Python的6种数据类型操作总结 本文对Python中常见6种数据类型的操作进行了汇总： Numbers（数字） String（字符串） List（列表） Tuple（元组） Dictionary（字典...= 1.3常用函数 取绝对值：abs 四舍五入：round 取整：int 转浮点数：float 二、字符串String 字符串是Python中常见的数据类型之一，能够使用str函数将其他类型的数据强制转成字符类型...2.1键盘输入 终端中通过input函数输入的任何内容都是字符串数据 2.2三种方法生成 通过3种方法生成字符串数据： 单引号：`python` 双引号：“python” 三引号：一般字符串内容较长时使用...列表元素重复：* 返回列表中的最值（比较ASCII码）：max、min 3.3常见操作 索引和切片操作（类比字符串） append：将整体追加到列表的末尾 extend：列表中的每个元素进行合并，组成一个大的列表...，字典是无序的数据类型，主要是用来存放具有一定映射关系的数据。
Flink入门案例 前置说明 API API Flink提供了多个层次的API供开发者使用，越往上抽象程度越高，使用起来越方便；越往下越底层，使用起来难度越大 注意：在Flink1.12时支持流批一体...，DataSetAPI已经不推荐使用了，后续其他案例都会优先使用DataStream流式API，既支持无界数据处理/流处理，也支持有界数据处理/批处理！...-source 3.处理数据-transformation 4.输出结果-sink 5.触发执行-execute 其中创建环境可以使用如下3种方式: getExecutionEnvironment() ...-source * 3.处理数据-transformation * 4.输出结果-sink * 5.触发执行-execute */ public class WordCount3_Lambda...-source * 3.处理数据-transformation * 4.输出结果-sink * 5.触发执行-execute//批处理不需要调用!
，以及如何在 macOS 上运行大模型。...确定教材 :: 大模型顾名思义就是大，需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配 找老师 :: 即用什么样的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系 就业指导...Token 是原始文本数据与 LLM 可以使用的数字表示之间的桥梁。...使用内存占用更小的数据类型是一种直接的方式，比如 16 位的浮点数就可以直接将内存使用减倍。...open-source alternative to GitHub Copilot server 总结 说来可笑，ChatGPT 的开发者 OpenAI 并不像其名字那样开放，ChatGPT 的源码与模型数据是不对外开放的
二、redis的数据类型 redis有5种数据类型，分别如下 String：字符串 List：列表 Set：集合 Hash：散列 Sorted Set：有序集合 HyperLogLog：基数 三、数据类型使用...org.springframework.core.serializer.support.DeserializingConverter.convert(DeserializingConverter.java:73) ... 29 more 在使用大的...hash结构时，要考虑返回数据的大小，以避免返回太多数据，引发JVM内存溢出或者redis的性能问题。...注意下面几点 对于大量数据操作的时候，要考虑插入和删除内容的大小，因为这将时十分消耗性能的命令，会导致redis服务器的卡顿。对于不允许出现卡顿的服务器，可以进行分批次操作。...基数的作用是评估大约需要准备多少个存储单元去存储数据。基数不能存储元素。 ?
Istio 从 v1alpha3 开始，用 Ingress Gateway 组件替代了符合 Kubernetes 规范的 Ingress Controller，...
来源：数据分析不是个事 一个优秀的数据分析师，除了要掌握基本的统计学、数据库、数据分析方法、思维、数据分析工具技能之外，还需要掌握一些数据挖掘的思想，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距之一...市面上很多关于数据挖掘算法的介绍深奥难懂，今天就给大家用简单的大白话来介绍数据挖掘十大经典算法原理，帮助大家快速理解。 一、PageRank 当一篇论文被引用的次数越多，证明这篇论文的影响力越大。...分类树：处理离散数据，也就是数据种类有限的数据，输出的是样本的类别 回归树：可以对连续型的数值进行预测，输出的是一个数值，数值在某个区间内都有取值的可能 回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测...有监督学习：即在已有类别标签的情况下，将样本数据进行分类。 无监督学习：即在无类别标签的情况下，样本数据根据一定的方法进行分类，即聚类，分类好的类别需要进一步分析后，从而得知每个类别的特点。...硬间隔：数据是线性分布的情况，直接给出分类。 软间隔：允许一定量的样本分类错误。 核函数：非线性分布的数据映射为线性分布的数据。
之前的 Service Entry 一文中讲到了 ServiceEntry 对象，让网格内部的应用在访问外部应用时，可以使用 VirtualService 进行...
