最近，因为开设 INFO 5731 课程，我又得开始大规模做新幻灯了。 在这个过程中，我发现了原先工具的一些问题，于是决心加以改进。...做一般的幻灯，这些基本上够用了。如果你还需要插入代码、引言和数学公式等，请参考这个链接（http://t.cn/zHRA1bn）。 如果你想即时看看，图片插入得是否正确。
弄清楚需要多少数据，以及数据的形式（或格式），就像做蛋糕你要方糖还是砂糖？真实世界的数据集通常以表格形式显示，例如.xls、.csv 或.json 等。...特征好比不同的食材，如：牛奶、黄油、糖和鸡蛋是四个不同的特征。这些特征的结果是一个蛋糕。是特征帮你得到结果。 这是真实数据集的样子： ?
需求 在《如何用Python做词云》一文中，我们介绍了英文文本的词云制作方法。大家玩儿得可还高兴？ 文中提过，选择英文文本作为示例，是因为处理起来最简单。但是很快就有读者尝试用中文文本做词云了。...你的问题应该是：如何用电脑把中文文本正确拆分为一个个的单词呢？ 这种工作，专业术语叫做分词。...在介绍分词工具及其安装之前，请确认你已经阅读过《如何用Python做词云》一文，并且按照其中的步骤做了相关的准备工作，然后再继续依照本文的介绍一步步实践。 分词 中文分词的工具有很多种。...有的在你的笔记本电脑里就能安装使用，有的却需要联网做云计算。 今天给大家介绍的，是如何利用Python，在你的笔记本电脑上，免费做中文分词。 我们采用的工具，名称很有特点，叫做“ 结巴分词 ”。...数据 在《如何用Python做词云》一文中，我们使用了英剧”Yes, minister“的维基百科介绍文本。这次我们又从维基百科上找到了这部英剧对应的中文页面。翻译名称叫做《是，大臣》。 ?
详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。 到你的系统“终端”(macOS, Linux)或者“命令提示符”(Windows)下，进入我们的工作目录demo，执行以下命令。...好了，下面我们就可以愉快地利用Python来编写程序，做文本情感分析了。 英文 我们先来看英文文本的情感分析。 这里我们需要用到的是 TextBlob包 。 ?...其实，从上图可以看出，这个包可以做许许多多跟文本处理相关的事情。本文我们只专注于情感分析这一项。其他功能以后有时间我们再介绍。
想不想自己做一张出来？ 如果你的答案是肯定的，我们就不要拖延了，今天就来一步步从零开始做个词云分析图。当然，做为基础的词云图，肯定比不上刚才那两张信息图酷炫。不过不要紧，好的开始是成功的一半嘛。...网上教你做信息图的教程很多。许多都是利用了专用工具。这些工具好是好，便捷而强大。只是它们功能都太过专一，适用范围有限。今天我们要尝试的，是用通用的编程语言Python来做词云。...你不仅可以用它做数据分析和可视化，还能用来做网站、爬取数据、做数学题、写脚本替你偷懒…… 知道豆瓣吗？它一开始就是用Python写的。
在刑侦探案的影视剧里，经常能看到有「笔迹鉴定专家」的出现，这些人会通过现场留下的字迹，来初步判定一个人的身份、年龄、心态。
目前公司的一个项目，数据库用的是Mysql，正在考虑用redis/memcached做数据库的缓存层，目前的想法就是在读DB前，先读缓存层，如果有直接返回，如果没有再读DB，然后写入缓存层并返回。
最近机缘巧合的购置了域名和服务器，不用实在是浪费，再加上一直没有属于自己的个人网站，所以打算用hexo在服务器上玩一下，这样也就不用再纠结用Github pag...
mybatis在做Like的模糊查询的时候，不能直接在sql语句中使用like %关键词，因为这是Mybatis的保留关键字。其实想做模糊查询很简单，随便写下以下几种供大家参考: 1.
燃尽图就是用来反映此类项目数据的工具，常用于敏捷软件开发中，如Scrum。它可以呈现剩余工作量和可用剩余时间，并通过可视化的图示表述繁复文字无法表述的意思。 ? ? 1-燃尽图是什么？
今天是年假的最后一天，明天大家就要回到各自的工作岗位上去，公众号从今天开始恢复更新。不知道大家假期过得怎么样，帅张提到假期多关注一些家里的变化，自己也记录了点东...
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⭐本文介绍⭐ 到目前为止，我们已经使用了 iostream 标准库，它提供了 cin 和 cout 方法分别用于从标准输入读取流和向标准输出写入流。
在之前的线性回归模型中，我们用误差平方和来做其目标函数，意思就是每个数据点预测值与实际值误差的平方和。在此，我们将单一数据点的误差定义为cost函数，即可获得目标函数的通用形式： ?
2）ctpGateway.py修改回调函数： def onRspQryInvestorPosition(self, data, error, n, last): """持仓查询回报
这些指标可以反映用户对于产品的粘性、产品用户价值质量的高低，及时了解用户留存、流失趋势，有助于帮助产品做更好的功能迭代，也有助于运营及时进程运营策略的调整，比如：当新用户留存率低的时候，是不是需要调整新用户的活动策略...，或者当老用户留存率低的时候，是不是某个产品功能的问题，或者活动对老用户不友好而导致流失等等…… 今天，就给大家分享下如何用SQL实现留存率的计算，以及日常工作中如何分析留存率这个指标。...02 如何用SQL实现留存率计算 1.
作者：Jason Brownlee 翻译：wwl 校对：王雨桐 本文约3300字，建议阅读10分钟 本文介绍了如何用XGBoost做时间序列预测，包括将时间序列转化为有监督学习的预测问题，使用前向验证来做模型评估...它兼顾了速度和效率，且在很多预测模型任务中表现优异，在数据科学比赛中广受赢家偏爱，如Kaggle。 XGBoost也可以用于时间序列预测，尽管要先把时间序列数据集转换成适用于有监督学习的形式。...我们去掉了时间列，并且有几行数据不能用于训练，如第一行和最后一行。 这种表示称为滑动窗口，因为输入和期望输出的窗口随着时间向前移动，为有监督学习模型创建新的“样本”。...可以如下定义这个方法： 可以用XGBRegressor类来做一步预测。xgboost_forecast()方法实现的是，以训练集、测试集的输入作为函数的输入，拟合模型，然后做一步长预测。...接下来我们评估XGBoost模型在这个数据集上的表现，并对最后12个月的数据做一步长的预测。
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