语句（statement）是一条单独的R语句或一组复合语句（包含在花括号{ } 中的一组R语
今天分享R语言中的柱形图，所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数，比如plot、bar、pie等，而且语法非常简单明了，为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢？ 一个例子就能感受到： plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数（无需加载任何辅助工具包） ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
实际工程中发现，Python做for循环非常缓慢，因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。
引言： 在机器学习和数据分析的工作中，我们常常会遇到一些警告信息。其中，FutureWarning是一种在未来版本中可能出现错误的警告，因此我们应该尽早解决这些警告以保持代码的稳定性和正确性。本文将会介绍如何解决一个名为FutureWarning: reshape is deprecated and will raise in a subsequent release. Please use .values.的警告信息。 问题背景： 在进行数据处理和特征工程时，我们经常需要对数据进行重塑（reshape）操作，以符合特定的模型输入要求或数据处理需求。然而，reshape方法在未来的版本中可能会被弃用，因此我们需要采取措施来解决FutureWarning。 解决方法： 在Python的数据分析和机器学习领域，我们通常使用pandas库来进行数据处理和分析。而在pandas中，我们可以使用.values方法代替reshape操作，以解决FutureWarning警告。 下面是一个示例，介绍如何使用.values来解决FutureWarning：
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
在机器学习和数据科学项目的日常数据处理中，我们会遇到一些特殊的情况，这些情况需要样板代码来解决。在此期间，根据大家的需要和使用情况，其中一些转换为核心语言或包本身提供的基本功能。这里我将分享5个优雅的python Numpy函数，它们可以用于高效和简洁的数据操作。
在使用Python中的张量时，您可能会遇到一个常见的错误信息："只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。当您试图将一个包含多个元素的张量转换为标量值时，就会出现这个错误。 在本文中，我们将探讨这个错误的含义，为什么会出现这个错误，以及如何解决它。
在设计神经网络时，我们经常遇到张量整形的问题。张量的空间形状必须通过改变某一层来适应下游的层。就像具有不同形状的顶面和底面的乐高积木一样，我们在神经网络中也需要一些适配器块。
要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。例如：
数据表可以按「键」合并，用 merge 函数；可以按「轴」来连接，用 concat 函数。
整体来看，从大的趋势上没有太大的变化。这里并不考虑某些特定的技术，而是从总体上（战略）层面来看待问题。所以，就有了这么几个点：
要获取NumPy数组中唯一值的索引（数组中唯一值的第一个索引位置的数组），只需在np.unique()中传递return_index参数:
重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。
你和你的朋友同时开始考驾照，他每科都是一把过，而你有些科补考了好几次，拿到驾照的时间足足晚了半年，是因为你天生不合适开车么？
从e保养到百度外卖，从Airbnb到uber，不知不觉间O2O已经“渗入”到人们衣食住行的各个角落并形成了诸侯割据的局面。外卖O2O更甚，如今外卖行业已形成了百度外卖、美团外卖、饿了么三国鼎立之势，而且各自背靠BAT巨头，并在核心优势和主攻方向上都各有侧重，资本和市场也均趋于成熟，这所有的迹象都在表明，外卖O2O即将进入分水岭，那么今天我们就聊聊什么才是决定外卖平台生死的变量，谁又最可能成为“剩者为王”中的“王者”。
参考链接： Python | pandas 合并merge，联接join和级联concat
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
