L，因为根据用户B之前的轨迹比用户A有更长的距离/时间间隔。 在以前的方法中，并没有捕捉到用户的动态偏好。...在TKG中，考虑了用户对位置的个人偏好，并使用了注意机制来衡量每个用户对距离和时间的接受程度。...图片 然后通过self attention将得到的时空间隔嵌入用户和位置的表示。 这里感觉说的不清不楚的，差值后如何使用，还有self attention也只是文字提了一嘴。...再次加入时间信息： 图片 最后计算得到用户访问概率： 图片 Neural Network Training 整体算法如下： 使用交叉熵损失函数计算损失，负样本为随机采样： 图片 Experiments
图数据库neo4j neo4j是一款NoSQL图数据库，具备高性能的读写可扩展性，基于高效的图形查询语言Cypher，更多介绍可访问neo4j官网，官网还提供了Online Sandbox实现快速上手体验...：http://localhost:7474 （2）初始账户和密码均为neo4j（host类型选择bolt） （3）输入旧密码并输入新密码：启动前注意本地已安装jdk（建议安装jdk version 11...() # 公告信息 ts.get_notices("000001") # 新浪股吧 ts.guba_sina() # 历史价格数据 ts.get_hist_data("000001") # 历史价格数据...（周粒度） ts.get_hist_data("000001",ktype="w") # 历史价格数据（1分钟粒度） ts.get_hist_data("000001",ktype="m") # 历史价格数据...=algo.* （4）使用以下命令查看所有算法列表 CALL algo.list() 6.8 算法实践——链路预测 6.8.1 Aaamic Adar algorithm 主要基于判断相邻的两个节点之间的亲密程度作为评判标准
半监督学习结合了标记和未标记的数据，可以扩展模型训练时可用的数据池。我们无需手动标记数千个示例，就可以提高模型性能并节省大量时间和金钱。...其实Self-Training背后的想法非常的简单，可以通过以下步骤来解释: 收集所有标记和未标记的数据，但我们只使用标记的数据来训练我们的第一个监督模型。 利用该模型预测未标记数据的类别。...我们迭代这些步骤，当没有其他未标记的观测满足伪标记标准，或者达到指定的最大迭代次数时，迭代结束。 下面是我刚才描述的所有步骤的总结: 如何在 Python 中使用Self-Training？...现在让我们通过一个 Python 示例对现实数据使用Self-Training技术进行训练 我们将使用以下数据和库： 来自 Kaggle 的营销活动数据 Scikit-learn 库:train_test_split...例如可以基于前 k_best 预测或指定特定的概率阈值。 在这个例子中，使用了 0.7 的概率阈值。
HTTP digest 摘要访问认证是一种协议规定的Web服务器用来同网页浏览器进行认证信息协商的方法。它在密码发出前，先对其应用哈希函数，这相对于HTTP基本认证发送明文而言，更安全。...如果密码本身太过简单，也许可以通过尝试所有可能的输入来找到对应的输出（穷举攻击），甚至可以通过字典或者适当的查找表加快查找速度。...服务器应当记住最近所生成的服务器密码随机数nonce的值。也可以在发行每一个密码随机数nonce后，记住过一段时间让它们过期。...服务器不需要保存任何过期的密码随机数，它可以简单的认为所有不认识的数值都是过期的。服务器也可以只允许每一个服务器密码随机数nonce使用一次，当然，这样就会迫使客户端在发送每个请求的时候重复认证过程。...,realm,method,cnonce,nc * @return array返回的数组包含Authorization: Digest所需的所有数据 */ protected
Aggregation over Different Relation Types 接着，论文利用 self-attention 将每个节点的所有特定关系表示汇总到一个共同的隐藏层空间，以有效捕获每个用户在不同类型关系中的偏好...之后使用多层感知机聚合不同关系类型的表示： 图片 User-POI Mutual Influence Modeling 在用户-POI 关系中，用户的潜在状态和 POI 的潜在状态可能会随着时间的推移而相互影响...具体来说： 图片 图片 Spatio-Temporal Representation 除了用户的关系和发展轨迹外，论文同时纳入了时空信息（时间间隔及空间间隔），以加强下一个 POI 推荐。...具体来说，论文使用 图片 分别表示短时间和长时间的时间间隔： 图片 其中θt为预设时间阈值，∗*∗表示对应元素乘法。...类似地，使用空间阈值θd得到空间间隔表示 图片 其中空间距离使用 Haversine 距离计算。 最后将模型通过全连接得到最后的概率，损失函数为交叉熵损失函数。
