所有编程语言都离不开循环。因此，默认情况下，只要有重复操作，我们就会开始执行循环。但是当我们处理大量迭代（数百万/十亿行）时，使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时，后来才意识到它行不通。这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。
Tokei 是一个显示有关代码统计信息的程序。Tokei 将显示文件数、这些文件中的总行数以及按语言分组的代码、注释和空白。Tokei 非常快，能够在几秒钟计算数百万行代码。它支持扩展，支持多种编程语言，并且它可以输出多种格式。 并且 Tokei 是跨平台的，可以在 Mac、linux 和 windows 上使用。
NumPy是一个用于科学计算和数据分析的Python库，也是机器学习的支柱。可以说NumPy奠定了Python在机器学习中的地位。NumPy提供了一个强大的多维数组对象，以及广泛的数学函数，可以对大型数据集进行有效的操作。这里的“大”是指数百万行。
用全球新闻报道去分析、观察乃至预测人类社会是一种什么样的情况？ 由谷歌理念所倡导的GDELT项目旨在创建一个实时、开放的世界新媒体资料索引库，与全世界一同分享以编码形式存在的源数据。GDELT库是世界上最大的关于全球化社会的开放数据集，它的复杂性、增长率和分析负荷，使得对数据的理解和获取具有特别的挑战。GDELT多元的用户群和应用范围意味着其访问模式难以有章可循——各式各样的查询仅通过一次分析便可获取几十条相关信息，完全不同于传统索引数据库的使用方法。 由于从每篇文章中归纳出的主题和情感种类逐渐增多，GDE
2022年度编程语言揭榜！在C++、C、Python三种候选语言中，C++ 脱颖而出，成为 TIOBE 2022年度编程语言的最终获得者！
Google最近发表了一篇有关大数据系统的论文，讨论了一个名为Mesa的数据仓库系统，它能处理近实时数据，即使在整个数据中心断线后还能正常工作。 Mesa是一个高度可扩展的分析数据仓库系统，能存储与Google广告业务有关的关键测量数据。Mesa能满足复杂和具有挑战性的用户与系统需求，包括近实时数据提取和查询，同时在海量数据和查询量中保持高可用性、可靠性、容错率和扩展性。Mesa每秒能处理数百万行更新，每天进行数十亿查询抓取数万亿行数据。Mesa能进行跨数据中心复制，即使在整个数据中心故障时，也能以低延迟返
如果你在Python中处理数据，Pandas必然是你最常使用的库之一，因为它具有方便和强大的数据处理功能。
导读：总是看到有人说，动态一时爽，重构火葬场。然而这世界上有的是著名的开源项目， 也有像 Github、Instagram 这样流量巨大的知名网站是基于动态语言开发的，经过了这么多年重构，也未听说哪个作者进了火葬场的，不明白这些人是真的不知道还是装作看不见呢？
总是看到有人说，动态一时爽，重构火葬场。 然而这世界上有的是著名的开源项目，也有像 Github、Instagram 这样流量巨大的知名网站是基于动态语言开发的，经过了这么多年重构，也未听说哪个作者进了火葬场的，不明白这些人是真的不知道还是装作看不见呢？不过他们说动态语言大到一定程度就无法维护，虽然这话也同样不值一驳，不过也提醒了我，我也很好奇用动态语言开发的项目规模能大到什么程度。 从我知道的信息看，用动态语言开发的最大规模的项目可能要算是 OpenStack，据说代码总量已经达到数百万行，并且还在持续
Excel是大家最常用的数据分析工具之一，借助它可以便捷地完成数据清理、统计计算、数据分析（数据透视图）和图表呈现等。
一分钟AI 中国内地首条国产无人驾驶地铁线路（燕房线）本月在京开通，是我国内地首条拥有完全自主知识产权、全自动运行的地铁线。 雅马哈AI进军音乐界，在最佳时机做出最合适的伴奏，完美配合人类音乐家 李嘉诚维港投资基金第一笔香港投资，由AI初创公司Fano Labs（有光科技）获得，投资金额未披露。 阿里江苏云计算数据中心落户江苏南通，总投资180亿元，支撑南通正在全力打造的华东地区重要“信息港”项目。 360发布智能扫地机器人，预定到手1399元，12月18日天猫开启首发预约，2018年1月16日正式开售
今天分享一个个比 Excel 更好用的 Python 工具，看完后，估计你要跟 Excel 说拜拜了。它就是 Mito
