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任何参与过机器学习比赛的人，都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性，它决定了你在比赛排行榜中的位置。
本帖讲解第一节 Basic Quantopian Lessons，旨在说明如何使用 Quantopian 的研究环境和回测环境。目录如下：
特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。
在简单介绍完J1939协议后，今天我们来讲讲J1939的数据链路层，熟悉数据链路层是开发任何一种协议软件的基础，数据链路层中的协议数据单元(PDU)格式是非常重要的。 SAE J1939 PDU(P
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。
当我们训练姿势估计模型，比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集，但如果我们将其与不同计算机视觉任务（如对象检测或分类）的公共可用数据集的数量进行比较，就会发现可用的数据集并不多。
ISO 15765协议是一种CAN总线上的诊断协议。其中ISO 15765-1包括物理层和数据链路层，ISO 15765-2对网络层进行说明，ISO 15765-3则是规定到应用层的具体服务。
在过去的50到60年中，检错与纠错技术有了长足的发展。现今我们对检错和纠错理论有了更好的理解，并且该理论还在不断的发展。编码理论已经成为一个特殊的技术领域，主要研究检错与纠错技术及其背后的数学理论。这里我们将从应用角度讨论不同的检错与纠错技术，不过多地涉及数学细节。
在停止等待协议中，源站发送单个帧后必须等待确认，在目的站的回答到达源站之前，源站不能发送其他的数据帧。从滑动窗口机制的角度看，停止等待协议相当于发送窗口和接受窗口的接受窗口大小均为1的滑动窗口协议。
这篇文章是将一文搞懂CAN总线协议帧格式和一文搞懂CAN FD总线协议帧格式两篇文章的整合，方便各位朋友学习和查阅。
ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。
FFmpeg 是 " Fast Forward mpeg " 的缩写 , 其符合 mpeg 视频编码标准 ;
我核心的想法是预测房价。然而，我不打算使用任何arima模型；相反，我将使用数据的特性逐年拟合回归。
本文为WebSocket协议的第五章，本文翻译的主要内容为WebSocket传输的数据相关内容。
一、局域网 1.1、局域网和以太网的区别和联系 局域网：前面已经介绍了，其实就是学校里面、各个大的公司里，自己组件的一个小型网络，这种就属于局域网。 以太网：以太网(Ethernet)指的是由Xerox公司创建并由Xerox、Intel和DEC公司联合开发的基带局域网规范，是当今现有局域网采用的最通用的通信协议标准。 以太网络使用CSMA/CD（载波监听多路访问及冲突检测）技术，并以10M/S的速率运行在多种类型的电缆上。 联系：是以太网就一定是局域网，但是局域网不一定就是以太网。 因为以太网就是一
在WebSocket协议中，数据是通过一系列数据帧来进行传输的。为了避免由于网络中介（例如一些拦截代理）或者一些在第10.3节讨论的安全原因，客户端必须在它发送到服务器的所有帧中添加掩码（Mask）（具体细节见5.3节）。（注意：无论WebSocket协议是否使用了TLS，帧都需要添加掩码）。服务端收到没有添加掩码的数据帧以后，必须立即关闭连接。在这种情况下，服务端可以发送一个在7.4.1节定义的状态码为1002（协议错误）的关闭帧。服务端禁止在发送数据帧给客户端时添加掩码。客户端如果收到了一个添加了掩码的帧，必须立即关闭连接。在这种情况下，它可以使用第7.4.1节定义的1002（协议错误）状态码。（这些规则可能会在将来的规范中放开）。
Plotly 的 update_layout（） 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
Kaggle 是全球首屈一指的数据科学网，Kaggle 现在每月提供表格竞赛，为像我这样的新手提供提高该领域技能的机会。因为 Kaggle 提供了一个很好的机会来提高我的数据科学技能，所以我总是期待着这些每月的比赛，并在时间允许的情况下参加。虽然有些人为了获胜而参加每月的比赛，但不幸的是我没有时间投入到一场比赛中，所以我通过这些比赛来编写整洁的代码并提高我的编程技能。
你对 Jupyter Notebook 了解多少？本文介绍了一些自定义功能，帮助你使用 Jupyter notebook 更高效地写代码。
在《图解HTTP》的读书笔记[《图解HTTP》- HTTP协议历史发展（重点）]当中介绍了一部分关于HTTP/2的内容，但是内容比较简短没有过多深入，本文对于HTTP/2 协议做一个更深入的介绍。
