假设有一个发送方在向接收方发送消息。如果没有任何加密算法，接收方发送的是一个明文消息：“我是小灰”
数据清洗，是数据分析中不可缺少的一个环节，其处理的好坏在很大程度上影响着数据分析的结果。而且以前听老师说过数据清洗占整个的数据分析的一半时间以上（汗。。。数据清洗也是一个大学问啊）。
本章主要是针对AES加密的原理过程进行梳理。不在于细节，了解各个参数和类的功能来帮助我们再加密是更好的选择如何使用加密。
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
网格搜索是将多个参数的不同取值放在一起，同时进行参数的调节，找出最匹配的值，本质上是枚举技术。
数据清理是每个人都要做的事情之一，但很少有人专门讨论这件事，原因很简单，这不是机器学习的“最性感”的部分。而且，没有什么可供挖掘的隐藏技巧和秘密。
專 欄 ❈ 罗罗攀，Python中文社区专栏作者 专栏地址： http://www.jianshu.com/u/9104ebf5e177 ❈ 一、豆瓣音乐top250 代码 1、加了请求头（本来没加
在使用python进行数据分析时，如果数据集中出现缺失值、空值、异常值，那么数据清洗就是尤为重要的一步，本文将重点讲解如何利用python处理缺失值
本文通过分析Kaggle泰坦尼克生存数据集中与生存相关的因素，使用多种机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等，对数据进行了特征工程、模型训练和特征重要性分析。通过对比不同模型的预测结果，发现年龄、性别、船舱等级、船舱位置、船舱有无窗户等特征对生存具有显著影响。同时，还分析了特征之间的相关性，发现了一些有趣的规律。通过特征选择和模型融合，提高了模型的预测精度。该研究为泰坦尼克号幸存者预测提供了有价值的参考。
小编邀请您，先思考： 1 数据预处理包括哪些内容？ 2 如何有效完成数据预处理？ 数据的质量和包含的有用信息量是决定一个机器学习算法能够学多好的关键因素。因此，我们在训练模型前评估和预处理数据就显得至关重要了。 数据预处理没有统一的标准，只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求，在对数据特性做了充分的理解之后，再选择相关的数据预处理技术，一般会用到多种预处理技术，而且对每种处理之后的效果做些分析对比，这里面经验的成分比较大。 一. 为什么要预处理数据 现实世界的数据总是或多或少存在各种各样的问题，
降采样（或在信号处理中，抽取）是降低数据采样率或分辨率的处理过程。例如，假设温度传感器每秒钟都向OpenTSDB系统发送数据。如果用户在一小时内查询数据，他们将获得3,600个数据点，这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在，如果用户要求整整一周的数据，他们将获得604,800个数据点，并且突然间图形可能变得非常混乱。使用降采样器，单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
combine是联合的意思，在Pandas中，combine()方法也是一种实现合并的方法，本文介绍combine()方法的用法。
利用pandas来进行数据处理的方法太多了，在这里继续更新一下对缺失数据的处理，以及数据的分组，聚合函数的使用。
链接：https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
缺少类别标签时，通常这样做(假设挖掘任务与分类有关)，除非元组有多个属性缺失值，否则该方法不太有效。当个属性缺值的百分比变化很大时，其性能特别差。
在进行数据质量提升前，首先需要探究数据质量问题产生的原因。一般数据质量问题的原因与数据标准的三方面组成是一致的，即管理层面、业务层面、技术层面。
当leader被选举出来之后，就可以为客户端提供写入和读取服务了。客户端的每个请求都包含一条指令，该指令将会被状态机执行。leader收到客户端发来的指令之后，会做下面几个动作：
在现实世界中时间序列数据并不总是完全干净的。有些时间点可能会因缺失值产生数据的空白间隙。机器学习模型是不可能处理这些缺失数据的，所以在我们要在数据分析和清理过程中进行缺失值的填充。本文介绍了如何使用pandas的重采样函数来识别和填补这些空白。
