如下图1所示，在列A中存在文本、数值和空单元格。现在，想要求头3个出现的数字之和，也就是说，求单元格A5中的10000、A14中的2000、A20中的1000这3个数字之和。 ?...图1 我们一眼就可以看出这3个数字是该列中首先出现的前3个数字，但Excel不知道。如何使用公式来求得这3个数字之和呢？可以使用下面的数组公式实现。...传递到最外层的SUM函数： SUM(10000, 2000, 1000) 得到13000。 有点难以理解！...其实，尽可能让数据符合Excel的特点，合理布局，往往会给数据分析带来便利，而不必像上面那样，费尽心力编写冗长且难以理解的数组公式了。
2.3.1: Introduction to Matplotlib and Pyplot-Matplotlib 和 Pyplot 介绍 Matplotlib is a Python plotting library...但是我们的程序中通常不需要完整的matplotlib库，这就是Pyplot的用武之地。...Pyplot对于交互式工作尤其有用，例如，当您希望浏览数据集或直观地检查模拟结果时。 We’ll be using Pyplot in all our data visualizations....我们将在所有数据可视化中使用Pyplot。...我们将主要使用NumPy数组来存储要绘制的数据，但偶尔也会使用其他类型的数据对象，如内置列表。
本实践指南依据法律法规和政策标准要求，给出了网络数据分类分级的原则、框架和方法，可用于指导数据处理者开展数据分类分级工作。...数据分类分级原则 数据分类分级按照数据分类管理、分级保护的思路，依据以下原则进行划分： 1、合法合规原则 数据分类分级应遵循有关法律法规及部门规定要求，优先对国家或行业有专门管理要求的数据进行识别和管理...2、分类多维原则 数据分类具有多种视角和维度，可从便于数据管理和使用角度，考虑国家、行业、组织等多个视角的数据分类。...数据分类框架 数据分类具有多种视角和维度，其主要目的是便于数据管理和使用。...如经营战略、财务数据、并购及融资信息等 系统运行和安全数据 网络和信息系统运维及网络安全数据 如网络和信息系统的配置数据、网络安全监测数据、备份数据、日志数据、安全漏洞信息等 制药企业的数据分类示例
混合量子-经典体系对量子数据的分类问题 经典计算机中可以利用比特位和逻辑门进行二进制运算，在物理硬件方面，二进制运算主要通过半导体的特殊电性质实现。...3.分类任务代码实现 监督分类任务：本次实践中的训练数据将由各种正确和错误准备的聚类状态组成，每个状态都有对应的标签匹配。...在本例中，量子数据集是在8个量子位上的正确和错误准备的簇态，任务是对这些状态集合进行分类。数据集准备分为两个阶段。...该实验证明了探索混合量子经典体系结构对量子数据进行分类的优势。 图为 混合量子经典体系对量子数据结构的分类优势。三种不同混合分类器训练时间的函数。...纯量子分类器训练最慢，而带有多个量子滤波器的混合架构训练最快。
误差的来源和分类 误差的分类 这两种不是数值分析的重点内容，主要是不可避免的，所以不考虑。下面的才是实际上重点关注的内容。...截断误差和舍入误差的区别在于截断误差是我们主观上选择的，而舍入误差主要是计算机内存有限只能够存有限位，客观导致的。 绝对误差只用于理论分析，因为精确值往往是不可知的。...例题： 可知这里的误差是截断误差。 这里用到的知识点就是绝对误差限和相对误差限。...即1.24，近似值末位，1.24中4对应的位，即0.01，因为是半个单位，所以是0.005，因此绝对误差就是0.005。 参考 东北大学公开课——数值分析
数据馈送机器学习模型，越多越好，对吗？好吧，有时数字数据不太适合提取，因此，本文将介绍多种方法，可以将原始数字转换为更可口的东西。 数值数据几乎是福气。为什么差不多？...通常需要进行转换以减轻建模的难度并提高模型的结果。因此，设计数值数据类型的技术是数据科学家（无论是机器学习工程师）还是其炮兵的基本工具。...这不是从阅读本文中得出的，而是从本文的有意实践中提供的技术直觉为您打开了大门，使您可以理解这些技术的使用方式和时间。 数据中的功能将直接影响您使用的预测模型和可获得的结果。”...当计数中的间隙较大时，自适应垃圾箱更适合。当计数值之间有较大的边距时，某些固定宽度的纸槽将为空。 要进行自适应装仓，我们可以利用数据的分位数-将数据划分为相等部分（例如中位数）的值。...《面向机器学习的特征工程：面向数据科学家的原理和技术》一书 ，我绝对建议阅读。
