Javascript 是当今非常火爆的语言之一 ， 市面上也有很多Js的培训机构。
如果你想给专业开发人员留下深刻印象，你会怎么做？很简单：用简单的逻辑和尽可能少的代码来解决一个复杂的问题。随着 ES6 箭头函数的引入，可以创建看起来优雅和简单的单行代码。
获取字符数是一个有用的实用程序，在许多情况下都很有用，我们可以使用它来获取空格数和随后的单词数，或者这可用于获取字符串中某个分隔符的计数。
相信我们很多人在代码开发的过程中都使用到过一个特殊的对象 —— Arguments 对象。
前些年的段子里，总有一些主考官的思想格局打不开，抛出这样的问题：让我在10秒钟内记住你。于是就有了，被打耳光的，被亲的，被扒衣服的，摔手机的······但作为程序员，要怎么用代码震惊的别人呢？
对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。
咕泡同学提问：我在看runtime文档的时候做个测试， agg求avg的时候不管是double还是long，数据都不准确，这种在生产环境中如何解决啊？
StarRocks 提供两种监控报警的方案。企业版用户可以使用内置的 StarRocksManager，其自带的 Agent 从各个 Host 采集监控信息，上报至 Center Service，然后做可视化展示。StarRocksManager 提供邮件和 Webhook 的方式发送报警通知。如果您有二次开发需求，需要自行搭建部署监控服务，也可以使用开源 Prometheus+Grafana 方案，StarRocks 提供了兼容 Prometheus 的信息采集接口，可以通过直接连接 BE 或 FE 的 HTTP 端口来获取集群的监控信息。
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k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定 （同上）在聚类分析中，我们常用的聚类方法有快速聚类（迭代聚类）和层次聚类。其中层次聚类容易受到极值的影响，并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类；快速聚类虽然速度快，但是其分类指标要求是定距变量，而实际研究中，有很多的定类变量，如性别、学历、职业、重复购买的可能性等多个与研究
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定
目前，有大量的聚类算法。而对于具体应用，聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具，可以对同样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。
小编邀请您，先思考： 1 聚类算法有什么应用？ 2 如何做聚类？ 看看下面这张图，有各种各样的虫子和蜗牛，你试试将它们分成不同的组别？ 完成了吗？尽管这里并不一定有所谓的「正确答案」，但一般来说我们可
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
**标准偏差（Standard Deviation）**量化了一组测量值中的变化程度
聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。 聚类技术[2]正在蓬勃发展，对此有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等。各种聚类方法也被不断提出和改进，而不同的方法适合于不同类型的数据，因此对各种聚类方法、聚类效果的比较成为值得研究的课题。 1 聚类算法的分类 目前，有大量的聚类算法[3]。而对于具体应用，聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具，可以对同样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。 主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法[4-6]。 每一类中都存在着得到广泛应用的算法，例如：划分方法中的k-means[7]聚类算法、层次方法中的凝聚型层次聚类算法[8]、基于模型方法中的神经网络[9]聚类算法等。 目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类，即每一个数据只能被归为一类，模糊聚类[10]也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。模糊聚类通过隶 属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出，如著名的FCM算法等。 本文主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。 2 四种常用聚类算法研究 2.1 k-means聚类算法 k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。 k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下：首先，随机地 选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。 这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常，采用平方误差准则，其定义如下：