Apache Phoenix的基本入门操作 一、Phoenix的快速入门 1、需求 本次的小DEMO，我们沿用之前的订单数据集。我们将使用Phoenix来创建表，并进行数据增删改查操作。...例如： CREATE TABLE IF NOT EXISTS 表名 ( ROWKEY名称 数据类型 PRIMARY KEY 列蔟名.列名1 数据类型 NOT NULL..., 列蔟名.列名2 数据类型 NOT NULL, 列蔟名.列名3 数据类型 ); 例如：订单明细建表语句 create table if not exists ORDER_DTL...查询数据与之前的SQL基本一致的 注意: Phoenix不支持多表查询操作, 只能进行简单的单表查询工作 6、更新数据 与添加数据的语法是一致的 upsert into order_info values...('000001','未支付',4070,1,'4944191','2021-07-14 12:09:16','手机'); 7、删除数据 与标准SQL一样，Phoenix也是使用delete语句来实现数据的删除
许多职业需要几年的时间来学习和训练, 而对于许多刚刚踏入网页开站发的人来说, 最令人高兴的事莫过于可以很轻松的入门。 但你真的找到了适合自己的学习平台吗?...推荐内容 “Introduction to the SQL” “Drawing and animation using JavaScript” 第一节是关于数据库引擎的课, 课程中设置了层层挑战, 需要学习者通过编写
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。...这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏...一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
什么是数据血缘？ 数据的产生、加工融合、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系。借鉴人类社会中类似的一种关系来表达数据之间的这种关系，称之为数据的血缘关系。数据血缘是元数据的组成部分之一。...对数据的分类、归纳、总结等对数据进行的描述信息又形成了新的数据，不同程度的描述信息形成了数据的层次。...数 据 血 缘 用 途 数据溯源 数据的血缘关系，体现了数据的来龙去脉，能帮助我们追踪数据的来源，追踪数据处理过程。当数据发生异常，需要能追踪到异常发生的原因，把风险控制在适当的水平。...数据价值 数据的价值如何衡量，是一个很头疼的问题。要想对数据进行价值评估，就需要有个依据；而数据血缘，就提供了几个方面的参考数据，方便进行评估。 数据受众：数据需求方越多，数据价值越大。...更新量级：更新数据量越大，数据价值越大。 更新频次：更新越频繁，数据价值越大。 质量评估 这是数据分析应用的需求，需要对最终呈现的结果数据质量有所把控。
数据质量理论部分 1 相关概念 【数据质量】 数据的一组固有属性满足数据消费者要求的程度。...1).数据固有属性 真实性：即数据是客观世界的真实反映 及时性：即数据是随着变化及时更新的 相关性：即数据是数据消费者关注和需要的 2).高质量数据满足要求（消费者角度） 可得的，当数据消费者需要时能够获取到...； 及时的，当需要时，数据获得且是及时更新的； 完整的，数据是完整没有遗漏的； 安全的，数据是安全的，避免非授权的访问和操控； 可理解的，数据是可理解和解释的； 正确的，数据是现实世界的真实反映。...因此，同样的数据表现，比如数据实际值不在定义的范围内，如果定义的范围准确，值完全没有意义，那么这属于数据错误。数据的准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集。...技术因素 主要是指由于具体数据处理的各技术环节的异常造成的数据质量问题。数据质量问题的产生环节主要包括数据创建、数据获取、数据传输、数据装载、数据使用、数据维护等方面的内容。
这篇文章主要是入门大数据，不涉及到高深的知识点和理论，我相信每个人都看得懂。如果文章有错误的地方，不妨在评论区友善指出~ 一、什么是大数据？...文件系统存在以下缺点：数据共享性差，冗余度大；数据独立性差 数据库系统实现整体结构化，这是数据库系统与文件系统的本质区别。...大到什么程度呢？一块普通的硬盘不能将一个文件存储下来。 那我还想将这个文件存下来，怎么办呢？...现在呢，由于数据量是非常大的，分散到不同的机器上。我们想要对数据进行处理，我们肯定会有一段写好的程序。...本身它们网站本身是没有这个数据的，这个数据是从别人那爬过来的。 2、数据库本来就已经存储了我们的数据，而我们要做的只是把数据库的数据导入我们的大数据平台那儿，让数据能够得到更好的分析。
