大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Elaine，田桂英，Aileen 导读：前段时间小白学数据专栏出了一期Python小抄表，后台反应强烈（点击查看大数据文摘小白学数据系列文章《小白学数据之常用Python库“小抄表”》）。确实，数据科学越来越热，但是对于想要学好它的小白们却很头疼一个问题，需要记住的操作和公式实在是太多了！小抄表是很实用的办法，那么今天我们就为大家送出一份大杀器：28张小抄表合辑！不管你是Python或R的初学者，还是SQL或机器学习的入门者，或者准备学习Hadoop，这里都有能满
Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？
pandas是python数据分析中一个很重要的包； 在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None；
如果你想用Python做数据分析，那么NumPy是你必须掌握的其中一个基础计算包。它可以很好的替代Python列表，因为NumPy数组更紧凑，允许快速读写访问，并且更方便和高效。 此外，它也是一些重要的数据操作和机器学习包的基础，如Pandas，Scikit-Learn和SciPy： Pandas数据操作建立在NumPy上，但是它不使用数组，而是使用了另外两个基本数据结构：Series和DataFrames； SciPy构建在Numpy上，提供了大量对NumPy数组进行操作的函数； 机器学习库 Scik
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
但存在几个问题，不能实时更新数据，制作的是静态的仪表盘，每次生成仪表盘都要调整代码，不能一运行就直接生成可视化仪表盘。
http://www.runoob.com/numpy/numpy-binary-operators.html
1.MySQL 数据库总结 MySQL 可以建多少个数据库，理论上是没有限制的，每一个数据库可以有上亿的对象，但是一般基于硬件要求、效率问题一般不超过64个， 超过64个会对数据处理速度造成影响，每一张表建议不超过过1亿条数据。
SQL是结构化查询语言，专门用来访问和处理数据库的编程语言。能够让我们以编程的形式，操作数据库里面的数据。
神经网络的训练中往往需要进行很多环节的加速，这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样的算法来加速机器学习过程。但是，在很多情况下，GPU 并不能完成 CPU 进行的很多操作。比如训练词嵌入时，计算是在 CPU 上进行的，然后需要将训练好的词嵌入转移到 GPU 上进行训练。
前面其实写了好几篇关于 mysql 索引的文章了，文章中有具体的实例和 sql 语句，这篇文章我想再用纯大白话讲讲 mysql 索引，文中不涉及具体 sql 。
Python是一种强大的编程语言，它拥有丰富的类库和模块，这些工具可帮助开发者更快地完成各种任务。本文将介绍一些Python中常用的类库，它们涵盖了从数据处理到Web开发的各个领域。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，这些类库都将对您的工作产生积极影响。
导读：NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包，提供了矩阵运算的功能。
索引类似书本的目录，查询书中的指定内容时，先在目录上查找，之后可快速定位到内容位置。在数据库中通常通过 B 树 / B + 树数据结构实现。
小熊昨天晚上做了一个非常真实的噩梦，有读者朋友催我”怎么又没有发文！让我们等的好辛苦“，今天一睁开眼眼看后台留言，特么，居然是真的！
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
之前有发过一篇Python学习手册：NumPy快速参考表 ，可做系列文章参考学习。 在Python语言里，Pandas库是数据科学家进行数据处理和数据分析最常用的工具之一，其它还包括matplotlib(数据可视化)和NumPy(数组)，其中是Numpy库是构建Pandas库的基础。 由于快速、灵活和易于表达，使用Pandas数据结构会让数据分析更加简单。但是这个库内置超多功能，对于刚开始使用的人来说，如何选择也并非易事。 希望下面的Pandas快速检查表能帮到大家。 这个表既是一个学习指南，又是一个P
主要包括计算机科学中基本的算法与数据结构，结合算法思想和Leetcode实战，总结介绍。
在神经网络学习之Ndarray对象和CNN入门 中，主要介绍了Ndarray维度的概念和CNN的大体流程图，本文基于此介绍Ndarray中比较重要的一个函数stack函数的使用以及numpy中的广播, 简单介绍下CNN。
NumPy is a Python module designed for scientific computation. NumPy是为科学计算而设计的Python模块。 NumPy has several very useful features. NumPy有几个非常有用的特性。 Here are some examples. 这里有一些例子。 NumPy arrays are n-dimensional array objects and they are a core component of scientific and numerical computation in Python. NumPy数组是n维数组对象，是Python中科学和数值计算的核心组件。 NumPy also provides tools for integrating your code with existing C,C++, and Fortran code. NUMPY还提供了将代码与现有C、C++和FORTRAN代码集成的工具。 