第１5 章 生成数据 15.1 安装 matplotlib 首先，需要安装matplotlib，我们将使用它来制作开始的几个图表。如果你还未使用过pip， 请参阅12.2.1节。...为此，请访问https://pypi.python.org/pypi/matplotlib/， 并查找与你使用的Python版本匹配的wheel文件（扩展名为.whl的文件）。...注意 如果找不到与你安装的Python版本匹配的文件，请去http://www.lfd.uci.edu/-gohlke/ pythonlibs/#matplotlib看看，这个网站发布安装程序的时间通常比...单击画廊 中的图表，就可查看用于生成图表的代码。 15.2 绘制简单的折线图 下面来使用matplotlib绘制一个简单的折线图，再对其进行定制，以实现信息更丰富的数据可 视化。...最终的图形是正确的，如图15-3所示。 使用plot()时可指定各种实参，还可使用众多函数对图形进行定制。本章后面处理更有趣的 数据集时，将继续探索这些定制函数。
简介 想象你现在有一个任务：根据已有的历史数据，预测下一代iPhone的价格，可使用的特征包括季度销售、月度支出以及苹果资产负债表上的一系列内容。作为一名数据科学家，你会把这个问题归类为哪一类问题？...为了巩固概念，我们将使用一个数据集，并用Python和R实现它。 目录 一、什么是时间序列？...在我们学习如何处理时间序列数据之前，首先应理解什么是时间序列，以及它与其他类型的数据的区别。时间序列的正式定义如下：它是一系列在相同时间间隔内测量到的数据点。...简言之，时间序列是指以固定的时间间隔记录下的特定的值，时间间隔可以是小时、每天、每周、每10天等等。时间序列的特殊性是：该序列中的每个数据点都与先前的数据点相关。...六、Python和R的实现 我们将使用国际航空旅客数据集，此数据集包含每月乘客总数(以千为单位)，它有两栏-月份和乘客数。
有些国外的平台、社区、博客如果连接无法打开，那说明可能需要访问国外网站 国内在线量化平台： BigQuant – 你的人工智能量化平台 – 可以无门槛地使用机器学习、人工智能开发量化策略，基于python...一个Python的事件驱动回测框架 pyalgotrade-cn – Pyalgotrade-cn在原版pyalgotrade的基础上加入了A股历史行情回测，并整合了tushare提供实时行情。...的量化回测框架 pyktrader – 基于pyctp接口，并采用vnpy的eventEngine，使用tkinter作为GUI的python交易平台 QuantConnect/Lean – Lean...基于mongodb和python的高性能时间序列和tick数据存储 kdb | The Leader in High-Performance Tick Database Technology | Kx...– Go写的分布式时间序列数据库 OpenTSDB/opentsdb: A scalable, distributed Time Series Database. – 基于HBase的时间序列数据库
离线数据分析平台实战——180Oozie工作流使用介绍 Oozie工作流介绍 Oozie的四大组件服务分别是: workflow, coordinator, bundle和sla。...Join节点 join 等待前面的fork节点指定的所有action完成。...集群上以mapreduce作业的方式进行执行，这样充分利用了集群的优点。...，常用于一些由时间/数据可用性来触发的、会多次调用的workflow过程的设计和执行。...通过定义多个顺序运行的、前一个输出作为后一个输入的workflow，coordinator也支持定义常规运行的(包括以不同时间间隔运行的)workflow作业之间的依赖。