学过其他语言，比如 Java ，对示例三的结果会比较惊讶，在 Java 中类似的情况，不会报错，会引用外部的全局变量，而如果在内部重新赋值后，再次使用则会用局部变量的值。而在 Python 中情况则不一样，它在编译函数时，发现对 b 有赋值的操作，它判定 b 是一个局部变量，所以在打印 b 时，它会去查询局部变量b，发现并没有赋值，所以会抛出异常。
可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同
等渗回归是很少被谈论但肯定是最酷的回归技术之一。我之所以说“很少谈论”，是因为与线性回归不同，它不经常被讲授或使用。等渗回归做出一个更笼统的假设，即最能代表数据的函数是单调的，而不是线性的（是的，线性也是单调的，反之亦然）。
导读：要做好数据分析，除了自身技术硬以及数据思维灵活外，还得学会必备的统计学基础知识！因此，统计学是数据分析必须掌握的基础知识，即通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域，而在数据量极大的互联网领域也不例外，因此扎实的统计学基础是一个优秀的数据人必备的技能。
前言：下面的内容是在chandoo.org上学到的制图技术。Chandoo.org是一个很好的网站，上面分享了很多让人耳目一新的Excel技术知识。
虽然像SciPy和PyMC3这样的流行的统计数据库有预定义的函数来计算不同的测试，但是为了了解这个过程的数学原理，必须了解后台的运行。本系列将帮助你了解不同的统计测试，以及如何在python中只使用Numpy执行它们。 t检验是统计学中最常用的程序之一。但是，即使是经常使用t检验的人，也往往不清楚当他们的数据转移到后台使用像Python和R的来操作时会发生什么。 什么是t检验 t检验（Student’s T Test）比较两个平均值（均值），然后告诉你它们彼此是否有差异。并且，t检验还会告诉你这个差异有没有
Power BI为内置图表提供了丰富的辅助线，以便我们与目标值、平均值、中位值等进行对比。
今天我们继续推出一篇数据处理常用的操作技能汇总：灵活使用pandas.groupby()函数，实现数据的高效率处理，主要内容如下：
下面演示对Mat对象中的每个像素点的值都进行取反操作，并且分别用这三种方法实现像素操作。
最早的卷积神经网络是Alexander Waibel在1987[5]年提出的延时神经网络（TDNN）。TDNN是一种应用于语音识别问题的卷积神经网络。它使用FFT预处理的语音信号作为输入,它的隐藏层由两个一维卷积核组成，用于提取频域中不变的平移特征[6]。在TDNN出现之前，人工智能领域在BP神经网络（back-propagation）的研究方面取得了突破性进展[7]，因此TDNN能够使用BP框架进行学习。在最初作者的对比实验中，在相同条件下，TDNN的性能优于隐马尔可夫模型（HMM），后者是80年代语音识别的主流算法[6]。
凝聚层次聚类：初始每个对象看成一个簇，即n个簇，合并最相似的两个簇，成（n-1）个簇，重复直到一个簇
童年的回忆中的益智视频游戏，你必须使用各种技巧在屏幕上引导下降的水流。您可以拆分流，稍后将它们合并，或者使用倾斜的木板来改变它们的方向。你必须要有创造力才能使水达到最终目标。
聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小. 数据聚类算法可以分为结构性或者分散性,许多聚类算法在执行之前，需要指定从输入数据集中产生的分类个数。 1.分散式聚类算法，是一次性确定要产生的类别，这种算法也已应用于从下至上聚类算法。 2.结构性算法利用以前成功使用过的聚类器进行分类，而分散型算法则是一次确定所有分类。 结构性算法可以从上至下或者从下至上双向进行计算。从下至上算法从每个对象作为单独分类开始，不断融合其中相近的对象。而从上至下算法则是把所有对象作为一个整体分类，然后逐渐分小。 3.基于密度的聚类算法，是为了挖掘有任意形状特性的类别而发明的。此算法把一个类别视为数据集中大于某阈值的一个区域。DBSCAN和OPTICS是两个典型的算法。
【AI100 导读】本次测试的重点主要集中在概念、聚类基本原理以及各种技术的实践知识等方面。本文为下部，包括21-40题。上部请查看： 测试数据科学家聚类技术的40个问题（能力测验和答案）（上） Q
t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。有许多有用的文章会告诉你什么是 t 检验以及它是如何工作的，但没有太多材料讨论 t 检验的不同变体以及何时使用它们。本文将介绍 t 检验的 3 种变体以及何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。
