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:
在本文中,我们设计了一个类似于 Amazon Simple Storage Service (S3) 的对象存储服务。S3 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的一项服务, 它通过基于 RESTful API 的接口提供对象存储。根据亚马逊的报告,到 2021 年,有超过 100 万亿个对象存储在 S3 中。
【引子】读论文Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools,https://arxiv.org/pdf/2302.04761.pdf,再阅读了几篇关于Toolformer的网络热文,于是“无知者无畏”,开始自不量力地试图解读Toolformer。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第5讲。 在本教程和接下来的几篇文章中,我们将着手研究如何为更多公司提供大量的定价信息,以及我们如何一次处理所有这些数据。
这篇文章讨论如何使用CRIU迁移使用了共享内存的程序,主要讨论其中的前两种共享内存方法,最终介绍一种支持热迁移的C程序共享内存使用方法。
1.API:http://zh.wikipedia.org/w/api.php 2.获取一个词条的内容:http://zh.wikipedia.org/w/api.php?action=parse&f
使用开放的 API 做一个自己的小项目,是一个很好的学习方法。但好像开放的 API 选择并不多。这里给大家多一个选择,简单介绍一下维基百科使用的 MediaWiki API。
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。
人们还经常把 Python 笑称为「可执行伪码(executable pseudocode)」。但是,当你可以编写这样的代码时,很难去反驳这种言论:
API是获得Web数据的重要途径之一。想不想了解如何用R调用API,提取和整理你需要的免费Web数据呢?本文一步步为你详尽展示操作流程。
本文介绍了维基百科创始人吉米·威尔斯的访谈记录和他的贡献,包括创立维基百科、Nupedia等,以及其作为全球访问量排名第5的网站的现状和运营方式。维基百科以“人类所有知识的集大成者”为目标,致力于提供高质量的、免费的知识查询服务。
随着单页应用程序的出现,网站突然被期望做更多,甚至与“原生”应用程序进行竞争。在尝试更快地开发Web应用程序时,开发人员意识到特定领域是瓶颈,使Web应用程序不像其本地应用程序那样快速和强大。
AI 科技评论按,在去年的 EMNLP2018 上,由孙茂松教授领导的清华大学自然语言处理实验室发布了一个大规模精标注关系抽取数据集 FewRel。据了解,这是目前最大的精标注关系抽取数据集。
在微服务、API 化、云原生大行其道的今天,服务治理不可或缺,而服务治理中限流几乎是必不可少的手段;微服务化往往伴随着分布式的架构,那么仅仅单机限流是不够的,还需要分布式的限流。那么问题就来了:分布式限流中,往往会出现「限流不均衡」或「限流误差」的情况,这是为什么呢?
语音交友直播间 Web 端使用 WebRTC (Web Real-Time Communications) 实现多路音频流传输的播放。但由于云服务等原因,看播端我们需要改成 HTTP-FLV 或 HLS 协议的媒体服务。并实现
最近在做搜索推荐相关的优化,在对elasticsearch进行优化时查阅了比较多的资料,现在对其中的一部分进行整理和翻译,做一个记录。主要分为三个部分:
作者:LittleMagic 链接:https://www.jianshu.com/p/d2039190b1cb
本章讨论 OSEMN 模型的第一步:获取数据。毕竟,没有任何数据,我们就没有多少数据科学可以做。我假设你已经有了解决数据科学问题所需的数据,第一步你需要把这些数据放到你的电脑上(也可能放到 Docker 容器里)。
作为一名数据工作者,我们每天都在使用 Python处理大多数工作。在此过程中,我们会不断学到了一些有用的技巧和窍门。
Kubernetes 1.26 版本包括一个稳定的 Job[1] 控制器实现,可以可靠地跟踪大量具有高并行度的作业。自 Kubernetes 1.22 以来, SIG Apps[2] 和WG Batch[3] 一直致力于这项基础改进。经过多次迭代和规模验证,现在这是 Job 控制器的默认实现。
System.currentTimeMillis()是极其常用的基础Java API,广泛地用来获取时间戳或测量代码执行时长等,在我们的印象中应该快如闪电。但实际上在并发调用或者特别频繁调用它的情况下(比如一个业务繁忙的接口,或者吞吐量大的需要取得时间戳的流式程序),其性能表现会令人大跌眼镜。
如果你为自己设计一个小应用程序,你可能不需要一个Web框架,但如果你正在进行生产,那么你肯定需要一个,一个好的应用程序。
作者 Peter Gleeson 是一名数据科学家,日常工作几乎离不python。一路走来,他积累了不少有用的技巧和tips,现在就将这些技巧分享给大家。这些技巧将根据其首字母按A-Z的顺序进行展示。
Python 之所以成为这么一门受欢迎的语言一个原因是它的可读性和表达能力非常强。Python 也因此经常被调侃为“可执行的伪代码”。不信你看:
原文:https://medium.freecodecamp.org/an-a-z-of-useful-python-tricks-b467524ee747
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。