这些数据都是多维异步事件数据，它们互相影响并在连续时间域上呈现出复杂的动态规律。与同步时间序列等间隔采样形成的离散特性不同的是，异步事件的时间戳处于连续时间域。...传统时间序列（time series）模型一般预先设定好时间间隔的长度，将事件序列转换成多段等长的时间间隔，进而对每一段时间间隔内的事件进行聚合并求得特征表示。...另外，时序点过程模型也不同于马尔科夫链模型，后者的阶数即为要考虑的历史事件数量，阶数过高对建模带来了困难。而时序点过程模型则是可以考虑所有历史事件的影响来实现对历史信息的充分利用。...，并且历史事件的影响以累加的形式进行叠加。...一个RNN建模时间序列，用于表示瞬时变化的动态信息，例如人体体温，心跳等连续变化数据；另一个RNN建模事件序列，用于表示突发的异步事件信息，例如设备突发故障等发生间隔不等的特征。
d.指导作用较弱 当前，虽然R与Python中实现了这些方法并提供了可视化效果，降低了模型的使用门槛。但由于模型本身的原因，这些展现的结果也很难让使用者更清楚地分析影响预测准确率的潜在原因。...Prophet适用于有如下特征的业务问题： a.有至少几个月（最好是一年）的每小时、每天或每周观察的历史数据； b.有多种人类规模级别的较强的季节性趋势：每周的一些天和每年的一些时间； c.有事先知道的以不定期的间隔发生的重要节假日...表示预测未来时使用的趋势间隔出现的频率和幅度与历史数据的相似度，值越大越相似，默认值：0.80。...上图是一个整体的预测结果图，它包含了从历史数据的时间起点到期望预测的未来时间终点的结果。图中的ds坐标表示时间，y坐标对应预测值。...因此，该模型不够合理，需要使用者重新设置参数或者对历史数据中的异常点进行预处理。 上述图是growth选择”linear”时的结果，如果认为时间序列呈非线性增长趋势，我们用如下的图例来说明： ?
人们很容易被丰富的数据和各种免费开源工具所吸引。在研究了quandl financial library和prophet modeling library之后，我打算试着探究简单的股票数据。...这里我建议使用微软的数据。尽管微软被认为是开源的对立面，但他们最近做了一些改变，因此我认为他们正在接受开源社区（包括Python）。 Python中的类由两个主要部分组成：属性和方法。...微软股票数据 Python类的好处是方法（函数）和所操作的数据与同一个对象相关联。我们可以使用Stocker对象的方法来绘制股票的历史股价。...由Facebook开发的Prophet是通过日常观察，从而分析时间序列的库。Stocker用Prophet完成了所有建模的工作，因此我们可以用简单的方法创建、检查模型。...尽管Stocker的所有功能已经公开可用，但是创建这个工具的过程很有趣。重要的是相比大学课程，这能让我学到更多的数据科学、Python和股票市场的知识。
然而，它已经被证明是机器学习研究的一个有吸引力的目标，因为即使是适度的预测精度也有可能带来显著的好处。在本文中，我们描述了一个基于案例的推理方法来预测股市回报率仅使用历史定价数据。...我们认为，基于案例的股票预测的障碍之一是，在确定类似的定价历史作为未来预测的基础时，缺乏合适的相似性度量——传统的欧几里德和基于相关性的方法由于各种原因而无效——在这方面，这项工作的一个关键贡献是开发了一种新的用于比较历史定价数据的相似性度量...对于一个简单的网络拓扑，与观测的一致性意味着网络的分形维数为3.3，相关时间为10年。虽然简单模型与长时间尺度上的市场数据非常吻合，但它无法解释观察到的从一个月到一年的市场趋势。...，例如理性、完美的预见性以及获取所有相关信息的途径。...我们开发了一个简化的信用卡欺诈检测模型，该模型利用基于历史支付交易数据和业务规则的线性回归分类器。
Apache Superset 将 SQL IDE、数据浏览工具、拖拽式仪表板编辑器和插件组合使用，以构建自定义的可视化效果，支持从许多关系数据库和非关系数据库中创建仪表板，这些数据库包括 SQLite...Alpha alpha可以访问所有数据源，但不能授予或撤消其他用户的访问权限，并且他们也只能修改自己的数据。alpha用户可以添加和修改数据源。 Gamma Gamma访问有限。...他们只能使用他们通过另一个补充角色访问的数据源中的数据。他们只能访问查看从他们有权访问的数据源制作的切片和仪表板。目前，Gamma用户无法更改或添加数据源。...sql_lab sql_lab角色用于授予需要访问sql lab的用户，而管理员用户可以访问所有的数据库，默认情况下，Alpha和Gamma用户需要一个数据库的访问权限。...感觉这是一个程序员主导的产品，基于Python开发，对于使用者来说需要有Python技术栈才能进行二次开发。 3. 权限体系小规模使用还算方便，大规模使用需要很高的配置和运维成本。