数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天。...上面图中的大问题是：我们仍然依赖于单一的PostgreSQL （数据库管理系统）来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的： ?...我们评估了各种NoSQL（不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称）的具有上述特点风格的数据库。...追加（无更新）数据模型：它仅支持一个只追加数据模型中，一旦它被写入后，就不能进行修改。这对于存储交易数据，并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型，修改会自然幂等和交换。...在真正可以开始大迁移之前，第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移，因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。
更多信息：K – 最近邻算法入门（简化版） ? 我们可以很容易地在现实生活中应用到 KNN。如果想要了解一个完全陌生的人，你也许想要去找他的好朋友们或者他的圈子来获得他的信息。...上面示例中的黑线将数据分类优化成两个小组，两组中距离最近的点（图中A、B点）到达黑线的距离满足最优条件。这条直线就是我们的分割线。接下来，测试数据落到直线的哪一边，我们就将它分到哪一类去。...使用 K – 均值算法来将一个数据归入一定数量的集群（假设有 k 个集群）的过程是简单的。一个集群内的数据点是均匀齐次的，并且异于别的集群。 还记得从墨水渍里找出形状的活动吗？...找到距离每个数据点最近的质心，并与新的k集群联系起来。重复这个过程，直到数据都收敛了，也就是当质心不再改变。 如何决定 K 值： K – 均值算法涉及到集群，每个集群有自己的质心。...作为一个数据科学家，我们提供的数据包含许多特点。这听起来给建立一个经得起考研的模型提供了很好材料，但有一个挑战：如何从 1000 或者 2000 里分辨出最重要的变量呢？
系统：Windows 10 Python：3.6.0 这个系列是Python基础入门 今天讲讲三大结构：顺序，循环，判断 写在前面的话 三大结构基本在所有编程语言中都是存在的 顺序结构，就是依次将代码一句一句往下执行
今天，就和大家一起梳理下TensorFlow的十大基础操作。详情如下： ? 一、Tensorflow的排序与张量 Tensorflow允许用户把张量操作和功能定义为计算图。...张量是通用的数学符号，代表保存数据值的多维列阵，张量的维数称为阶。 ?...通过调用tf.placeholder函数把这些张量加入计算图中，而且他们不包括任何数据。然而一旦执行图中的特定节点就需要提供数据阵列。...当在图中处理节点的时候，需要产生python字典来为占位符来提供数据阵列。...在研发神经网络模型的时候，有时会碰到大小规模不一致的小批量数据。
数据科学虽然刚刚兴起，却发展迅速。 只要有数据的地方，就需要数据科学团队来分析、挖掘数据。 因而，在各个行业都需要大量的数据科学家。...所以我并不建议从最基础的数学理论开始学习数据科学。 下面的这些建议会告诉你如何高效、快速的入门数据科学 ? 数据科学知识体系图 1....请记住，数据无处不在，所以从现在开始，时刻的关注数据，并且思考我可以从数据中获取哪些信息，即便目前你还没有办法去实现。 2....以下的链接包含了很多适合入门的数据集： 100+ Interesting Data Sets for Statistics Datasets subreddit UCI machine learning...一些有用的资源 可汗学院 线性代数导论 微积分 统计学习基础 Andrew Ng的机器学习课程 统计入门 google学术 统计概念入门
前言，学大数据要先换电脑： 保证电脑4核8G内存64位操作系统，尽量有ssd做系统盘，否则卡到你丧失信心。硬盘越大越好。 1，语言要求 java刚入门的时候要求javase。...telnet，ping等网络排查命令的使用 3，sql基本使用 sql是基础，hive，sparksql等都需要用到，况且大部分企业也还是以数据仓库为中心，少不了sql。...4，大数据基本了解 Zookeeper，hadoop，hbase，hive，sqoop，flume，kafka，spark，storm等这些框架的作用及基本环境的搭建，要熟练，要会运维，瓶颈分析...6，hive和hbase等仓库 hive和hbase基本是大数据仓库的标配。要回用，懂调优，故障排查。 hbase看浪尖hbase系列文章。hive后期更新。...b),数据分析。（算法精通） c),平台开发。（源码精通） 自学还是培训？ 无基础的同学，培训之前先搞到视频通学一遍，防止盲目培训跟不上讲师节奏，浪费时间，精力，金钱。
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