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用在数据科学上的 Python：你可能忘记的 8 个概念

来源：xkcd 我发现自己有几次从论坛上复制代码并修改，而不是花时间去学习和巩固我下次可能遇见的知识点。这个方法比较懒。...虽然这个方法可能是短期阻力比较小的一个，但是这最终会伤害你的成长、效率和回想语法的能力。目标最近我在 Udemy 通过了一个名为「数据科学和机器学习中的 Python」的在线课程。...幸运的是，Python 内置了一种名为列表推导式的方法，这种方法仅仅使用一行代码就可以解决这个问题。列表推导式刚开始对你来说可能有些困难，但是你一旦熟悉，你就会经常使用。 ?...lambda 函数可以解决这个问题！Lambda 函数在 Python 中通常被用来构建应用次数比较少的的匿名函数。也就是让你构建一个了不带名字的函数。...因此，给定一个开始值 start 和结束值 stop，以及个数值 num，linspace 函数将在 NumPy 数组中均分这个范围。这在数据可视化和绘图时轴的声明很有用。

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Redis 的并发竞争问题是什么？如何解决这个问题？了解 redis 事务的 CAS 方案吗？

面试官心理分析这个也是线上非常常见的一个问题，就是多客户端同时并发写一个 key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了；或者是多客户端同时获取一个 key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，...而且 redis 自己就有天然解决这个问题的 CAS 类的乐观锁方案。面试题剖析某个时刻，多个系统实例都去更新某个 key。可以基于 zookeeper 实现分布式锁。...你要写入缓存的数据，都是从 mysql 里查出来的，都得写入 mysql 中，写入 mysql 中的时候必须保存一个时间戳，从 mysql 查出来的时候，时间戳也查出来。...每次要写之前，先判断一下当前这个 value 的时间戳是否比缓存里的 value 的时间戳要新。如果是的话，那么可以写，否则，就不能用旧的数据覆盖新的数据。

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Redis 的并发竞争问题是什么？如何解决这个问题？了解 Redis 事务的 CAS 方案吗？

问题 Redis 的并发竞争问题是什么？如何解决这个问题？了解 Redis 事务的 CAS 方案吗？...分析这个也是线上非常常见的一个问题，就是多客户端同时并发写一个 key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了；或者是多客户端同时获取一个 key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，数据就错了...而且 Redis 自己就有天然解决这个问题的 CAS 类的乐观锁方案。某个时刻，多个系统实例都去更新某个 key。可以基于 zookeeper 实现分布式锁。...你要写入缓存的数据，都是从 mysql 里查出来的，都得写入 mysql 中，写入 mysql 中的时候必须保存一个时间戳，从 mysql 查出来的时候，时间戳也查出来。...每次要写之前，先判断一下当前这个 value 的时间戳是否比缓存里的 value 的时间戳要新。如果是的话，那么可以写，否则，就不能用旧的数据覆盖新的数据。

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【JavaP6大纲】Redis篇：Redis 的并发竞争问题是什么？如何解决这个问题？

Redis 的并发竞争问题是什么？如何解决这个问题？了解 Redis 事务的 CAS 方案吗？...多客户端同时并发写一个 key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了；或者是多客户端同时获取一个 key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，数据就错了。...CAS 类的乐观锁方案：某个时刻，多个系统实例都去更新某个 key。可以基于 zookeeper 实现分布式锁。...你要写入缓存的数据，都是从 mysql 里查出来的，都得写入 mysql 中，写入 mysql 中的时候必须保存一个时间戳，从 mysql 查出来的时候，时间戳也查出来。...每次要写之前，先判断一下当前这个 value 的时间戳是否比缓存里的 value 的时间戳要新。如果是的话，那么可以写，否则，就不能用旧的数据覆盖新的数据。

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🤩 GeSciLiVis | 想知道你感兴趣的基因有多少人在研究吗！？用这个包来解决吧！！！~