⚠️特别注意，直接复制的SQL通常是不能使用的——为了保持在测试环境、生产环境等多环境直接的通用性，BO中的SQL省略了schema，这在Desktop中会报错，因此需要搜索所有'from'关键词，然后把生产环境数据库输入进去...4、复杂业务问题，业务用户可尝试使用Prep Builder验证和构建逻辑 对于不确定的逻辑，直接通过Studio写模型也是不现实的——IT工程师和业务用户之间不同语境的沟通会浪费非常多的时间（这是我的切身经验...很明显，不是客户的需求有瑕疵，就是我们的理解有偏差，任何一个环节的信号衰减都会导致最后结果的错误。 但是SQL面向结果，很难验证。我用半天的时间，借助于Prep 收场。...按照这样的方法，分析师可以把BO中的SQL、Studio中的模型，甚至HANA的透明表发布到Server上，其他分析师可以通过Server直接连接而无需密码（如果设置嵌入密码的话）。如下图所示。...全书以可视化分析、Tableau计算为重点，详细介绍了如何理解数据的层次、如何使用Tableau Prep Builder整理和准备数据、如何使用Tableau Desktop开展敏捷数据分析、Tableau
sqlmap支持检测各种复杂的盲注和时间注入。 sqlmap的流程是模拟手工注入过程,系统化地自动化检测所有的输入点,判断注入类型和数据库信息,最终达到获取管理员权限和导出数据的目的。...流量控制:限制单IP或单用户的访问流量。可以使用代理IP池和打散访问时间间隔绕过。 绕过反爬虫措施的主要方法是: 使用代理IP池和随机User-Agent绕过IP限制和User-Agent限制。...使用代理IP池,设置随机的访问时间间隔,减小单次访问流量绕过流量控制。 如果使用无头浏览器被检测到,可以考虑: 使用随机的浏览器窗口大小和滚动行为模拟人工操作。...然后，我们使用containsKey方法和get方法来检查Map对象中是否包含指定的键，并且该键对应的值是否等于特定的值。如果所有条件都满足，则执行相应的操作；否则，执行其他操作。...可以缓解短时间的流量高峰。 3.令牌桶算法:以一定速率不断向桶中加入令牌,访问一次消耗一个令牌,令牌不足时拒绝服务。可以缓解不同时间的流量变化。
p=33550 原文出处：拓端数据部落公众号 什么是时间序列？ 时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录。...在进行投资和交易研究时，对于时间序列数据及其操作要有专业的理解。本文将重点介绍如何使用Python和Pandas帮助客户进行时间序列分析来分析股票数据。...Intrinio开发者沙盒提供的苹果股票历史数据。...apple_price_history.loc['2018-6-1'] 使用日期时间访问器 dt访问器具有多个日期时间属性和方法，可以应用于系列的日期时间元素上，这些元素在Series API文档中可以找到...对于数据中缺失的时刻，将添加新行并用NaN填充，或者使用我们指定的方法填充。通常需要提供偏移别名以获得所需的时间频率。
该框架的三种实例在所有实验中稳稳占据前三名的位置，优于其他交易算法。尽管后验测试中的佣金率高达 0.25%，该框架仍然能够在 50 天内使收益至少是原来的 4 倍。...深度强化学习框架是本库的核心。该方法的基础是即时奖励上的梯度下降。你可以在独立的 json 文件中配置拓扑、训练方法或输入数据。训练过程将被记录，用户可以通过 tensorboard 看到训练过程。...arxiv v2 论文中最大的 bug 是：论文提到的测试时间比真实的时间短 30%。 使用新的超参数，用户可以快速训练模型（少于 30 分钟）。 论文后续版本将包含所有更新。...该开源版本不包括原始版本历史和内部讨论（包括一些代码注释）。部分想法尚未实现，可能成为我们未来论文的基础，所以暂不公布。...平台支持 Windows 系统：Python 3.5+；Linux 系统：Python 2.7+/3.5+。
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