当今IP网络数据通信的基本就是TCP/IP参考模型，今天就借助PC访问WEB服务器的数据通信来深度理解下TCP/IP参考模型。
停止-等待 协议 讨论场景 : 只考虑 一方为发送方 , 一方为接收方 ; 相当于 单工通信场景 ;
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
Jupyter Notebook 是所有开发者共享工作的神器，它为共享 Notebooks 提供了一种便捷方式：结合文本、代码和图更快捷地将信息传达给受众。目前，Jupyter Notebook 已经应用于数据分析和数据科学等领域。
计算机网络主要由一些通用的、可编程的硬件互连而成，通过这些硬件，可以传送不同类型的数据，并且可以支持广泛和日益增长的应用。计算机网络的不是软件概念，还包含硬件设备，计算机网络不仅仅是信息通信，还可以支持广泛的应用。
在计算机网络中，IP地址和MAC地址是两个最基本的概念。IP地址在互联网中是用于标识主机的逻辑地址，而MAC地址则是用于标识网卡的物理地址。虽然它们都是用于标识一个设备的地址，但是它们的作用和使用场景是不同的。
表示被测试设备（DUT）不丢弃测试帧时所能支持的最大的发送数据包速率。它的主要作用是用来反映网络互连设备在不丢弃数据帧的情况下所能处理的最大数据包流量。它是网络互联设备的一个重要性能参数。通过对网络互联设备在不同配置下吞吐量指标的测试，可以评估和优化相关设置，提高网络的整体性能。
依照瑞萨公司的《CAN入门书》的组织思路来学习CAN通信的相关知识，并结合网上相关资料以及学习过程中的领悟整理成笔记。好记性不如烂笔头，加油！
随着不断提升的以太网带宽对总线吞吐率要求的提升，需要在芯片内部采用更高的主频、更大的总线位宽，但受制程及功耗影响，总线频率不能持续提升，这就需要在总线数据位宽方面加大提升力度。下图为Achronix公司在介绍400G以太网FPGA实现时给出的结论，对于400G以太网的数据处理，意味着数据总线位宽超过1024bit，时钟频率超过724MHz，传统的FPGA在实现时很难做到时序收敛。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
在【为什么有了http，还需要websocket，我懂了！】中介绍了web端即时通讯的方式，以及websocket如何进行连接、验证、数据帧的格式，这些都是了解websocket的基础知识。
CAN总线上传输的信息称为报文，当总线空闲时任何连接的单元都可以开始发送新的报文。
1、手工负载（默认模式） 最多捆绑链路8条，没有活动链路、非活动链路之分，一旦一个接口被绑进eth-trunk，马上进入转发状态；不交互报文
作者：Eryk Lewinson 翻译：张睿毅校对：张睿毅 本文约4200字，建议阅读10分钟本文我们主要使用非常知名的Python包，以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包。 标签：数据帧， 精选， 机器学习， Python， 技术演练 设置和数据 在本文中，我们主要使用非常知名的Python包，以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包，这是一个包含许多有用功能的库，这些功能正在扩展scikit-learn的功能。我们导入所需的库，如下所示： import n
每个网卡或三层网口都有一个 MAC 地址， MAC 地址是烧录到硬件上，因此也称为硬件地址。MAC 地址作为数据链路设备的地址标识符，需要保证网络中的每个 MAC 地址都是唯一的，才能正确识别到数据链路上的设备。
正如CAN的高层协议J1939标准所规定，传输协议功能是数据链路层的一部分，主要完成消息的拆装和重组以及连接管理，稍微了解一点CAN通信的童鞋应该知道，长度大于8字节的消息无法使用单个CAN数据帧来传输，因此必须被拆为很多个小的数据包，然后根据标准使用单个的数据帧对这个长消息进行多帧传输，这就要求接收方必须能够接收这些单个的数据帧，然后在重组成原始的消息，说白了就是拆包和打包。标准定义数据域的第一个字节作为多包消息的编号，例如，1，2，3......最大的数据长度为255 * 7 = 1785字节，也就是说J1939的多帧最多可以传送1785个字节。必须注意数据包编号从1开始，最大到255.其实在实际应用中，很少有一次传输这么多字节的。还有一点就是在多帧消息中，例如你有24个字节需要通过多帧传送，那么被拆分为4个包，而最后一个包未使用的字节需要填充0xff。
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。
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