选自arXiv 作者：Zhuowen Tu、Ce Liu等 机器之心编译 编辑：Panda Transformer 已经为多种自然语言任务带来了突飞猛进的进步，并且最近也已经开始向计算机视觉领域渗透，开始在一些之前由 CNN 主导的任务上暂露头角。近日，加州大学圣迭戈分校与 Google Research 的一项研究提出了使用视觉 Transformer 来训练 GAN。为了有效应用该方法，研究者还提出了多项改进技巧，使新方法在一些指标上可比肩前沿 CNN 模型。 卷积神经网络（CNN）在卷积（权重共
像长短期记忆（Long Short-Term Memory ) LSTM 递归神经网络这样的神经网络几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题。
Pixelmator Pro是一种图像编辑器，旨在使每个人都可以使用最强大的专业图像编辑工具。拥有大量用于编辑和修饰照片，创建图形设计，绘画，绘制矢量图形以及添加令人惊叹的效果的工具，这是您唯一需要的图像编辑器。
Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。Pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构，使得数据操作和分析更加方便和灵活。本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。
在一个排列不变性的数据上神经网络是困难的。拼图游戏就是这种类型的数据，那么神经网络能解决一个2x2的拼图游戏吗? 什么是置换不变性（Permutation Invariance）? 如果一个函数的输出
轴的概念 ：轴是NumPy模块里的axis，指定某个axis就是沿着axis做相关操作
之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。
我们都会有好习惯和坏习惯，编程习惯也不例外。但是一旦你开始意识到自己的不良习惯，你就可以改变，并让自己更好。如果你要打破此列表中的这些不良习惯之一，它不仅仅能影响你，甚至可能还会影响你身边的人。
补充知识：python使用_pandas_用stack和unstack进行行列重塑（key-value变宽表）
11月22-23日，由腾讯互联网与社会研究院发起并联合北京大学法学院、斯坦福大学法学院、牛津大学法学院联合举办的第三届“2014北大-斯坦福-牛津：互联网法律与公共政策研讨会”在北京大学举行。此次研讨
null 表示的是：“定义了但是为空”。所以，在实际编程时，我们一般不会把变量赋值为 undefined，这样可以保证所有值为 undefined 的变量，都是从未赋值的自然状态。
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。
上一篇博客发布以后，仅几天的时间竟然成为了我写博客以来点赞数最多的一篇博客。欢喜之余，不由得思考背后的原因，前端er离数据结构与算法太遥远了，论坛里也少有人去专门为数据结构与算法撰文，才使得这看似平平的文章收获如此。不过，这样也更加坚定了我继续学习数据结构与算法的决心（虽然只是入门级的）
起床后我走进卫生间，称了一下自己的体重。这个数据会从中国制造的体重秤上同步到我手机中的 App 里面，并且最终进入苹果的数据库，我的体重数据将永久地存放在云端。
今天跟大家简单介绍下几个常用的R数据操纵技巧——导入（xlsx）、导出及长宽转换！ 数据导入（xlsx） 之前写过一篇关于R导入不同类型数据的方式，但是其中只涉及到.csv、.txt以及直接从剪切板复制。 之所以当时没有介绍xlsx是因为，excel数据文件属于富文本类型，结构相对复杂，需要解除特殊包的支持以及java环境，当时电脑上还没有配置合适的java环境。 后来倒腾一个上午，才算弄完（主要是因为R语言系统版本与Java环境版本需严格一致，否则R语言无法自动探测到Java路径，R语言中的Rjava包便
静电说：Big Sur已经发布了快一年了。这些天，随着新版本MacOS的发布，Sketch开发团队的设计师Janik Baumgartner 分享了对于工具栏图标重新设计的心得。接下来这篇文章，我们可以从中学到一些有用的知识。第一，默认图标尺寸变化对不同密度显示器效果的影响。第二，如何为单色图标带来更多的可识别性。 第三，1.5pt线条如何进行描边填充处理？