作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
时间序列是按发生的时间先后顺序排列而成的数据，一般数据中会有一列是日期。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。
对于数据挖掘和分析人员来说，数据准备（Data Preparation，包括数据的抽取、清洗、转换和集成）常常占据了70%左右的工作量。而在数据准备的过程中，数据质量差又是最常见而且令人头痛的问题。本文针对缺失值和特殊值这种数据质量问题，进行了初步介绍并推荐了一些处理方法。 值得注意的是，这里所说的缺失值，不仅包括数据库中的NULL值，也包括用于表示数值缺失的特殊数值（比如，在系统中用-999来表示数值不存在）。如果我们仅有数据库的数据模型，而缺乏相关说明，常常需要花费更多的精力来发现这些数值的特殊含义
我敢肯定，从事数据工作的人，不管数据量大小与否，都遇到过如下问题：数据不好，数据不一致，数据不干净，诸如此类。帮工作中鲜与数据打交道的人科普一下，根据《福布斯》的报告，数据专家60％的时间都花费在清理和整理非结构化数据上。是的，这花费了很多时间，但我认为这是得出结论的基础。
目前，利用提示（Prompt）对预训练模型进行微调，并将其应用到下游任务中是非常常用的方法。（对Prompt不了解的小伙伴可以读一下我之前的文章：一文了解预训练模型 Prompt 调优）但是当应用于复杂标签的关系分类时，由于严格的提示限制，一般的Prompt Tuning方法难以处理具有任意长度的标签表达。受预训练生成模型的文本填充任务的启发，「本文提出了一种新的生成提示调整方法，即将关系分类重新表述为填充问题，从而摆脱了当前基于提示的方法的限制，完全利用了实体和关系类型的丰富语义」。实验证明了本文模型在完全监督和低资源设置下的有效性。
DataFrame.fillna(self, value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
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许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于，真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是，许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂，不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
这是关于渲染的系列教程的第13部分。上一部分涵盖了半透明阴影。现在我们来看一下延迟着色。
在进行数据竞赛中，数据预处理阶段经常需要对数据进行缺失值处理。关于缺失值的处理并没有想象中的那么简单。以下为一些经验分享，基本涵盖了大部分处理方式。
本章主要是讲爬虫的基本流程，首先我们来看一下HTTP协议以及我们这个请求头的 介绍，我们先来看一下它的一些步骤，就关于我们这个网络通信的，那么首先大家知道 我们这个电脑，浏览器它是什么呢，他就是我们一般是什么访问网站的话，它会有一个 URL码，比如说我们的百度WWW. baidu.com，他的话实际上是一个域名，那么这里的话 他会有一个DNS服务器，服务器，这个DNS服务器它是我们这个IP地址的标注服务器，那 比如说我们刚才是WWW. baidu.com ，它实际上，会有一个什么会转换成一个，比如说 1.1.1.1，这个IP地址有点类似于现实生活中的一个经纬度一样。
题目描述： 根据新浪微博上的消息，有一位开发者不满NPM（Node Package Manager）的做法，收回了自己的开源代码，其中包括一个叫left-pad的模块，就是这个模块把javascript里面的React/Babel干瘫痪了。这是个什么样的模块？就是在字符串前填充一些东西到一定的长度。例如用去填充字符串GPLT，使之长度为10，调用left-pad的结果就应该是*****GPLT。Node社区曾经对left-pad紧急发布了一个替代，被严重吐槽。下面就请你来实现一下这个模块。
KNN代表“ K最近邻居”，这是一种简单算法，可根据定义的最接近邻居数进行预测。它计算从您要分类的实例到训练集中其他所有实例的距离。