机器之心报道 编辑：杨阳 或许，你做的数学考题，是机器生成的。 MIT 的学生可以不费吹灰之力就能解决多元微积分、微分方程、线性代数等数学课题，但这些却把机器学习模型给难倒了。因为机器学习模型只能回答小学或高中水平的数学问题，而且它们并不总是能找到正确答案。 现在，来自 MIT、哥伦比亚大学、哈佛大学和滑铁卢大学的研究者，他们使用小样本学习、OpenAI 的 Codex 来自动合成程序，在几秒钟内解决了大学数学问题，达到了人类水平。这项研究发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上。 此外，该模型对生成的解
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读7分钟本文为你介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现。 在本文中将介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现，本文提供有关在图像检索任务中使用的推荐方法的背景信息。阅读本文后你将有能够从头开始创建类似图像的搜索引擎的能力。 图像检索（又名基于内容的图像检索Content-Based Image Retrieval 或 CBIR）是任何涉及图像的搜索的基础。 上图来自文
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您是否曾经想过Netflix是如何向您推荐您感兴趣的电影？或者亚马逊如何向您推荐难以抵制购买的产品? 显然，这些网站已经弄清了您喜欢看或买的东西。他们在后台运行一段代码，该代码可以在线收集有关用户行
该文介绍了如何使用Numpy库进行科学计算，包括创建数组、广播、数学运算、逻辑运算、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算和随机模拟等。其中，Numpy库中最核心的部分是ndarray对象，它封装了同构数据类型的n维数组，提供了丰富的方法和属性，使得对数组的操作更加高效和简单。此外，Numpy还提供了用于科学计算的函数和操作，包括数学运算、逻辑运算、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算和随机模拟等。
我们都熟悉“人工智能”这一概念。毕竟，这个词常常在热门电影中出现，如《终结者》、《黑客帝国》、《机械姬》。 但最近你也可能常常听到其他术语，如“机器学习”和“深度学习”，这些词有时与人工智能交替使用。 首先我将简单介绍一下人工智能（ Artificial Intelligence ），机器学习（ Machine Learning ）和深度学习（ Deep Learning ）三者的区别。 然后，我将分析人工智能和物联网为何是不可分割的，技术的不断进步和融合逐渐为为人工智能和物联网爆炸奠定了基础。 三者的区别
[注: 本文翻译自网上的一篇文章，有删节，原文：https://medium.com/iotforall/the-difference-between-artificial-intelligence-machine-learning-and-deep-learning-3aa67bff5991]
首先，最劲爆的消息莫过于特斯拉的机器人“擎天柱”在今天召开的AI DAY上登台亮相。
常规的知识库检索通常使用的是关键字与词条匹配，随着AGI的爆发，越来越多的知识库检索开始使用向量检索技术，特别是在RAG领域，增强型的生成式问答检索正在大面积应用和推广。
Github地址：https://github.com/jmcarpenter2/swifter
通常情况下，在机器学习中距离算法常用于衡量数据点之间的相似性或差异性。包括以下几个主要应用场景：
伴随着所有的初创公司正在使用它以及孩子们最近也在学习它的事实，这个谬误为何仍然存在是可以理解的。实际上 Python 已经 超过23岁了, 它最初发布于1991年, 早于 HTTP 1.0协议 5年且早于 Java 4年. 目前比较有著名的很早就使用 Python 的例子是在1996年: Google 的第一个成功的网络爬虫.
