最近疫情比较严重，很多公司依靠阿里旗下的办公软件钉钉来进行远程办公，当然了，钉钉这个产品真的是让人一言难尽，要多难用有多难用，真的让人觉得阿里的pm都是脑残才会设计出这种脑残产品，不过吐槽归吐槽，该用还得用，虽然钉钉别的功能很鸡肋，但是机器人这个功能还是让人眼前一亮，属于比较极客的功能，它可以将第三方服务的信息聚合到钉钉群中，实现信息的自动化同步，例如：通过聚合Github、Gitlab等源码管理服务，实现源码更新同步；通过聚合Trello、JIRA等项目协调服务，实现项目信息同步；同事，支持Webhook协议的自定义接入，支持更多可能性，例如：将运维报警提醒、自动化测试的结果报告提醒、工作、生活日程安排（上班打卡、下班吃饭、健身、读书、生日、纪念日...）等等的提醒，通过自定义机器人聚合到钉钉中。
现有的 DST 模型要么 忽略跨对话回合的时间特征依赖关系 ，要么 未能在对话中显式地建模时间状态依赖关系。
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
到目前为止，我们主要关注使用 NumPy 访问和操作数组数据的工具。本节介绍与 NumPy 数组中的值的排序相关的算法。
本文提供了Oracle Database 12c第2版（12.2）中引入的SQL / JSON函数的示例。
多域对话以及开放词典设置使得对话状态追踪标的异常复杂。在本文中，作者充分利用了多种 拷贝机制 来填充槽值。一个槽的填充依赖于以下三种拷贝机制之一：
本文提出了一种新的对话状态跟踪方法，称为 Seq2SeqDU，它将 DST 形式化为一个序列到序列问题。Seq2Seq-DU 的 独特之处 是它使用两个基于 BERT 的编码器分别对对话中的话语和模式描述进行编码，一个注意者计算话语嵌入和模式嵌入之间的注意，以及一个解码器生成表示对话当前状态的指针。
机器学习越来越多地从人工设计模型转向使用 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具自动优化的工具。这些库以及随机搜索（参见《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》）等方法旨在通过寻找匹配数据集的最优模型来简化模型选择和机器学习调优过程，而几乎不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。
这个实战例子是构建一个大规模的异步新闻爬虫，但要分几步走，从简单到复杂，循序渐进的来构建这个Python爬虫
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
MaxCompute的UDF包括：UDF，UDAF和UDTF三种函数，本文将重点介绍如何通过Python实现这三种函数。 参数与返回值类型 参数与返回值通过如下方式指定： PythonUDF目前支持ODPSSQL数据类型有：bigint,string,double,boolean和datetime。SQL语句在执行之前，所有函数的参数类型和返回值类型必须确定。因此对于Python这一动态类型语言，需要通过对UDF类加decorator的方式指定函数签名。 函数签名signature通过字符串指定，语法如下：
2、The level you wish to aggregate yourmeasure data at, to prevent incorrectaggregation prior to plotting。您希望在绘图之前将度量数据聚合到的级别，以防止错误聚合。 3、measuie data测量数据
当数据项存储在诸如列表的集合中时，我们说它们具有线性或顺序关系。每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。
散列表是一种常用于实现关联数组或映射的数据结构，它通过将键映射到值的方式，能够实现快速的数据检索。在本文中，我们将深入讲解Python中的散列表，包括散列函数、冲突解决方法、散列表的实现和应用场景，并使用代码示例演示散列表的操作。
告警 group 列表理解：在 alertManager 中，同 group 的告警，在 group_interval 的时间段内触发，会聚合到一个列表，如图一。当 prometheus 下次扫描告警规则时，发现告警列表中的告警（新增/恢复），才会触发告警。
关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。
在 Jenkins+SonarQube+Gitlab搭建自动化持续代码扫描质量平台 一文中我们介绍了如何从 0 到 1 搭建一个自动化持续代码扫描质量平台，本文将在原有的基础上集成钉钉群消息自动通知功能。