作者 Peter Gleeson 是一名数据科学家,日常工作几乎离不 python。一路走来,他积累了不少有用的技巧和 tips,现在就将这些技巧分享给大家。这些技巧将根据其首字母按 A-Z 的顺序进行展示。
原文:medium.freecodecamp.org/an-a-z-of-useful-python-tricks-b467524ee747
在早期的计算机领域,限流技术(time limiting)被用作控制网络接口收发通信数据的速率。 可以用来优化性能,减少延迟和提高带宽等。 现在在互联网领域,也借鉴了这个概念, 用来为服务控制请求的速
1.编译原理中常见的解析器LL和LR的对比;2.javacc的特征;3.如何在java ide中进行javacc的开发;4.通过演示一个javacc计算器的例子让你对javacc有更多了解(只是一个简单地演示,不涉及过多的语法说明)。
生活中,我们面临着各种各样的数据:比如你的成绩单,比如公司的财务报表,比如朋友圈的一些状态,比如微信里的一段语音……我们生活的大数据时代的一个重要特征便是数据的多样化(variety)。
生活中,我们面临着各种各样的数据:比如你的成绩单,比如公司的财务报表,比如朋友圈的一些状态,比如微信里的一段语音……我们生活的大数据时代的一个重要特征便是数据的多样化(variety)。 也许你期待的数据是这样的:
之前2020-5-6-restful理解 - huangtengxiao和大家介绍了对RESTful的理解。今天和大家介绍下RESTful中最重要的一个概念HATEOAS。
【导读】今天这篇文章会向大家介绍几个有关机器学习和统计分析的技术和应用,并展示如何使用这些方法解决一些具体的异常检测和状态监控实例。相信对一些开发者们来说可以提供一些学习思路,应用于自己的工作中。
作者|Alex C-G 编译|VK 来源|Towards Data Science
文章目录 1. 集群管理 1.0.1. cluster 1.0.2. shards 1.0.3. replicas 1.0.4. recovery 1.0.5. river 1.0.6. gateway 1.0.7. discovery.zen 1.0.8. Transport 1.1. 注意事项 1.2. 监控集群健康状况 1.3. 监控单个节点 1.4. 索引统计 1.5. cat API 1.6. 重要配置的修改 1.7. 参考文章 集群管理 https://www.cnblogs.com/aub
大多数前端应用程序使用HTTP协议与后端服务进行通信。 Dart网络应用程序通常使用XMLHttpRequest(XHR)API执行此操作,使用dart:html库中的HttpRequest或更高级别的API(例如http包提供的内容)。
最近A股美股市场火爆,我们用Python实现一个股市分析程序。以美股S&P 500公司(头部500家公司)举例,A股也是类似,唯一不同的是找到合适的A股数据源。本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。在第 1 部分中,我们将了解如何配置 Google Sheets,使用 Python进行交互。在第 2 节中,我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。在第 3 节中,我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。
自从我写过Redis内部数据结构详解的一系列文章之后,有不少读者前来阅读和讨论。其中也有人问起阅读Redis源码的方法。本文我们就集中讨论这样一个话题:如果你现在想阅读Redis源码,那么从哪里入手?算是对之前系列文章的一个补充。(注:后台发送Redis可以获得全部Redis系列文章)
众所周知,系统调用很昂贵。而针对CPU漏洞的软件缓解措施(如Meltdown)甚至使其更加昂贵。但它们到底有多贵呢?为了开始回答这个问题,我写了一个小型的微型测试,以测量系统调用的最低成本。意思是说,无论上下文切换是否发生,人们都必须支付系统调用的成本,即使在内核中的工作微不足道,即从用户模式切换到内核模式再返回的成本。
如何做系统性能优化 性能优化的目标是什么?不外乎两个: 时间性能:减小系统执行的时间 空间性能:减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前,先了解下硬件Cache: (1)Cache Level:通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里,L3的Cache放在CPU外; (2)Cache Size:它决定你能把多少东西放到Cache里,有Size就有竞争,就有替换,才有所谓优化的空间; (3)Cache Type:I-Cache(指令),D-Cache(数据),TLB(MMU的Cache); 代码层次
性能优化的目标是什么?不外乎两个: 时间性能:减小系统执行的时间 空间性能:减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前,先了解下硬件Cache: (1)Cache Level:通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里,L3的Cache放在CPU外; (2)Cache Size:它决定你能把多少东西放到Cache里,有Size就有竞争,就有替换,才有所谓优化的空间; (3)Cache Type:I-Cache(指令),D-Cache(数据),TLB(MMU的Cache); 代码层次的优化主要从以下两
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