NumPy also provides many useful tools to help you perform linear algebra, generate random numbers, and much, much more. NumPy还提供了许多有用的工具来帮助您执行线性代数、生成随机数等等。 You can learn more about NumPy from the website numpy.org. 您可以从网站NumPy.org了解更多关于NumPy的信息。 NumPy arrays are an additional data type provided by NumPy,and they are used for representing vectors and matrices. NumPy数组是NumPy提供的附加数据类型，用于表示向量和矩阵。 Unlike dynamically growing Python lists, NumPy arrays have a size that is fixed when they are constructed. 与动态增长的Python列表不同，NumPy数组的大小在构造时是固定的。 Elements of NumPy arrays are also all of the same data type leading to more efficient and simpler code than using Python’s standard data types. NumPy数组的元素也都是相同的数据类型，这使得代码比使用Python的标准数据类型更高效、更简单。 By default, the elements are floating point numbers. 默认情况下，元素是浮点数。 Let’s start by constructing an empty vector and an empty matrix. 让我们先构造一个空向量和一个空矩阵。 By the way, don’t worry if you’re not that familiar with matrices. 顺便说一句，如果你对矩阵不太熟悉，别担心。 You can just think of them as two-dimensional tables. 你可以把它们想象成二维表格。 We will always use the following way to import NumPy into Python– import numpy as np. 我们将始终使用以下方法将NumPy导入Python——将NumPy作为np导入。 This is the import we will always use. 这是我们将始终使用的导入。 We’re first going to define our first zero vector using the numpy np.zeros function. 我们首先要用numpy np.zeros函数定义我们的第一个零向量。 In this case, if we would like to have five elements in the vector,we can just type np.zeros and place the number 5 inside the parentheses. 在这种情况下，如果我们想在向量中有五个元素，我们可以只键入np.zero并将数字5放在括号内。 We can defin
计算这百万个操作并存储结果需要几秒钟！甚至现在的手机的处理速度都以Giga-FLOPS衡量时（即每秒数十亿次数字运算）。 不过事实证明，这里的瓶颈不是操操作系统作本身，而是CPython在循环的每个循环中必须执行的类型检查和函数分派。 每次计算倒数时，Python都会首先检查对象的类型，并动态查找要用于该类型的正确函数。如果我们使用的是已编译的代码（静态语言的优势），则在代码执行之前便会知道此类型规范，并且可以更有效地计算结果。
Numpy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包，其提供了矩阵运算的功能。本文带你了解Numpy的一些核心知识点。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
除了明显的科学计算用途之外，Numpy还可以用作通用数据的高效多维容器，定义任意的数据类型。这些都使得Numpy能够无缝、快速地与各种数据库集成。
Mysql5.7版本以后新增的功能，Mysql提供了一个原生的Json类型，Json值将不再以字符串的形式存储，而是采用一种允许快速读取文本元素（document elements）的内部二进制（internal binary）格式，并提供了不少内置函数,通过计算列，甚至还可以直接索引json中的数据。
那就是搞定面试官系列，我会把常见的面试知识通过这个专栏写出来，比如我们常见的 Java、MySQL、Redis、MQ 以及其他的一些技术框架。
【新智元导读】ChatbotLife 的创始人兼编辑 Stefan Kojouharov 收集并整理了一系列 AI 相关的信息图示，为了便于使用，还附带了注释和说明，所有的图（表）都可点击放大查看，推荐收藏。 神经网络：搞清结构就看这张 人是视觉动物，要了解神经网络，没有什么比用图将它们的形象画出来更加简单易懂了。这张信息图示里囊括 26 种架构，虽然不都是神经网络，但却覆盖了几乎所有常用的模型。直观地看到这些架构有助于你更好地了解它们的数学含义。 系统掌握神经网络，阅读【美丽的神经网络：13种细胞构筑的深
MySQL 哈希索引又基于哈希表（散列表）来实现，所以了解什么是哈希表对 MySQL 哈希索引的理解至关重要。接下来，我们来一步一部介绍哈希表。
本文将介绍Numpy的基本语法，包括数组的创建、索引和切片、数学运算、广播和聚合等功能，以帮助读者快速上手和熟练使用Numpy进行数值计算。
数值计算是数据挖掘、机器学习的基础。Python提供多种强大的扩展库用于数值计算，常用的数值计算库如下所示。