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本文介绍了一种用于图像分割的深度卷积网络，通过学习输入图像的像素级标签，来自动构建一个图像分割的模型。该模型采用卷积神经网络作为特征提取器，并通过反卷积操作来将特征图扩展到原始图像大小，以生成像素级别的分类结果。实验结果表明，该方法在分割精度和计算效率方面都取得了较好的效果。
群机器人是钉钉群的高级扩展功能，群机器人可以将第三方服务的信息聚合到群聊中，实现自动化的信息同步。例如：通过聚合GitHub，GitLab等源码管理服务，实现源码更新同步；通过聚合Trello，JIRA等项目协调服务，实现项目信息同步。不仅如此，群机器人支持Webhook协议的自定义接入，支持更多可能性. 比如我们可将Zabbix运维报警提醒通过自定义机器人聚合到钉钉群中,以实现钉钉告警。下面记录下Zabbix通过钉钉告警的设置过程:
RDD#reduceByKey 方法 是 PySpark 中 提供的计算方法 ,
Python内置一颗这样的语法糖，它允许函数声明时以(*args, **kwargs)声明它的参数，而(*args, **kwargs)可以接受任何类型的参数。
最近在看CNVD时无意间看到两条关于Django的最新漏洞通告,随即打开看了一下.大概意思是说Django在2.2.28 版本之前的2.2版本、3.2.13版本之前的3.2版本、4.0.4版本之前的4.0版本使用QuerySet.annotate() aggregate() extra()数据聚合函数时会导致SQL注入问题.由于笔者平时开发一些平台多半也是使用Django,所以便尝试进行分析了一下.如有描述不当之处,还望大佬们斧正.
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
想必大家已经听说了，1 月 21 日，开源的可视化工具 Apache Superset 宣布毕业并成为 Apache 软件基金会（ASF）的顶级项目（Top-Level Project）。
我们可以创建一个NumPy数组(也就是强大的ndarray)，方法是传递一个python列表并使用' np.array() '。在本例中，python创建了我们可以在这里看到的数组:
QInputDialog控件是一个标准对话框，有一个文本框和两个按钮（ok和cancel）组成，当用户单击ok或enter键后，在父窗口可以收集通过QInputDialog控件输入的信息，QInputDialog控件是QDialog标准对话框的一部分
这几乎完全是视频练习，其中我演示了如何改进你至今为止编写的代码的性能，但首先应该尝试。你已经分析了 练习 18 的代码的速度有多慢，所以现在是时候实现你的一些想法。修复简单的性能问题时，我会给你一个简单的列表来寻找和修改：
RDD中包含很多函数，主要可以分为两类：Transformation转换函数和Action函数。
本文展示如何使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中。假设你有几十个具有相同数据字段的Excel文件，需要从这些文件中聚合工作表。我们知道，手工完成这项工作效率非常低，而使用Python自动化合并文件将为你节省大量时间。
本文将通过几个示例介绍Python中的enumerate()函数和zip()函数。
应用整合Hystrix，同时应用包含 spring-boot-starter-actuator 依赖，就会存在一个 /actuator/hystrix.stream 端点，用来监控Hystrix Command。当被@HystrixCommand 注解了的方法被调用时，就会产生监控信息，并暴露到该端点中。当然，该端点默认是不会暴露的，需使用如下配置将其暴露。
作者：ROGER HUANG 本文翻译自：http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源：https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息，请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
问题重述 某厂生产一种弹子锁，其槽数高度可以用1到6中取5个来表示。其限制条件是：至少在5个中有3个不同的数；相邻槽的高度相差不能为5。在实际试验中，发现若二锁对应5个槽的高度中有4个相同，另一个差1则可能互开，否则，不可能互开。如果60个锁具装一箱，求一批锁的多少及装箱数，并要求提出一种方案，使团体顾客减少或不再抱怨，并对于所提出的方案，求出其最大无互开的箱数，并衡量原来随机装箱时，顾客抱怨互开的程度。 问题分析 锁具个数 首先把锁具及装箱问题抽象成数学概念，以5个数字的一个符合条件的组合或组成一个列表