AiTechYun 编辑：Yining 聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。 在数据科学中，我们可以使用聚类分析从我们的数据中获得一些有价值的见解。在这篇文章中，我们将研究5种流行的聚类算法以及它们的优缺点。 K-MEANS聚类算法 K-Means聚类算法可能是大
安置在头皮上的电极为作用电极(active electrode)。放置在身体相对零电位点的电极即为参考电极(reference electrode)，也称为参考电极或标准电极。
本文介绍了决策树算法在机器学习中用于回归预测的常见方法，包括ID3、C4.5和CART等。同时，文章还探讨了如何使用回归树进行模型选择和剪枝，并给出了相应的Python代码示例。最后，文章对回归树模型和简单的标准线性回归模型进行了对比，并通过示例展示了回归树在复杂数据集上的预测效果。
本文将通过图解的方式，使用纯前端表格控件 SpreadJS 来一步一步实现在线的电子表格产品(例如可构建Office 365 Excel产品、Google的在线SpreadSheet)。 工具简介：
线性回归（Linear regression）虽然是一种非常简单的方法，但在很多情况下已被证明非常有用。
分类准确率是单一数字评估指标(single-number evaluation metric)的示例：你在你的开发集（或测试集）上运行你的分类器,然后得到样本分类正确的比例（fraction）（单个数字），根据这个指标，如果分类器A的准确率为97%，分类器B的准确率为90%，那么我们认为分类器A更好。 相比之下，精度（查准率）（Precision）和召回率（查全率）（Recall）[3]就不是一个单一数字的评估指标：它给出两个数字来评估分类器。拥有多个评估指标使得算法之间的比较更加困难，假设你的算法表现如下：
1）聚类的核心概念是相似度（similarity）或距离（distance），有多种相似度或距离的定义。因为相似度直接影响聚类的结果，所以其选择是聚类的根本问题。
给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。理论上，属于同一类的数据点应具有相似的属性或特征，而不同类中的数据点应具有差异很大的属性或特征。
8 建立一个单一数字的评估指标 分类准确率是单一数字评估指标(single-number evaluation metric)的示例：你在你的开发集（或测试集）上运行你的分类器,然后得到样本分类正确的比例（fraction）（单个数字），根据这个指标，如果分类器A的准确率为97%，分类器B的准确率为90%，那么我们认为分类器A更好。 相比之下，精度（查准率）（Precision）和召回率（查全率）（Recall）[3]就不是一个单一数字的评估指标：它给出两个数字来评估分类器。拥有多个评估指标使得算法之间的
聚类是一种关于数据点分组的机器学习技术。给出一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到特定的组中。理论上，同一组中的数据点应具有相似的属性或特征，而不同组中的数据点应具有相当不同的属性或特征（即类内差异小，类间差异大）。聚类是一种无监督学习方法，也是一种统计数据分析的常用技术，被广泛应用于众多领域。 在数据科学中，我们可以通过聚类算法，查看数据点属于哪些组，并且从这些数据中获得一些有价值的信息。今天，我们一起来看看数据科学家需要了解的 5 种流行聚类算法以及它们的优缺点。 一、K 均值聚类 K-
终于实现了一个重要目标！我独立研发的 JavaScript 框架 Strve，最近发布了重大版本 6.0.2。距离上次大版本发布已经接近两个月，期间进行了大量的优化，使得框架性能和稳定性都得到了大幅度的提升。在上次的大版本更新中，成功实现了对 JSX 语法的全面支持，使得 Strve 在代码智能提示和代码格式化方面更加友好，进一步提高了开发效率。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题The 5 Clustering Algorithms Data Scientists Need to Know，作者为George Seif。
1、Spark SQL自定义函数就是可以通过scala写一个类，然后在SparkSession上注册一个函数并对应这个类，然后在SQL语句中就可以使用该函数了，首先定义UDF函数，那么创建一个SqlUdf类，并且继承UDF1或UDF2等等，UDF后边的数字表示了当调用函数时会传入进来有几个参数，最后一个R则表示返回的数据类型，如下图所示：
大于0，则A和B是正相关，这意味着A值随B值得增加而增加。该值越大，相关性越强。因此，一个较高值表明A(或B)可以作为冗余而被删除。
识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
交友与婚恋是人们最基本的需求之一。随着互联网时代的不断发展，移动社交软件已经成为了人们生活中必不可少的一部分。然而，熟人社交并不能完全满足年轻人的社交与情感需求，于是陌生人交友平台悄然兴起。
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