一万小时法则(10000-hour rule) 是作家格拉德威尔在《异类》一书中指出的经验法则，是对「如何精通」这个模糊问题的一种系统性的量化尝试。
互联网是由0与1的离散数字所组成(非零即一)，因此在有限的连结范围内，它是绝对理智的，但当连结数量达到临界点后，它成为众多人类的共同大脑，你我的智识流入互联网之中交织，使它成为所有人的集合体，因此除了原本的理智外，它也被赋予了人类的不理性，所以当我们规划网路行销的时候，应该避免掉入了数字陷阱，而是应该把互联网人性化。
玛格丽特·汉密尔顿在 MIT 博物馆 玛格丽特·汉密尔顿（Margaret Hamilton）没有想着要发明现代软件的概念，并且还让人类登陆月球。那是1960 年，还是一个不鼓励女性从事高技术工作的年代。 汉密尔顿是一个24岁的数学学士，她在 MIT 找到一份程序员的工作，本来的计划是支持她丈夫哈佛法学院 3 年学业，然后就轮到她去读一个数学研究生学位。 但是阿波罗空间项目开始了。汉密尔顿在实验室开创了工程技术方面的史诗壮举，帮助改变了人类 —— 和数字技术 —— 能力所及的未来。 玛格丽特·汉密尔
一个多月前准备了两年的公司课程终于第一次在公司内部授课了，反馈还不错，有些心得也发现了些需要改进的地方。
首先，应该了解larravel框架的架构模式（设计核心，larravel架构是使用服务组件化开发模式开发的，larravelframework由不同的服务组件组成） larravel中的多个服务提供商构成了larravel组件。分层设计：将具有相同功能的类库放在同一文件夹中。 larravel框架具有组成服务和组件的多个类。类->服务->组件 Larravel使用基于组件的开发模式，具有多个类->服务->组件，多个类构成服务，多个服务构成组件。 多个组件提供不同的服务，然后多个服务构成我们的项目。
沃尔特·弗朗西斯·威尔科克斯（Walter Francis Wilcox,1861—1964），美国统计学家。
导读: 科学技术的历史，就像一条蜿蜒流动于群山之间的长河，时而汇聚，时而分流，纵横曲折，连绵不断。科学与技术之间的关系如此，科学各学科或者技术各领域之间的关系也是如此。近年来，原来已有30年历史的3D打印技术，似乎突然异军突起。究其深层原因之一，就是因为种种现代高科技如今正好走到了历史的交汇点。
而之所以能够拿到诺贝尔经济学奖，是因为他们对「拍卖理论的改进和新型拍卖形式的发明」。
总第53篇 代码区域 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline#为能够jupyter在线使用matplotlib df=pd.read_csv('C:\\Users\\dell\\Desktop\\titanic_data.csv') df.head(5)#先显示出前5行，观察有哪些数据 数据概况： PassengerId：
相关数据统计显示，预计到2020年，我国工控市场规模将达2000亿元，而未来10年内，市场容量将快速增加至1.4万亿元。
这篇文章来讲优化规则AggregateProjectPullUpConstantsRule，顾名思义是将Aggregate汇总操作中常量字段上拉到Project投影操作中的优化规则，主要功能从Aggregate聚合中删除常量键。常量字段是使用RelMetadataQuery.getpulldupredicates（RelNode）推导的，其输入不一定必须是Project投影操作。但此Rule规则从不删除最后一列，简单来讲，如果groupBy字段只有一列，而且为常量，也不会执行此优化，因为聚合Aggregate（[]）返回1行，即使其输入为空。由于转换后的关系表达式必须与原始关系表达式匹配，为等价变换，因此常量被放置在简化聚合Aggregate上方的Project投影中。
威尔森 i-Analytics 智库决策支持系统基于巨量的市场数据，对数亿条市场产品、营销和消费者数据进行分析挖掘，通过结合数据标准化、数据处理、预测模型、自适应计算等技术，对海量数据进行互联互通、整合管理，并基于计量经济学建模，深入探寻数据背后反映的市场规律与消费者选择偏好，避免系统偏差和随机误差，并结合丰富的市场经验和先进的模型技术，建立市场动态模拟系统、预测系统及运营决策优化系统。实现数据的智慧洞察，为车企及相关企业提供全面系统的市场分析、模拟、预测和优化。
其中有一个就是 - A list of dependencies on other RDDs(依赖关系)