0x00前言 这次蓝盾杯线上赛遇到了一题类似于NJCTF的CBC翻转攻击的题目，不过题目被改简单了，省去了最开始的Padding Oracle攻击部分，直接给出了初始字符串。 0x01正文 源码如下：
哈喽，我是学习生物信息学的阿榜！非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。让我们一起加油，一起学习进步鸭🦆一、apply()隐式循环apply() 函数是一种隐式循环函数，可以在矩阵、数组、数据框等对象上进行操作。它的基本语法如下：apply(X, MARGIN, FUN, ...)：对X的每一个维度（1对行、2对列）进行FUN函数操作X ：需要操作的对象； MARGIN： X 的哪个维度需要进行循环操作，1是行、2是列；FUN
在本文中，我们将使用Python的Pandas库逐步完成许多不同的数据清理任务。具体而言，我们将重点关注可能是最大的数据清理任务，即 缺少值。
我们在处理真实的数据时，往往会有很多缺少的的特征数据，就是所谓的空值，必须要进行处理才能进行下一步分析
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
对于技术人员来说，“管道” 相信大家都不会感到陌生，在很多技术领域都有管道的概念，例如Linux管道，CI/CD管道。同样的，MongoDB 2.2版本也新增了聚合管道功能，虽然功能发布已久，但是社区的复杂场景的实践并不多，给大家造成了聚合管道“不好用”的错觉。实际在业务场景中，适当的运用聚合往往会带来事半功倍的效果。
BOLT-LMM软件包目前由两种主要算法组成，即用于混合模型关联分析的BOLT-LMM算法和用于方差分量分析（即SNP遗传性的分区和遗传相关性的估计）的BOLT-REML算法。
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
本文将介绍如何使用readr包将平面文件加载到 R 中，readr 也是 tidyverse 的核心 R包之一。
一般来说，在获得了原始数据之后，不能直接开始进行统计分析等操作。因为通常我们所获得的数据都是脏数据，在分析之前需要对数据进行清洗，我们对于数据清洗这个过程叫做特征工程，或者数据清洗。 数据清洗是机器学习过程中一个不可缺少的环节，数据的清洗效果直接关系到模型效果以及最终的结论。在实际的工作中，数据清洗通常占开发过程的60%-80%左右的时间。而缺失值是我们最常遇到的。 对于缺省的数据，在处理之前需要进行预处理操作，基于业务经验或者采用中位数，均值或者众数来填充，在scikit中主要通过imputer来实现对缺省值的填充。
但是矩阵求逆的时间复杂度太大。Hu[2]提出给那些未观测到数据的元素都赋予固定的权重w0。
大家好，今天我们带来小小明的一个小玩意，用excel作画。原理上就是：读取原图每个像素的颜色值，然后再填充到excel对应单元格。
前面我们已经拿 WPS AI 对Word文字、PPT幻灯片、PDF 做了开箱体验，还没有看过的小伙伴，请翻看以前的文章，本文开始对【智能表格】进行AI开箱测验。
上一篇文章手把手教会你小程序登录鉴权介绍了小程序如何进行登录鉴权，那么一般小程序的用户标识可以使用上文所述微信提供的jscode2session接口来换取，小程序还提供了一个getUserInfo的API来获取用户数据，这个用户数据里面也可以包含当前的用户标识openid。本文就如何获取小程序中的用户数据及数据完整性校验等内容来展开详述
在研究自注意力时，有很多的名词需要我们着重的关注，比如填充掩码，前瞻掩码等等，但网上没有太多注意力掩码的教程和它是如何工作的信息，另外还有以下的细节需要详细的解释：
假设我们想要创建一个能够识别图像中的天鹅的神经网络模型。天鹅具有某些特征，可用于帮助确定天鹅是否存在，例如长颈，白色等。
JS中的变量实际是有类型的，但缺少强制和验证，在声明时不强制声明类型，在传值时也不强制验证类型，因此对于fillStyle的这样的属性，才既可以接受字符串类型，还可以接受LinearGradient、RadialGradient和CanvasPattern类型，这在其他语言中是很少见的，这可以说是JS的优点，但更多是它的缺点，在使用要特别注意。
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