点击上方“腾讯云TStack”关注我们，获取最in云端资讯和海量技术干货 9月10日，腾讯公司高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁汤道生在2020腾讯全球数字生态大会上指出，“数字技术对于产业的重塑正在持续加深，产业互联网正在横向展开、纵向深入。疫情期间，数字技术就像经济、社会运行的“韧带”， 通过“高韧性”缓解“硬冲击”，为产业“V型反弹”蓄力。” 汤道生表示，在产业数字化升级的过程中，效率、安全、生态是三大关键词。 效率是企业经营的关键，产业互联网的目的在于降本增效。向“数字”要“效率”，是
在本教程中，我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取，所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成。 本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型。由于每个模型架构是有差异的，因此没有 可以在所有场景中使用的微调代码样板。然而，研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整。
有人说网络安全行业是IT行业最后的朝阳产业；也有人说安全行业市场盘子就这么大，谁都想分一块蛋糕，还有新的厂商加入进来，已经快卷死了。
EDA是数据分析必须的过程，用来查看变量统计特征，可以此为基础尝试做特征工程。东哥这次分享3个EDA神器，其实之前每一个都分享过，这次把这三个工具包汇总到一起来介绍。
据报道，黑莓（BlackBerry）推出业界唯一针对超安全、超连接（ultra-secure hyperconnectivity）的企业物联网（EoT）平台BlackBerry Spark，对于交通、医疗等产业将大有助益。
Ceph 是一个可扩展的分布式存储系统，性能卓越，安全可靠。 Ceph 12.2.0 正式版已发布。这是Luminous v12.2.x长期稳定版本的第一个版本。在Kraken（v11.2.z）和 Jewel（v10.2.z）后我们做了很多重大修改，而且升级过程并不简单哦。请仔细阅读版本说明。
数据规约： 对于中型或小型的数据集而言，通过前面学习的预处理方式已经足以应对，但这些方式并不适合大型数据集。由于大型数据集一般存在数量庞大、属性多且冗余、结构复杂等特点，直接被应用可能会耗费大量的分析或挖掘时间，此时便需要用到数据规约。 数据规约类似数据集的压缩，它的作用主要是从原有数据集中获得一个精简的数据集，这样可以在降低数据规模的基础上，保留了原有数据集的完整特性。在使用精简的数据集进行分析或挖掘时，不仅可以提高工作效率，还可以保证分析或挖掘的结果与使用原有数据集获得的结果基本相同。 要完成数据规约这一过程，可采用多种手段，包括维度规约、数量规约和数据压缩。
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首先我们来看数组重塑，所谓的重塑本质上就是改变数组的shape。在保证数组当中所有元素不变的前提下，变更数组形状的操作。比如常用的操作主要有两个，一个是转置，另外一个是reshape。
如今的彩电行业早已今非昔比，以制造业为主导的野蛮增长期早已过去，市场趋于饱和，增速放缓，行业进入薄利时代，再加上智能电视概念的逐步普及以及乐视、小米、PPTV等互联网企业的搅局，传统彩电行业正面临着一场前所未有的“洗礼”，根据中怡康的数据，目前彩电行业各大厂商的市场份额如下：
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
文章看点：本文主要是讲述google在进行生产环境零信任建设中的实践，从主要从什么是零信任？为什么要做零信任？零信任的三大要素和实际经验教训，这几个方面来讲述google的零信任建设。通过结合本文实际问题，重新定义零信任为：从要保护的数据和权限出发，对生产环境中的信任的全面削减和重塑。并从当前的云原生环境和google的处境，提出了建立零信任的必要性。后详细阐述了零信任的三要素（信任链、身份2.0、持续访问控制），通过结合google的实践经验，讲述google的部署实例和教训。
人工智能虽然不是一个新鲜的概念，但是对于市场来说还处于婴儿期，对于很多领域来说，人工智能的应用拥有无限的想象空间。关于人工智能的未来发展，目前也是意见不一，为了加强人类与人工智能之间的联系，有些企业不惜一切手段想要从中获取利益，而有些人则担心人工智能的垄断竞争，可能会在我们还没准备好的时候带来一场科技灾难。 与所有新兴领域都是一样的，人工智能也很难定论，达成共识或制定方向。人工智能重塑了整个世界，也重塑了我们的传统习惯。但是就目前情况来看，人工智能更应该是成为人类的延伸，也就是说人工智能应该以与人类互补的方
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