我们前面很少将提取的数据或者获取的源码保存下来；其实日常的工作中在解析出数据后接下来就是存储数据。
CSV文件是一种纯文本文件，其使用特定的结构来排列表格数据。CSV是一种紧凑，简单且通用的数据交换通用格式。许多在线服务允许其用户将网站中的表格数据导出到CSV文件中。CSV文件将在Excel中打开，几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由行和列数据定义。此外，每行以换行符终止，以开始下一行。同样在行内，每列用逗号分隔。
选自Matrices.io 作者：Florian Courtial 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 目前流行的深度学习框架 TensorFlow（TensorFlow 中文官方公众号已于月初发布） 是以 C++为底层构建的，但绝大多数人都在 Python 上使用 TensorFlow 来开发自己的模型。随着 C++ API 的完善，直接使用 C++来搭建神经网络已经成为可能，本文将向你介绍一种简单的实现方法。 很多人都知道 TensorFlow 的核心是构建在 C++之上的，但是这种深度学习框架的大多数
在日常数据处理工作中，我们经常会使用CSV文件进行数据的导入和导出。然而，当CSV文件采用UTF-8编码时，有时候在使用Excel打开这些文件时会遇到乱码的问题，这可能会影响数据的正确性和可读性。在本文中，我们将分享如何解决Excel打开UTF-8编码CSV文件乱码的BUG问题，并提供一些实用的方法。
Kaggle是最著名的机器学习竞赛网站。Kaggle竞赛由一个数据集组成，该数据集可以从网站上获得，需要使用机器、深度学习或其他数据科学技术来解决问题。一旦你发现了一个解决方案，你就可以把你的模型结果上传到网站上，然后网站根据你的结果对你进行排名。如果你的结果可以击败其他参赛选手，那么你可能获得现金奖励。
经常出入DC竞赛、kaggle、天池等大数据比赛的同学应该很了解xgboost这座大山。
由于时间较紧，且人手不够，不能采用分类方法，主要是没有时间人工分类一部分生成训练集……所以只能用聚类方法，聚类最简单的方法无外乎：K-means与层次聚类。 尝试过使用K-means方法，但结果并不好，所以最终采用的是层次聚类，也幸亏结果还不错……⊙﹏⊙ ---- 分词（Rwordseg包）： 分词采用的是Rwordseg包，具体安装和一些细节请参考作者首页 http://jliblog.com/app/rwordseg。请仔细阅读该页提供的使用说明pdf文档，真是有很大帮助。 安装： P.S. 由于我是6
1.MyISAM MySQL 5.0 之前的默认数据库引擎，最为常用。拥有较高的插入，查询速度，但不支持事务.
摘要： 你是否为研究数据挖掘预测问题而感到兴奋？那么如何开始呢，本案例选自Kaggle上的数据竞赛的一个数据竞赛项目《泰坦尼克：灾难中的机器学习》，案例涉及一个小型数据集及到一些有趣且易于理解的参数，是一个完美的机器学习入口。 泰坦尼克号在进行从英国到纽约的处女航时，不幸的撞到了冰山上并沉没。在这场比赛中，你必须预测泰坦尼克号上乘客们的命运。 在这场灾难中，惊恐的人们争先恐后地逃离正在沉没的船是最混乱的事。“女士和儿童优先”是这次灾难中执行的著名准则。由于救生艇数量不足，只有一小部分乘客存活下来。在接
大数据文摘作品 编译：王梦泽、丁慧、笪洁琼、Aileen 数据科学团队在持续稳定的发展壮大，这也意味着经常会有新的数据科学家和实习生加入团队。我们聘用的每个数据科学家都具有不同的技能，但他们都具备较强的分析背景和在真正的业务案例中运用此背景的能力。例如，团队中大多数人都曾研究计量经济学，这为概率论及统计学提供了坚实的基础。 典型的数据科学家需要处理大量的数据，因此良好的编程技能是必不可少的。然而，我们的新数据科学家的背景往往是各不相同的。编程环境五花八门，因此新的数据科学家的编程语言背景涵盖了R, MatL
在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测
导读：本次分享的主题为推荐系统中模型训练及使用流程的标准化。在整个推荐系统中，点击率 ( CTR ) 预估模型是最为重要，也是最为复杂的部分。无论是使用线性模型还是当前流行的深度模型，在模型结构确定后，模型的迭代主要在于特征的选择及处理方面。因而，如何科学地管理特征，就显得尤为重要。在实践中，我们对特征的采集、配置、处理流程以及输出形式进行了标准化：通过配置文件和代码模板管理特征的声明及追加，特征的选取及预处理等流程。由于使用哪些特征、如何处理特征等流程均在同一份配置文件中定义，因而，该方案可以保证离线训练和在线预测时特征处理使用方式的代码级一致性。
双塔模型，使用ERNIE-Gram预训练模型，使用margin_ranking_loss训练模型。
InTouch 提供了两个 “标记名字典”实用程序：DBDump 和 DBLoad。
Json是一种轻量级的数据交换格式。Json源自JavaScript语言，易于人类的阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，是目前应用最广泛的数据交换格式。 Json是跨语言，跨平台的，但只能对Python的基本数据类型做操作，对Python的类就无能为力。JSON格式和Python中的字典非常像。但是，json的数据要求用双引号将字符串引起来，并且不能有多余的逗号。
编者按： 这个世界不缺工程师，但是缺大师。如果在Qt里写个app，传统做法，需要熟悉API，熟悉C++，熟悉Qt本身的实现，同时还要熟悉编程环境。 现在出现了一种类似于脚本Javascript的语言，利用它，我们可以少编写一些程序逻辑。可不，最近我就利用它开发出了个浏览器。大家都没有。 欢迎来到声明式UI语言QML的世界.在本入门教程中,我们使用QML创建一个简单的文本编辑器.阅读这个教程后,就可以使用QML和Qt C++开发应用程序了. 安装 首先需要安装包含Qt Quick的Qt最新版本,现在是Qt4.