定义的混合数据架构 “现代数据”的想法是，那些不是在云中诞生或无法完全迁移到云的公司都是在吹捧混合架构的公司。但即使所有计算和存储资源的最终目的地是云，也将有一个不平凡的过渡期。...公司将不得不花时间将数据和工作负载迁移到云端。在此期间，根据定义，它们将具有混合架构。因此，业界的要求很明确：必须使混合数据架构变得可行——并且它们将继续存在（在可预见的未来）。...混合架构应允许研发团队订阅销售数据，并在源数据更改时自动复制数据。 混合架构是用于摄取、存储、处理、管理和可视化不同形式因素的数据的技术选择——在本地以及多个云中，可能会根据需要复制数据。...因此，混合架构可以被认为是跨多种形式因素的数据编织的实现。 混合架构可以允许数据生产者在数据中心的本地数据仓库中生成数据和表，并允许云中的数据消费者订阅这些表。...但目前尚不清楚该定义是否真的是市场所需要的。肯定需要更多的客户开发，但公司更有可能想要一个可能更简单的定义，其中混合允许公司不受特定技术或数据生产和消费地点的限制。 还有什么类似于数据网格的？
组织利用混合云环境可以确保对其数据的保护。使用混合云进行备份时，组织可以利用云计算的可扩展性和安全性，而不会损害内部部署的控制。...与只使用公共云的系统相比，混合云在基础设施之间共享访问、数据和应用程序，并赋予了更大的计算灵活性和控制力。...采用混合云，组织可以更好地决定应将数据和应用程序存储在何处，以最大限度地提高安全性和可用性，并最大限度地减少网络延迟。这意味着云计算资源的可扩展性和分布是可访问的，同时保证敏感或受监管的数据安全。...混合云备份的兴起 将混合云资源用于备份解决方案是一个越来越流行的用例。这些解决方案在内部部署数据中心和云计算资源之间同步数据。这使组织能够消除单点故障，同时确保他们仍然能够快速一致地访问数据。...(1)在部署之前进行规划 在考虑混合部署时，组织应该首先评估数据和资产的安全优先级。这需要评估数据的隐私级别或敏感性，并确定可能适用的数据法规。
用于 LLM 的公开的数值数据 这个存储库包含了用于训练 OpenAI 的大型语言模型的一部分公开的数值数据。这些数据已经被处理成符合 OpenAI 的数据管道格式。...数组中的每个元素都是一个包含两个键的字典： input: 用于训练模型的输入文本。输入文本通常包括一个问题或描述。 output: 模型的预期输出。这通常是一个简短的回答或数值。...当 CPU 需要访问数据时，它首先检查各级缓存（L1、L2 和 L3）。如果所需数据不在缓存中，CPU 则需要访问主内存。了解访问各级缓存和主内存的延迟对于识别和优化算法性能至关重要。...网络延迟是指数据在网络中传输所需的时间。了解网络延迟有助于在开发分布式系统和优化网络通信时预测性能。...FLOPs（每秒浮点运算次数）是衡量处理器性能的一个常用指标，特别是在 AI 训练和高性能计算领域。了解处理器的 FLOPs 数量和训练模型所需的 FLOPs 数量有助于评估训练时间和硬件需求。
以下操作是一个良好的开端：依据必须处理的数据的格式、要应用的分析类型、使用的处理技术，以及目标系统需要获取、加载、处理、分析和存储数据的数据源，对大数据问题进行分类。...接下来，我们通过定义原子和复合分类模式，提出一种结构来分类大数据业务问题。这些模式有助于确定要应用的合适的解决方案模式。我们提供了来自各行各业的示例业务问题。...本系列的后续文章将介绍以下主题： 定义大数据解决方案的各层和组件的逻辑架构 理解大数据解决方案的原子模式 理解用于大数据解决方案的复合（或混合）模式 为大数据解决方案选择一种解决方案模式 确定使用一个大数据解决方案解决一个业务问题的可行性...请仔细考虑分析类型的选择，因为这会影响一些有关产品、工具、硬件、数据源和预期的数据频率的其他决策。一些用例可能需要混合使用两种类型： 2、欺诈检测；分析必须实时或近实时地完成。...大数据分类 结束语和致谢 在本系列剩余部分中，我们将介绍大数据解决方案的逻辑架构和各层，从访问到使用大数据。我们将提供数据源的完整列表，介绍专注于大数据解决方案的每个重要方面的原子模式。
分类算法是属于一种有监督机器学习，每个分类器都是需要训练数据。分类算法的大体有三个过程：训练、评估和调优。 训练是有监督学习算法分析和推理训练数据，使得算法可以产生输出结果的过程。...训练之前我们已经将特征提取完成，将这些特征集送入我们选择的算法中，这个算法对这些数据和输出已经识别和学习。算法得到的解结果就是一个分类模型。我们期望该模型可以预测未来新数据的类别。...分类器可以表示为: 在现实情况下，数据和特征可能并不是独立的，但是该算法在许多分类的场景下还是可以高效的工作，比如常见的文档分类和垃圾邮件过滤，它们需要一些训练数据来估计必要的参数。...模型的返回值始终处在0和1之间，其实也就是表示数据属于某一个分类的概率，例如： 这里选择0.5作为阈值，只是一般的做法，在实际应用中，可以根据实际情况选择不同的阈值。...SVC 决策树 1.不需要任何领域知识或参数假设，适合高维数据2.处理速度快，短时间内处理大量数据3.能够同时处理数据型和常规性属性 1.对于各类别样本数量不一致数据，信息增益偏向于那些具有更多数值的特征