~ 不知道各位小伙伴那里的温度怎么样，端午临近，各位有假期吗！？换组后工作轻松了不少，也有时间做点自己的事情了。欢迎各位小伙伴后台提问，推荐想看的教程等等！...~ ---- 今天分享一个极大提高效率的R包，GeSciLiVis包。☺️ 毕竟工欲善其事，必先利其器，好的工具可以极大地提高效率，降低你的疲劳感，哈哈哈哈哈哈哈。...output_dir = "output", use_preloaded_gene_names=T, show_progressbar = F ) 4函数一：human_official_gene_names 这个函数可以查看目前的人类官方基因名...DT::datatable(human_official_gene_names) 5函数二：mouse_official_gene_name 同样的，如果你研究的是小鼠可以看这个数据集。...复制好PMID就用魔法棒来解决批量下载的问题吧。冲冲冲，用起来吧，各位！~ ---- ----

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关于生命、宇宙和万事万物的42个终极问题

科学家认为，宇宙在诞生之初经历了指数式的膨胀。这里的两大问题是：宇宙暴胀的起源是什么？暴胀存在直接证据吗？ 07 为什么还有物质存在？...标题已经说明了一切，如果还要让我再补充的话：在尝试解决这些问题之前，你可能会想要一个“穿越烟壶”。 30 如何解释相对论和爱因斯坦的引力理论？...这一理论将解释为什么宇宙由量子场组成，并解释一些令人困惑的观测结果，比如观测导致波函数坍缩。 33 物理学在数学上做到一致了吗？...好的理论与实验在数学上是具有一致性的，然而，相对简单的量子场理论还没有做到这种数学上的一致性。 34 物理学的形式体系和人类经验的现实之间有什么联系？...在广阔无垠的宇宙中，我们真的是孤独的吗？ 40 生命如何解决看似不可能的复杂性问题？

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获取到 user-agent ，在使用的时候，没有对这个进行验证就进行使用，可能导致非预期的结果 Java 代码进行解决

1 实现在Java代码中，你可以使用一些库来解析和验证User-Agent字符串，以确保它符合预期的格式和内容。...下面是一个使用user-agent-utils库的示例代码：首先，确保你的Java项目中包含了user-agent-utils库的依赖。...你可以在项目的构建文件（如pom.xml或build.gradle）中添加相应的依赖项。...System.out.println("User-Agent验证通过"); } } 在这个示例中，我们使用UserAgent.parseUserAgentString()方法将User-Agent...然后，我们使用getBrowser().getName()方法获取浏览器的名称，并与预期的值进行比较。这里只是一个简单的示例，你可以根据实际需求添加更多的验证逻辑。

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2020 年美国大选：一个生动的统计学课堂

那这个问题怎么解决呢？最粗暴的方法就是增加样本量（sample size），扔10次硬币能得到4-6个正面概率只有65%左右，而扔1000次硬币得到400-600个正面的概率就几乎100%了。...这个总体和样本在本质上的差异，在统计学上叫作偏差（Bias）。用下面这个图再给大家解释一下方差和偏差的区别。 ? 左上角是低方差低偏差，所有的飞镖都扔中了中间那一环。...在数据上就是样本随机性小，并且很有代表性。右上角是高方差低偏差，飞镖散落在了红心周围。这时候表示你瞄准的地方是对的，但是随机性太大了。在数据上就是样本有代表性，但是随机性很高。...再比如某电视节目在结束之后发出问卷，问观众们对节目满意吗？接着得出了95%满意的样本数据。问题是那些不满意的人早就换台了...还能被你采样吗？...之前我在学期中给所有班级发了一次匿名问卷，其中有两个问题是“你觉得考试难度如何？” 还有 “你觉得作业量如何？” 几乎所有人都和我说考试太难了，作业太多了，你们觉得我会信吗？

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数据分析了数千个程序猿求职案例，我们发现...

A公司可能非常注重程序开发效率，而B公司可能更看重解决高层次问题的能力。如果已你经把目标瞄准了A公司，那就得好好研究他们的看重什么了。人在不经意的时候会心口不一。...这个区别在统计学上十分显著——这篇文章的所有误差线都是95%的置信区间内的情况（95%置信区间就是总体参数在这个范围的可能性大概是95%,或者说总体参数在这个范围,但其可信程度只有95%）。...由于我们收集面试代码中无法检测它是否编译成功，我们想在数据中看看是否能够找到相应的证据。那些没有出错的编译代码影响面试的成功和失败的概率吗？...Y轴表示在特定百分比区间里成功和失败求职者的各自的比例。大致浏览下面的图，我们可以看到，成功的求职者平均来看代码错误率更小。但这种差异在统计学上显著吗？...总结总而言之，这篇文章是我们的第一次尝试用数据去了解面试官在什么情况下会“你知道吗，我真的很想雇佣这个人。”因为我们的数据都是表象，所以很难做出因果判断。