Kaggle：Abstraction and Reasoning Challenge Top1方案解读
在上面的几篇文章当中都有实战项目进行配合，帮助各位看我的文章的小伙伴可以亲切的感受到爬虫的乐趣。在实战的过程当中很多时候也会将数据保存起来放在Excel文件或者是文本文件当中，但是却没有对数据的存储做详细的介绍，因此本次文章我就打算为大家带来数据存储的保姆级教程！
前面我们学完了 pandas 中最重要的两个数据结构： Series 和 DataFrame，今天来侃侃 pandas 读写文件的那些 tricks，我有十足的信心，大家看了定会有所收获。
开始之前，通知下我的读者，随着订阅读者越来越多，为了对读者们负责，有以下几件事情需要告知下：
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送（请在上一篇文章末尾查看） 在该系列第一篇《OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理》文章中，已经下载了ORL人脸数据库，并且为了识别自己的人脸写了一个拍照程序自拍。之后对拍的照片进行人脸识别和提取，最后我们得到了一个包含自己的人脸照片的文件夹s41。在博客的最后我们提到了一个非常重要的文件——at.txt。 1、csv文件的生成 当我们写人脸模型的训练程序的时候，我们需要读取
原文标题：How To Create Data Products That Are Magical Using Sequence-to-Sequence Models 作者：Hamel Husain
作者 | 杨秀璋（笔名：Eastmount），贵州财经大学信息学院老师，硕士毕业于北京理工大学，主要研究方向是Web数据挖掘、知识图谱、Python数据分析、图像识别等。著有《Python网络数据爬取及分析从入门到精通》等书籍，五年来在CSDN原创近300篇文章、12个专栏。
你可能知道TensorFlow的核心是用C++构建的，然而只有python的API才能获得多种便利。 当我写上一篇文章时，目标是仅使用TensorFlow的C ++ API实现相同的DNN（深度神经网络），然后仅使用CuDNN。从我入手TensorFlow的C ++版本开始，我意识到即使对于简单DNN来说，也有很多东西被忽略了。 文章地址：https://matrices.io/deep-neural-network-from-scratch/ 请记住，使用外部运算训练网络肯定是不可能的。你最可能面临的错误
我们已经学习 urllib、re、BeautifulSoup 这三个库的用法。但只是停留在理论层面上，还需实践来检验学习成果。因此，本文主要讲解如何利用我们刚才的几个库去实战。
前 言 如果你是数据行业的一份子，那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事。不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法——很快就会让你感到抓狂！噢！我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢。 对于所有数据科学家和数据工程师来说，和不同的格式打交道都乏味透顶！但现实情况是，人们很少能得到整齐的列表数据。因此，熟悉不同的文件格式、了解处理它们时会遇到的困难以及处理某类数据时的最佳／最高效的方法，对于任何一个数据科学家（或者数据工程师）而言都必不可少。 在本篇文章中，你会了解到数据科学家
对别名的修改会影响原变量，（浅）复制中的元素是原列表中元素的别名，而深层复制是递归的进行复制，对深层复制的修改不影响原变量。
1. 易混淆操作 本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。 1.1 有放回随机采样和无放回随机采样 import random random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list，有放回采样 random.sample(seq, k) # 长度为k的list，无放回采样 1.2 lambda 函数的参数 func = lambda y: x + y # x的值在函数运行时被绑定 func = lambda y, x=x: x + y # x的
tf_train_shuffle_batch函数解析: http://blog.csdn.net/u013555719/article/details/77679964
从10多年前JSON在线编辑器的早期开始，用户经常反映编辑器有时会破坏他们JSON文档中的大数字的问题。直到现在，我们也没能解决这个问题。在这篇文章中，我们深入解释了这个问题，并展示如何在JSON Editor Online中解决这个问题。
长假大家在家干嘛呢? 是宅在家煲电视剧看跨年的晚会；还是去逛街吃吃火锅唱唱歌；或者是三五好友下馆子一起聚聚聊聊；还是在图书馆充电学习。 大家不要忘记学习Python哦，下面是老司机总结的一些干货技巧，