一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。...（1）分类算法 分类算法和预测算法的最大区别在于，前者的目标变量是分类离散型（例如，是否逾期、是否肿瘤细胞、是否垃圾邮件等），后者的目标变量是连续型。...二、基于数据挖掘的案例和应用 上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。...（一）基于分类模型的案例 这里面主要想介绍两个案例，一个是垃圾邮件的分类和判断，另外一个是在生物医药领域的应用，即肿瘤细胞的判断和分辨。...一般通过支付数据、卖家数据、结算数据，构建模型进行分类问题的判断。 ? （六）基于协同过滤的案例：电商猜你喜欢和推荐引擎 电商中的猜你喜欢，应该是大家最为熟悉的。
但技术研发需要时间，远水解不了近渴，人们可能将面临着数据存储的难题。 大数据促使分层存储出现 对于消费者来说，数据容量的增加并不会对他们带来太多的影响。例如，你看电视和存储照片，不会占太大的空间。...为了解决这个问题，当前，一种新的技术正在推动存储的发展，就是智能分层技术，通过态混合硬盘(SSHD)和固态硬盘(SSD)以及驱动硬盘，用户可以有效的存储数据，将不同程度的数据放在不同的硬盘方面。...消费者无论是在网络上浏览内容和还是购买产，他们的数据都被一些机构掌控者，在2014年，欧中已经针对数据隐私方面进行了立法。...被迫需要将业务延伸到公有云中，这就是产生了混合云。...这种混合云的出现将可能是2015年企业采用的主流方式，随着云计算技术和安全的发展，这种混合云的方式将逐渐被企业热衷，不但能够提供安全的存储，同时还提供无线的扩展性，这也将是未来一段时间主流的方式。
二、数据库的分类 关系型数据库 关系型数据库是最常见的一种数据库，它基于数学中的关系理论，使用表、行和列的方式来存储数据。关系型数据库支持ACID事务特性，提供了强大的数据完整性和安全性。...三、数据库的作用 数据存储与管理 数据库的核心作用就是存储和管理数据。它提供了数据的组织、分类、索引和查询等功能，使得用户可以高效地进行数据的存取操作。...数据共享 数据库允许多个用户同时访问和操作数据，实现了数据的共享。这大大提高了数据的使用效率，减少了数据的冗余和浪费。...数据独立性 数据库实现了数据的逻辑独立性和物理独立性，即数据的存储结构和逻辑结构对用户是透明的，用户只需要关心数据的逻辑结构而不需要关心数据的物理存储细节。...数据共享性 数据库允许多个用户同时访问和操作数据，实现了数据的共享。这大大提高了数据的使用效率，减少了数据的冗余和浪费。
图解Pandas中的数据分类 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用。...Categorical对象 主要是两种方式： 指定DataFrame的一列为Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据...Categories对象 有4种取值情况 看到整个数据的最大值和最小值分别在头尾部 # 在上面的4分位数中使用四分位数名称：Q1\Q2\Q3\Q4 bins_2 = pd.qcut(data1,4,labels...5 地理 6 语文 7 语文 dtype: category Categories (4, object): ['地理', '数学', '英语', '语文'] 新增分类 当实际数据的类别超过了数据中观察到的...category Categories (4, object): ['col1', 'col2', 'col3', 'col4'] pd.get_dummies(data4) # get_dummies：将一维的分类数据转换成一个包含虚拟变量的
1.2 数据库的种类 早期比较流行的数据库模型有三种，分别为层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。...而在当今的互联网中，最常用的数据库模型主要是两种，即关系型数据库和非关系型数据库。...1.3 关系型数据库介绍 （1）关系型数据库由来 网络数据库和层次数据库很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象 级别上仍有很大欠缺。...内模式：也称为存储模式，他是数据物理结构和存储结构的描述，一个数据库只有一个内模式 模 式:又称逻辑模式，是数据库全体数据的逻辑结构和特征的描述 外模式：又称子模式或用户模式。...数据库用户看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述 4.3.2数据库的两层映像 数据库系统的三级模式是对数据的3个抽象级别，它把数据的具体组织留给DBMS管理，使用户能逻辑地抽象地处理数据，而不必关心数据在计算机中的具体表示方式与存储模式