官方原文地址：https://redis.io/topics/cluster-tutorial 水平有限，如果您在阅读过程中发现有翻译的不合理的地方，请留言，我会尽快修改，谢谢。 使用create-cluster角本创建Redis集群 如果你不想通过配置来创建Redis集群并且不想向上边阐明的一样手动的去执行单独的实例，这里还有更简单的系统（但是你将不会学到等量的操作细节） 只需查看在Redis发行版本中的utils/create-cluster目录。在里面有一个叫 create-clu
MySQL 提供了 GROUP_CONCAT() 函数，可以很方便地针对某字段下的值聚合成一个字符串，字符串内部默认使用“,”分割。
参考内容： 1.Problem Solving with Python Chapter5: Search and Sorting online_link 2.算法导论
累加器：分布式共享只写变量。（Executor和Executor之间不能读数据） 累加器用来把Executor端变量信息聚合到Driver端。在Driver程序中定义的变量，在Executor端的每个task都会得到这个变量的一份新的副本，每个task更新这些副本的值后，传回Driver端进行merge。
最近在对话状态跟踪 (DST) 方面的工作集中于基于开放词汇的设置，以解决基于预定义本体的方法的可伸缩性和泛化问题。然而，他们效率低下，因为他们从头开始预测对话状态。
今天无意看到一篇文章，叫做SQL Notebooks: Combining the power of Jupyter and SQL editors for data analytics，在这篇文章里， Meta 介绍了自己的第三代 notebook 产品 Daiquery, 正如标题大家看到的，它的核心理念从一个以 Python 为主的 Notebook 转化成了一个以 SQL 为主， Python 为辅的 Notebook。 我觉得这是一个正确的进化路线。
当 Flink 集群启动后，⾸先会启动⼀个 JobManger 和⼀个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执⾏，然后 TaskManager 将⼼跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进⾏数据的传输。上述三者均为独⽴的 JVM 进程。
机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
对于从事大数据相关工作的朋友来说，在平时应该会跟 yarn 打过不少交道。像 MapReduce on yarn，Spark on yarn，Flink on yarn 等都是需要将应用运行在 yarn 上面的。但是对于应用运行日志的查看，yarn 却不像寻常服务那样方便，确实是有一些门槛的。而今天，我们就来好好梳理运行在 yarn 上面的应用日志相关参数及查看方式，最后以查看 Flink on yarn 日志示例。
很早就打算学python了，但后来各种事情太多就又耽搁了（主要是太会摸鱼了）。这学期开了python课，就打算继续开始学习，先快速学习一下python的基础语法，后续有机会还会学习python比较厉害的爬虫、数据分析、数据可视化等。感觉学习一门语言，及时的记录是很重要的，不仅可以加深印象也方便以后的查阅，本篇博客记录的是python中较为基础的语法、数据类型和一些常用的库。语言只是个工具，算法和编程思想才是灵魂，并且对于编程语言的学习实践是极为重要的，所以我选择了北理工的Python语言程序设计课程辅助学习，因为他们附带了一个oj可以用于练习，实属良心！那么就开始快乐的python之旅吧～
本文是来自DVB World 2020的一场网络研讨会，演讲者是来自华为商业技术发展英国区的Paul Higgs（同时担任DVB TM-I组的主席）和来自TP Vision的标准经理Nicholas Frames.
海量告警数据分析已经成为安全运营中心的头号问题，为了实现对高危告警的识别的，安全运营中心普遍都有一套自己运营维护的“高置信规则”列表，通过大量的专家经验不断对该列表进行更新，最终只需要研判在该列表内的告警的即可。该方式一方面能部分解决“告警疲劳”的问题，将待研判告警压缩到人工可处理的量级，另一方面通过不断地修整完善，该列表也能覆盖大部分高危攻击行为。
偶然发现一个python实现的按照农历/阴历推送消息提醒的程序，钉钉群消息推送。此处总结并对其可推送的消息做。
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