在游戏开发过程中，经常要用到Excel编辑各类数据，如果可以直接用Excel支持的文件格式来读取数据，修改将非常便捷。
C 语言是由 Dennis Ritchie 于 1972 年在贝尔实验室创建的一种通用编程语言。尽管年代久远，它仍然是一款非常流行的语言。它之所以受欢迎的主要原因是它是计算机科学领域的基础语言之一。C 语言与 UNIX 紧密相连，因为它被用于编写 UNIX 操作系统。
文件是指存储在外部介质上数据的集合，文本文件编码方式包括ASCII格式、Unicode码、UTF-8码、GBK编码等。文件的操作流程为“打开文件-读写文件-关闭文件”三部曲。
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句 第五章 函数 第六章 面向对象基础 第七章 面向对象深入 第八章 异常机制 第九章 文件操作
本文介绍了针对iOS平台静态代码扫描工具Coverity、Infer、Clang、Oclint的接入与对比，探讨了在代码扫描过程中可能遇到的坑点。通过对比分析，总结了各工具在准确率、扫描维度、误报率等方面的表现，并给出了部分代码分析结论。
选自Medium 作者：Oren Dar 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南、路雪 在学习过深度学习的基础知识之后，参与实践是继续提高自己的最好途径。本文将带你进入全球最大机器学习竞赛社区 Kaggle，教你如何选择自己适合的项目，构建自己的模型，提交自己的第一份成绩单。 本文将介绍数据科学领域大家都非常关心的一件事。事先完成一门机器学习 MOOC 课程并对 Python 有一些基础知识有助于理解文本，但没有也没关系。本文并不会向大家展示令人印象深刻的成果，而是回顾基础知识，试图帮助初学者找到方向。 文章结
R本身提供了超过50个数据集，同时在功能包(包括标准功能包)中附带了更多的数据集。R自身提供的数据集存放在自带的datasets程序包中。
在C语言中，我们往往会遇见复杂的指针（如数据结构之中的二级指针），理解起来比较复杂，C++对此加入了引用的概念。 指针和引用的大部分功能类似，是重叠的。 C++的引用可以在较为复杂的情况下进行一定替换，让代码变得更加简洁 但是不能完全替代指针！！！
在2016年10月底，我建立了“分享与成长群”，每人在每月都要输出一篇原创文章，一开始人数不多，汇总成PDF的工作量并不大，但现在人数已经超过70人了，该写个程序来解决这种重复性的工作了。 最终问题描
对于数据分析而言，数据大部分来源于外部数据，如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件中。 Pandas 常用的导入格式：import pandas as pd
正常如果你想写一个 .NET 的 NuGet 包，直接打包就好了，你的引用程序集会出现在 NuGet 包内的 lib 文件夹内。然而，如果我们的 NuGet 包包含本机依赖的话怎么办呢？
本文主要讲述朴素贝叶斯分类算法并实现中文数据集的舆情分析案例，希望这篇文章对大家有所帮助，提供些思路。内容包括：
今天介绍如果数据量超过104万行Excel无法打开了，用什么软件可以打开呢？Snapde，一个专门为编辑超大型数据量CSV文件而设计的单机版电子表格软件；它在C++语言开发的Snapman多人协作电子表格内核基础上进行了重新设计，换用C语言重新开发内核，比Snapman的电子表格核心有了质的提升，支持编辑数据从原来的的15兆CSV提升到了2.5G，原来编辑5万行就会很卡的，现在编辑一两千万行都不会卡。Snapde安装包15.4m（主要python语言的文件占用空间），主程序非常轻巧启动超快；下面来一些大文件CSV测试其性能（1个三百多兆，1个一个G，1个3.53G）：
本文共3200字，建议阅读10分钟。 本文将教你使用做紧致预测树的算法来进行序列学习。
最近在做一个工业巡检的项目，主要涉及的内容是指针型表计的读取。本系列文章主要介绍实现表计读取的全流程开发（立个FLAG，想想真是肝...留下了不争气的眼泪)，其中主要使用的工具为百度开发的PaddleX和Visual studio 2019。
需求：把一个文件夹下的多个csv文件合并成一个文件，文件的格式是相同的，只是按照不同的月份分成了多个文件，现将文件夹下的文件进行合并
经常有同学问我，老师为啥同样的格式的两个文件我用同样的方法导入到Python里面，一个可以正常导入，一个却会报错，这是为什么呢？你应该也有遇到过这种情况，就是表面相同的文件，文件名完全相同，格式完全相同（至少肉眼看上去是），而且里面的内容也是一样的，但是你用同样的代码却不能打开每一个文件。
以 py 扩展名的文件是 Python 源码文件，由 python.exe 解释，可在控制台下运行。可用文本编辑器读写。
**建立模型通过长文本数据正文(article)，预测文本对应的类别(class) **
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