一. Python相关的科学计算库 ● NumPy NumPy是Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础库。它提供了如下内容：快速有效的多维数组对象ndarray，数组之间的运算，基于数组的数据读写到磁盘功能，线代运算，傅里叶变换，随机数生成，将C、C++和Fortran集成到Python的工具。 ● pandas pandas提供了丰富的数据结构和功能，可以快速、简单、富于表现地处理结构化数据。它是使Python在数据分析领域强大高效的关键组件之
Pandas是数据处理中非常常用的一个库，是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库，对这个库是否能够熟练的应用，直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的，让以NumPy为中心的应用变得更加的简单，它专注于数据处理，这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换，缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法，也包含了从多种数据源中读取数据的方法，比如Excel、CSV等，这些我们后边会讲到，让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型，分别是Series和DataFrame，我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象，它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的，代码示例如下：
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，这一节的内容是对于InnoDb的存储结构进阶了解，同时介绍为什么会使用B+索引作为最终数据结构，但是实际上InnoDb在具体实现中也并没有完全遵循B+的格式，而是在内部做了很多“手脚”，这也是所谓理论和实践之间的差异。
多个 key 值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表。
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NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。
下载本书：http://www.jianshu.com/p/fad9e41c1a42（更新为GitHub链接） 下载本书代码：https://github.com/wesm/pydata-book（建议把代码下载下来之后，安装好Anaconda 3.6，在目录文件夹中用Jupyter notebook打开） ---- 本书是2017年10月20号正式出版的，和第1版的不同之处有： 包括Python教程内的所有代码升级为Python 3.6（第1版使用的是Python 2.7） 更新了Anaconda和
NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算，其语法跟标量元素之间的运算一样。
python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。平时虽然一直在用，也看过很多教程，但纸上得来终觉浅，还是需要自己系统梳理总结才能印象深刻。本篇先从numpy开始，对numpy常用的方法进行思维导图式梳理，多数方法仅拉单列表，部分接口辅以解释说明及代码案例。最后分享了个人关于axis和广播机制的理解。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
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
虽然到了 12 月，看似秋招结束了，其实还没有，还有很多公司在进行补录的环节，认识到一些同学在这个月被捞起来重新面试了，而且推进的流程都很快，基本上 2 周左右就速通 offer 了，不少同学在这个时间点“捡漏”到了大厂 offer。
在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。
在这篇附录中，我会深入NumPy库的数组计算。这会包括ndarray更内部的细节，和更高级的数组操作和算法。 这章包括了一些杂乱的章节，不需要仔细研究。 A.1 ndarray对象的内部机理 NumPy的ndarray提供了一种将同质数据块（可以是连续或跨越）解释为多维数组对象的方式。正如你之前所看到的那样，数据类型（dtype）决定了数据的解释方式，比如浮点数、整数、布尔值等。 ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图（strided view）。你可能想知道数组视图arr[
导读：本文是根据 Stefan Kojouharov 发表在 Medium 上的文章整理而成的一份人工智能、神经网络、机器学习、深度学习和大数据方面的速查表。为了便于查找与使用，本文对每个主题进行了分类，希望可以对各位的工作有所帮助。
这个算法的思想就是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。所以，当指定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。
ufunc是universal function的缩写，它是一种能对数组的每个元素进行操作的函数。NumPy内置的许多ufunc函数都是在C语言级别实现的，因此它们的计算速度非常快。让我们来看一个例子：
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