图片发自简书App 大脑具有适应性，适当的训练能够帮助我们创造新的潜力。与此同时，简单的努力并不能显著地提高能力，我们必须更聪明地去努力。作者及其同事通过研究发现，在任何一个领域，若要显著提高水平，都必须遵循一套普遍原则，叫做“刻意练习”（deliberate practice）。 大脑的结构与功能不是固定不变的，大脑会响应人们特定的行为，所以通过刻意练习来塑造大脑是可行的。 在发展技能时，走出舒适区非常重要。 虽然成年人的大脑适应力不像年幼时那么强、适应的机制也可能与年幼时稍有不同，却依然能应对新的学习
前段时间，科技狂人 Elon Musk 现场展示了 Neuralink 最新进展，和他的三只小猪一起冲上热搜。有人说这才是前沿科技，大呼一个全新时代要开始了；也有人说这便是霍金所说的外星人，马斯克也只是高配版贾跃亭罢了。
我们生活的这个时代充满着前所未有的机会：如果你有雄心，又不乏智慧，那么不管你从何处起步，你都可以沿着自己所选择的道路登上事业的顶峰。 不过，有了机会，也就有了责任。今天的公司并不怎么管员工的职业发展；实际上，知识工作者必须成为自己的首席执行官。你应该在公司中开辟自己的天地，知道何时改变发展道路，并在可能长达50年的职业生涯中不断努力、干出实绩。要做好这些事情，你首先要对自己有深刻的认识——不仅清楚自己的优点和缺点，也知道自己是怎样学习新知识和与别人共事的，并且还明白自己的价值观是什么、自己又能在哪些方面做出
在日常的工作和生活中，强大的分析能力成为专业人士的基本特征。那么，如何拥有强大的分析能力呢？
AiTechYun 编辑：Yining 著名咨询公司高德纳（Gartner）表示，全球IT支出将在2018年达到3.7亿美元，较2017年增长4.5%。与数字化、大数据和人工智能（AI）相关的项目将成
首先说一下，这不是一个广告哈，这网站没给我一分钱。只不过之前尝试给OpenAI充值，但是由于 “大家都懂的”问题，操作比较麻烦。对于做实验来说，使用一个方便的不用折腾的接口，虽然贵一点，但是也能接受。如果啥时候我开发了服务商用再考虑接OpenAI的API。
以下练习数据来源均为seaborn库中提供，通过网络获取，如果出现网络获取慢或者失败的情况，可以到GitHub上搜索seaborn-data，下载后传入读取路径即可
| 导语 适用于数据分析小白们~ ------ up主也是小白一枚，大家一起交流哈 写在前面的话： PS：文末有上期留言活动开奖结果哦！ ①.项目来源于up主自学udacity中的一个项目实践，up主自身能力不足，因此文章很浅显 ②.泰坦尼克数据集是kaggle中一个好的可选数据集，网上有很多基于此数据集的分析&存活预测实践的文章 ③.要有点python基础哦~ 没有也没关系，先下载软件跑跑代码也是好的 话不多说，这就开始~ 1、前期准备 数据下载：https://d17h27t6h515a
我们在生活中应该多多少少接触过对话机器人，比如我们都知道很多客服其实都是机器人先档在前面回答用户问题的， 有些机器人有相当程度的知识储备， 比如你去买了一辆车， 然后想咨询客服这辆车的保险的细节。 你就会问： 请问车的每年的保险费是多少钱。 但很多时候不同的车型，年份等其他细节会决定了保险费的价格。这时候机器人要通过问询的形式收集这些信息（我们管这些信息叫词槽），所以机器人要先识别用户的意图， 然后识别为了回答这个问题还缺少的哪些关键词槽（就是信息），然后通过反复的询问和澄清收集这些信息后， 才能回答问题。 或者用户向机器人提一个很专业的问题， 比如询问《某个车型如何更换刹车油》，这就要求机器人有相当的知识储备， 很多时候它不能是随便一个搜索引擎搜出来的答案，而是根据客户企业内严格的操作手册提炼而来的。 所以大家知道了吧， 一个企业级的对话机器人不是说随便拿一个类似 GPT 这样的模型扔进去就可以的（GPT 只能当面向 C 端用户来用，企业的对话机器人或者客服机器人必须要有这个企业的专业知识）， 所以我们需要有相当的专业领域的知识引擎的构建才可以。
本文介绍了维基百科创始人吉米·威尔斯的访谈记录和他的贡献，包括创立维基百科、Nupedia等，以及其作为全球访问量排名第5的网站的现状和运营方式。维基百科以“人类所有知识的集大成者”为目标，致力于提供高质量的、免费的知识查询服务。
苹果Mac系统架构总监杰夫·威尔科克斯（Jeff Wilcox）已跳槽到英特尔，负责领导英特尔的SoC架构设计工作。
本文介绍了分布式内存网格中的聚合查询，探讨了分布式数据网格中聚合查询的复杂性，并提出了相应的解决方案。
为了防止ChatGPT「失控」，OpenAI定制了一套堪称严苛的「服务条款」，涉及包括法律、医疗/健康、个人安全、权利福祉、赌博放贷等领域。
今天，我们看到越来越多的应用程序不再构建在关系数据库上，而是建立在分布式环境上。发生这种情况是因为它们需要可扩展性和高可用性，而且还需要能够提供高吞吐量和低延迟，这是旧版关系数据库无法实现的。如今，分布式环境和内存数据网格比几年前更先进，但是实现起来也比关系数据库更加复杂。