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Nature：AI与神经科学再现模拟大脑

“这两个学科之间的融合是自然而然的事，因为基本上研究的都是一样的东西，比如研究如何将学习问题数学化，让机器能够计算解决，同时也在寻找着这个问题确实能够解决的证据，这就是大脑的任务。”...比如功能性核磁共振，会以每秒1-2毫米的分辨率捕捉大脑活动的图像，神经科学上的难点在于，如何在数据量巨大的图像信息中找到想要的信号。使用机器分析这些数据可以加速研究。...他的实验室项目还处于初始阶段，神经网络通过推断未标记视频中的模式执行无监督学习。“我们知道生物学上可以做到这一点，”Poggio说。“问题是怎么实现的。”...“如果没有AI解决方案，如果没有任何人工构建的方式，就不可能建立起大脑的运作模型，” 他认为，计算机科学家更有可能提出一种或多种可供神经科学家测试的解决方案。...“最终可能会发现他们错了，”他说，“但这难道不就是你研究的原因吗？” 解答这些谜语可以打造出更智能的机器，这些机器能够从环境中学习，并且可以将计算机的速度和处理能力与人类的更多能力结合起来。

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简单自学机器学习理论——泛化界限

上节总结到最小化经验风险不是学习问题的解决方案，并且判断学习问题可解的条件是求：在本节中将深度调查研究该概率，看其是否可以真的很小。...答案是简单的，由于学习算法需要搜索整个假设空间以得到最优的解决方案，尽管这个答案是正确的，我们需要更正式化的答案：泛化不等式的公式化揭示了主要的原因，需要处理现存的上确界，上确界保证了存在最大泛化差距大于的可能性...现在可以问自己，每一个有大泛化差距的假设事件可能是互相独立的吗？如果上图红线假设有大的泛化差距大于，那么可以肯定的是在该区域的每个假设也都会有。...这对我们的数学分析是没有帮助的，由于区域之间看起来取决于样本点的分布，因此没有方法在数学上精确获取这些依赖性，于是这些统一的界限和独立假设看起来像是我们能够做的最佳近似，但它高估了概率并使得这些界限非常接近...VC维如果一个假设空间确实能够在数据点集上产生概率标签，我们可以说该假设空间打碎了该数据点集。但任何假设空间能打碎任何尺寸的数据集吗？

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你真的懂分数吗？（二）——分数模型应用初探

实际上不只是分数模型，但凡是要借助数学结构作为工具解决实际问题，大抵都是这个用数学建模构建实际指向数学结构的映射，并在数学结构中计算或证明出数学问题的解，形成返回实际问题的结果，构成一个完整的数学模型。...无他，就是因为这个模型有足够好的被证明的现实世界的通用性，即太多现实对象，无论来自科研，学习，工作还是生活的，都能够遇到满足或者近似满足这个建模映射条件的对象，并应用来解决对应的计算或证明问题；同时，作为一个独立的数学结构...这个等价类中所有的元素都可以作为比例（式）用等号连接，其元素也称为比。而在实际对象中，最简分数的求取，往往是为了能够尽可能不把整体分得太碎以造成损耗或太大的工作量。...所以1 / 2和2 / 4虽然在数学上的分数被相等划分到了等价类中，可是你可能会要半只鸡，但是你可能不想买1 / 4只鸡然后拿两份，甚至一块糕你切成了4块给我2块我都不想要，想要真正的半块糕。...当还没有微信支付手段的时候，对找不开的钱，均分不了的筹码，我们也只能在一定精度下留点带余除法的余数，当作基金充公或者随机给某一个人，而忽略这个影响了。你以为分数的应用就求最简分数这么简单吗？