如今，大数据时代悄然来临。专家用“大数据”的表达描述大量信息，比如数十亿人在计算机、智能手机以及其他电子设备上分享的照片、音频、文本等数据。...对人们而言，想要利用这些庞大的数据，首先必须要了解它们，而在此之前我们需要一种快捷有效自动的方式对数据进行分类。...其中一种最为常用的系统，是一系列称之为簇分析的统计技术，这种技术能依据数据的“相似性”进行数据分组。...来自意大利国际高等研究院(SISSA)的两位研究者基于简单且强大的原理设计了一种簇分析方法，被证明可以非常有效地解决一些大数据分析中遇到的主要典型问题。 数据集合可以视为多维空间的云数据点。...簇分析就是用来有效地鉴别密集型区域，基于基本的准则将数据分为一定数量的重要子集合，每个子集合对应一种分类。
公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...Categorical对象 主要是两种方式： 指定DataFrame的一列为Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据...Categories对象 有4种取值情况 看到整个数据的最大值和最小值分别在头尾部 # 在上面的4分位数中使用四分位数名称：Q1\Q2\Q3\Q4 bins\_2 = pd.qcut(data1,4...当实际数据的类别超过了数据中观察到的4个数值： actual\_cat = ["语文","数学","英语","地理","生物"] cat\_data2 = cat\_data.cat.set\_...Categories (4, object): ['col1', 'col2', 'col3', 'col4'] pd.get\_dummies(data4) # get\_dummies：将一维的分类数据转换成一个包含虚拟变量的
在本教程中，您将了解如何为数据分布不平衡的成人收入数据集开发分类模型并对其进行评估。 学习本教程后，您将知道： 如何加载和分析数据集，并对如何进行数据预处理和模型选择有一定启发。...针对成人收入不平衡分类的具体内容如下： 教程大纲 本教程主要分为了以下五个部分： 成人收入数据集介绍 数据集分析 基础模型和性能评价 模型评价 对新输入数据进行预测 成人收入数据集介绍 在这个教程中，我们将使用一个数据分布不平衡的机器学习常用数据集...总共有48842行数据，3620行含有缺失数据，45222行具有完整的数据，其中缺失值用?标记。 有'>50K'和'<=50K'两类标签数据，也就是说它是一个二分类任务。...分析数据集 成人数据集是一个广泛使用的标准机器学习数据集，用于探索和演示许多一般性的或专门为不平衡分类设计的机器学习算法。...而分层表示每一个折叠将包含相同的混合比例(即每个折叠中指标数据都具有75%-25%的分布特征)。重复表示评估过程将被多次执行，以避免偶然结果和更好地捕获所选模型的方差，本教程中，我们将重复三次。
因此，企业需要其存储架构可以更好地完成维护数据存储完整性的任务。 混合云架构提供了保护存储数据的安全手段 混合云存储架构是中小型企业(SME)在安全性至关重要时可以利用的最佳潜在解决方案之一。...混合云存储使中小型企业能够获得云计算规模和效率的好处，包括专业技术的优势和卓越运营。 物理数据的保护 云计算的防护始于物理安全，需要防止盗窃、丢失、意外事故、电力故障和自然灾害。...他们有一个用作主存储的系统，另一个用于备份和恢复。 利用混合云模型显著简化了这一过程，因为中小型企业对主存储和备份/灾难恢复都使用相同的云存储服务。混合云存储架构将文件整合到单个存储中。...通过采用具有用于访问的安全本地文件服务器的混合云架构，利用身份和设备管理和审核功能，防止影子IT和限制谁共享文件以及如何共享文件，可以将违规问题降到最低程序。...而如果发生违规事件，所具备的准确的日志文件，不可变数据和版本控制将加速取证和恢复。 持续保持安全 - 审计/审查 当然，一旦企业最终确保了混合云存储架构的安全，就不能保证它会保持这种状态。
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