在 VoltDB（这是一种数据库） 经常使用到的术语，快速数据管道（Fast data pipeline），这是一种全新的现代应用程序 —— 这种应用程序将流式传输（或者说 “快速数据”） 与大数据紧密结合在了一起。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 整理 | 苏宓 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 2022 年年度编程语言揭榜啦！在上个月预想的 C++、C、Python 三种候选语言中，C++ 脱颖而出，成为 TIOBE 2022 年度编程语言的最终获得者！ C++ 摘得桂冠 近段时间来，C++ 的发展有目共睹，其在上个月甚至首次超过了 Java，位居榜单第三的位置。现如今之所以赢得年度编程语言的称号，TIOBE 官方也进行了总结与回顾。 其表示，「C++ 受欢迎的原因是它出色的性能
在PayPal的编程文化中存在着大量的语言多元化。除了长期流行的C++和Java，越来越多的团队选择JavaScript和Scala，Braintree的收购也推出了成熟的Ruby社区。 有一种特别的语言，它在eBay和PayPal有很长的历史，在开发者心中的地位也在日渐提高，这种语言就是：Python。 多年来，Python一直得到eBay开发人员的广泛使用和支持。甚至在官方管理层支持以前，技术人员就开始使用Python，并从中受益。多年前，我加入PayPal，并选择Python来编写内部应用程序，但我发
新生开学了，部分大学按照兴趣分配室友的新闻占据了头条，这其中涉及到机器学习算法的应用。此外，新生进入大学后，可能至少参加几个学生组织或社团。社团是根据学生的兴趣将它们分为不同的类别，那么如何定义这些类别，或者区分各个组织之间的差别呢？我敢肯定，如果你问过运营这些社团的人，他们肯定不会说他们的社团和其它的社团相同，但在某种程度上是相似的。比如，老乡会和高中同学会都有着同样的生活方式；足球俱乐部和羽毛球协会对运动有着相同的兴趣；科技创新协会和创业俱乐部有相近的的兴趣等。也许让你去衡量这些社团或组织所处理的事情或运行模式，你自己就可以确定哪些社团是自己感兴趣的。但有一种算法能够帮助你更好地做出决策，那就是k-Nearest Neighbors（NN）算法， 本文将使用学生社团来解释k-NN算法的一些概念，该算法可以说是最简单的机器学习算法，构建的模型仅包含存储的训练数据集。该算法对新数据点进行预测，就是在训练数据集中找到最接近的数据点——其“最近邻居”。
自2009年以来，Square为小企业提供了快捷方便的信用卡支付服务。四年前，该公司通过其Cash App扩展到p2p交易领域。在经历了一些稳步增长之后，该应用在2016年人气飙升，短短几个月就拥有了数百万用户，并登上了应用商店下载量的榜首。问题？“我们有一个很大的单体的几十万行代码，这是建立在单一的MySQL数据库的假设上；它从一开始就没有被设计成可伸缩的。”工程经理Jon Tirsen说。随着用户的不断增加，公司不得不为数据库投入越来越昂贵的硬件；同时，Tirsen的三人团队需要替Cash App的可伸缩性问题想出一个长期解决方案。“因为我们有增长轨迹，我们真的需要很快很快的解决它，接受我们产品方面的挑战。”他说。
云计算发展如今已经达到了新的阶段，很多企业在将核心企业应用程序(如基于AS/400的ERP系统)迁移到云端方面拥有丰富的经验。在实际应用中，人们已经看到很多DevOps实践迁移到云中，其传统应用程序从整体转变为微服务。然而，这是人们发现的非常有趣的边缘项目。其中包括围绕数据摄取、物联网开发，以及大规模大型机和企业资源计划(ERP)系统的深度集成。
Gartner® Peer Insights™ 是一个面向全球、专门针对企业级软件的客户评审和评级平台。
本文介绍了图像相似度检测技术的背景、原理、实现方法和关键点。首先介绍了图像相似度检测的意义，然后阐述了基于分块、特征提取、哈希、深度学习的方法，以及实现过程中需要注意的关键点。最后，总结了当前图像处理领域的发展趋势，包括特征提取、哈希、深度学习等方面的应用，并提出了改进点。