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实用：用深度学习方法修复医学图像数据集

他们可能会旋转。问题是，当处理一个巨大的数据集，比如5万到十万个图像时，你怎么能在没有医生指导的情况下发现这些畸变呢？...我们应该瞄准99.9%的目标。很酷的一点是，对于视觉上可以识别的问题，它很简单，我们也可以很好地解决。一个很好的问题是“你能想象一个单一的视觉规则来解决这个问题吗？”...“嗷嗷待哺”的数据我们要问的第二个问题是：我们有足够的训练数据吗？在旋转图像的情况下，我们当然有足够的数据，我们可以进行数据生成。我们所需要的只是几千个普通的胸部x光片，然后随机旋转。...这是有道理的，因为它可能是在学习解剖学上的里程碑。任何不正常的东西，比如旋转的电影或其他身体部位的x光，相比较于这场模型都被标记了不同的标签。所以我们得到的结果比找到不正常旋转的图像要多得多。...所以旋转探测器只发现了部分差的研究。书归正传：训练单个模型来解决每个问题是正确的方法。所以，我们需要特定的模型来完成额外的数据清洗任务。

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复盘一次生产问题

问题是这样的：HBase 的一些节点挂了，导致一些数据丢失。丢失数据的客户来授信或者借款，都会卡件。在确定数据短时间没法恢复时，就决定从系统的层面去解决这个问题。...2 复盘这周也是持续在跟进这个生产历史问题，最终发现是系统框架的 Bug，在数据处理的时候，私有的数据被公共的数据覆盖导致的。...惯性思维常会造成思考事情时有些盲点，且缺少创新或改变的可能性。上面的过程发现了 2 处惯性思维。...这里的惯性思维是：因为数据很早前就上线了，当时就在使用，所以现在数据还在使用。...四象限工作法（注：这里的象限划分和数学上的有些差别，数学上三、四象限和图上是相反的，这里是按照事情的重要紧急程度排序）每件工作用 2 个维度去衡量，分别是重要性和紧急度。

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数学家可以被计算机取代吗？

如果数学只包含程序化的计算，那么答案是肯定的。但是如果你想让计算机进行数学证明，甚至解决逻辑上的难题，你也知道这样的问题需要直觉和想象力的跳跃，这是计算机的能力之外的事情。...即使仅仅是判断哪种问题在数学上是有趣的、无聊的或者无法研究的，貌似也不得不让人参与其中。 ? 在B(A)管理委员会就“证明的未来”进行辩论的小组。...为了证明这个说法，计算机检验了大量的地图从而证明了这个定理的正确性。1998年著名的开普勒猜想，它指的是如何堆积一些圆球使得它们占据的空间最小，对这个猜想的证明我们更多的借助于计算机。 ?...理解想法是如何建立起来的正是我们和朋友喝咖啡的时候所讨论的事。这比学术文献中出现的最后的证明要有力得多，我们几乎不知道这些证明是如何被发现的。这场辩论的核心问题是：什么是证明？...它们仅仅是真理的证明，还是应该揭示某些事情是真实的？对于许多数学家来说，解释事物真实性的证明最有价值。这种证明能用计算机实现吗？

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ReLU 激活函数中神经元死亡问题

稀疏性和单侧抑制有很多生物神经学上的解释，对于大多数深度学习从业者而言，其计算简单和对网络稀疏性（防止过拟合）的优点才是真正关注的。...ReLU Dying 问题是指当出现异常输入时，在反向传播中会产生大的梯度，这种大的梯度会导致神经元死亡和梯度消失。等等，ReLU 不就是为了解决梯度消失的问题吗？...这种异常值可能会使 ReLU 永久关闭，而杀死神经元。由此可见，神经网络中的梯度消失问题是个多元化的问题，不仅仅局限于由于激活函数导数连乘导致的梯度消失。...话说回来，很多激活函数比如 LeakyReLU 把小于 0 的输入的输出不设为 0，从而缓解这个问题，其实现在这个问题已经被 BN 解决了。...这个问题是指当出现异常输入时，在反向传播中会产生大的梯度，这种大的梯度会导致神经元死亡和梯度消失。因此，需要根据具体问题选择适当的激活函数。

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【V课堂】R语言十八讲(十二)—-方差分析

在学习方差分析之前,我们先看看我们的数据在数据库里是怎么存放的, 行数字段Y(数值型) 字段X(因子型) 字段Z(因子型) 1 10 a 1 2 11 b 2 3 12 c 3 4 13 a 1...水平a 水平b 水平c 1 10 11 12 2 13 10 12 3 11 10 12 现在的问题是根据x讲Y分成的三组,他们之间有显著差异吗?...(这里我们说的比较通俗,但是这种说法是不严密的,数学上并不是计算其概率,而是计算这件事以及发生比这件事更加偏离中心的概率之和,这里我们暂且理解为这件事发生的概率,并不影响理解) ? ?...此时我们需要两两比较,三组总共要进行3次两两比较,当组数多了之后,根据排列组合知识我们知道其两两比较的次数会变得很大,这时R有一个函数能帮我们解决这件事: R实现: ? ?...,得到治疗方案是否有显著差异,但是,病人可能因为性别的差异而影响了最终结果,那么我们把性别这种因素称之为协因素,它与实验的设计没有关系,但会直接影响实验的结果,而掺加了协因素的方差分析,我们称之为协方差分析

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初识C++ · 哈希表

此时引入一个概念：哈希冲突/碰撞，即不同的值映射的值变成一样的了，这个在数学上来说是一个x映射了多个y，那么在C++里面我们应该如何解决哈希冲突呢？...第一种方法是闭散列的线性探测法/二次探测法：比较主流的是这两种探测方法，简单理解这两种方法就是，强行抢占别人的位置，比如10001先映射，那么10001就在数组下标为1的位置，1就在数组下标为2的值，...，也就是要去重吗，这点还没讲，因为unordered_map + unordered_set的底层就是用哈希来实现的，这里简单提及一下它们和map + set的区别，90%都是一样的，可能性能有区别，map...(_n * 10 / _table.size() >= 7) { size_t hashi = 0; //_table.resize(_table.size() * 2); //这种可能出现的问题是...，修改一次之后，再取值可能已经改变了 -> 因为覆盖 //第一种解决方案 ->创建一个新表然后使用新的映射关系 //第二种解决方案 ->直接复用现在没有完成的Insert代码 HashTable

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50年来的谜题被解开了

机器之心编译编辑：Rome Rome 自己动手做过莫比乌斯带吗？莫比乌斯带是一种奇特的数学结构。要构造一个这样美丽的单面曲面其实非常简单，即使是小孩子也可以轻松完成。...他证明了用纸制成的「嵌入的」莫比乌斯带只能以大于的纵横比构造出来。例如，如果带子长度为 1 厘米，它的宽必须要大于厘米。解决这个难题需要数学创造力。...当人们采用标准方法来解决这类问题时，很难通过公式来区分自相交和非自相交的曲面。具备 Schwartz 的几何视觉才能够克服这个困难，但这是很罕见的。...Schwartz 自己也说，如果不是因为那个错误，他三年前就能解决了这个问题。论文中的 T 型图在本次证明中，T 型图引理是关键。这个引理基于一个基本的想法：莫比乌斯带上有些直线被称为直纹曲面。...最终，这个 50 年来的问题得到了解答。尝试解决一个长期未解决的问题是需要勇气的，而这正是 Schwartz 在数学上的优势：他喜欢研究那些看起来相对容易但其实很难的问题。

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想组建自己的数据科学团队？CEO们要先回答这几个问题

有些决策太无关紧要，所以不值当在数据决策科学上进行大量投入。还有一些决策可能非常重要，但缺乏需要的数据对其进行有意义地分析。在这种情况下，就需要依靠直觉和实验。...你是否应该在数据科学上进行投入？数据科学并不适合所有公司。只有当它对公司成功与否至关重要时，你才需要在数据科学上进行投入。...如果你的公司正在尝试利用一种独特的方法解决一个新问题的话（例如搜集全新类型的数据或是以全新的方法使用数据），这时市场上现有的解决方案可能就无法满足你的需求了。...在这种情况下，过早地在数据获取和数据科学上进行投入只会浪费你宝贵的资金和时间，这些时间和金钱应该用在将最小可行性产品推向市场上。...一次成功的产品发布应该是能否帮你搜集足够多的数据供学习的。如果让我们给出一个最重要的建议的话，那就是：在你验证了你的最小可行化产品（MVP）之后，这时你就应该考虑在数据科学上进行投入了。

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