5月31日消息，Gartner发布2024年《云数据库管理系统“客户之声”》（《Voice of the Customer for Cloud Database Management Systems》）行业洞察报告，腾讯云在截至2024年5月总计50条评价中获得96%的客户推荐，入选亚太区“客户之选”象限。这意味着腾讯云的数据库和大数据等产品的领先能力和实践经验获得了全球客户的认可。
就在上周，OpenStack社区公布了该项目的第十四个版本，即Newton。伴随着一系列新功能、修复与提升，Newton大多个层面迎来了升级。为了庆祝第十四个版本的推出，同时亦是纪念OpenStack
作为一名 Coder，你一定知道鼎鼎大名的 GitHub。这个拥有 143 万开发者的社区目前托管了 431 万个 git 项目，除了 Ruby on Rails、jQuery、Ruby、Erlang/OTP 等众多知名的开源项目外，近三年流行的开源库往往也都选择在 GitHub 首发，如：BootStrap、Node.js、CoffeScript 等。
编者按：TIOBE 最近公布了2017年1月编程语言指数排行榜，排名前三的还是 Java、C、C++， C# 和 Python 排第四和第五。 “年度编程语言”是授予在一年中比率增长量最高的编程语言。 在2016年中，Go 的比率增长量 2.16%，排在第一位，增长量排第二和第三是 Dart (+0.95%) 和 Perl (+0.91%)，所以 Go 赢得了 TIOBE 年度编程语言称号。 近期Google 运行了数百万行 Python 代码，YouTube 及其 API 的前端服务器代码主要是用 P
近日，小米生态链公司临奇科技完成数千万A轮融资。临奇科技是一家VR硬件公司，公司自2016年下半年开始进行VR一体机研发，曾参与小米VR一体机的研发工作，主要负责硬件设计和软件系统优化。此外，临奇科技自有品牌也在规划中，其新产品已经基本研发完成，新产品定位在休闲娱乐场景，售价未定。
原文标题：Why you should forget ‘for-loop’ for data science code and embrace vectorization 作者：Tirthajyoti Sarkar 翻译：杨金鸿 校对：丁楠雅 本文长度为1986字，建议阅读5分钟 数据科学需要快速计算和数据转换的能力。Python中的NumPy对象提供了优于常规编程结构算法，比如for循环。如何用简单的代码来演示它呢在11月27日至12月3日的KDnugget网站上，这篇文章被转载最多(http
某网友在 Hacker News 上发起了一个 “你见过的最糟糕的代码是什么？ ” 的问题，引起了广泛关注和讨论，评论数已接近600条。
3D场景理解是计算机视觉和机器人应用中的重要任务。然而，大多数现有方法主要集中在3D几何和外观估计或基于封闭类别数据集的3D对象检测和场景分割上。然而，为了使智能代理能够与物理世界平稳互动，仅仅理解由预先识别的标签特征化的空间子集是不足够的。受最新的基础模型在语言和视觉语义方面取得的进展所启发，本方法旨在开发更自然的3D场景表示。它整合了几何和开放词汇语义信息，便于后续任务中用语言查询。
近日，某网友在 Hacker News 上发起了一个 “你见过的最糟糕的代码是什么？” 的问题，引起了广泛关注和讨论，评论数已接近600条。其中，一位 ID 为“oraguy”的程序员对 Oracle 数据库代码的吐槽，更是引发热议。内容大意如下：
麻省理工学院的研究人员最近带来了一种全新的系统PClean，能够自动地清洗脏数据，如错误、值缺失、拼写错误和值不一致。
你有没有想过Netflix是如何推荐你想看的电影的？或者亚马逊如何向你展示你觉得需要购买的产品？
如果您也使用开源软件，我们可能会打赌您可能不知道您每天所做的事情都会影响十亿人口。惊讶吗你不应该！实际上，考虑到开放源代码软件在全球各行各业的普及程度，这一数字很有可能甚至更大。
文章转载自 OSCHINA 社区 [http://www.oschina.net]
李杉 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从图像和语音识别到自然语言分析，神经网络已经在很多领域大展身手。过去几年，它们的精确度已经几乎可以与人类媲美。但仍有很多神经网络无法完成的任务—
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