这个是groupby的最常见操作，根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解，将同一维度的再进行聚合
在使用pandas的时候，有些场景需要对数据内部进行分组处理，如一组全校学生成绩的数据，我们想通过班级进行分组，或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析，这时通过pandas下的groupby()函数就可以解决。在使用pandas进行数据分析时，groupby()函数将会是一个数据分析辅助的利器。
过去十四年来，每当夏季结束，威尔士南部的波斯考尔（Porthcawl），都会一改往日的宁静，被狂欢者“入侵”。
对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby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。 关系型数据库和SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数据进行连接、过滤、转换和聚合。但是，像SQL这样的查询语言所能执行的分组运算的种类很有限。在本章中你将会看
Python数据分析可视化–Titanic 这篇文章主要介绍泰坦尼克幸存者问题的数据处理以及可视乎部分，关于机器学习部分: 机器学习2：KNN决策树探究泰坦尼克号幸存者问题 文章目录 Python数据分析可视化--Titanic 导入数据 数据探索 判断是否存在缺失值 关系探索 仓位和存活率关系 性别和存活率关系 兄弟姐妹和孩子对于存活关系 数据可视化分析 数据预处理 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot
在使用pandas的时候，有些场景需要对数据内部进行分组处理，如一组全校学生成绩的数据，我们想通过班级进行分组，或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析，这时通过pandas下的groupby()函数就可以解决。在使用pandas进行数据分析时，groupby()函数将会是一个数据分析辅助的利器。 groupby的作用可以参考 超好用的 pandas 之 groupby 中作者的插图进行直观的理解：
1980年，英国BBC电视台策划了一系列关于计算机的电视节目。但导演发现一个问题：怎么给没见过电脑的观众画饼？ 节目之一"Micro Live" 此时，大洋彼岸的苹果公司已经推出适于个人使用的微型电
VRPinea编辑部 新增了一套Oculus Rift 喜新厌旧的小编 最近一直在独宠它 玩了这么多Oculus独占游戏 给小编留下最深印象的要属 《威尔逊之心（Wilson's Heart）》 一听
一个人，特别是一个运用知识的人，要怎样才能取得成效？这样一个人，在生活与工作多年之后，在历经多年的变化之后，又要怎样才能一直保持成效？ 有话说 一个人，特别是一个运用知识的人，要怎样才能取得成效？这样
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
美国时间3月21日，NVIDIA GTC主题演讲的舞台上闪耀着一道光芒，那就是联合创始人兼总裁黄仁勋推出的一项划时代的创新：Blackwell GPU。这款GPU并不仅仅是一块硬件，它仿佛是一座通向未来的桥梁，一个连接人类智慧与科技奇迹的纽带。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载。
一直想在Kaggle上参加一次比赛，奈何被各种事情所拖累。为了熟悉一下比赛的流程和对数据建模有个较为直观的认识，断断续续用一段时间做了Kaggle上的入门比赛：Titanic: Machine Learning from Disaster。 总的来说收获还算是挺大的吧。本来想的是只简单的做一下，在整个进行的过程中发现有很多好的Kernels以及数据分析的流程和方法，但是却鲜有比较清晰直观的流程和较为全面的分析方法。所以，本着自己强迫症的精神，同时也算对这次小比赛的一些方式方法以及绘图分析技巧做一个较为系统的
Python之数据聚合与分组运算 1. 关系型数据库方便对数据进行连接、过滤、转换和聚合。 2. Hadley Wickham创建了用于表示分组运算术语“split-apply-combine”（拆分
本案例适合作为大数据专业数据可视化课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
近日，有外媒称，中国的年轻人正在谈一场「虚拟爱情」，来应对社交焦虑和孤独。特别是疫情期间，AI陪伴服务大受欢迎。
以美国总统德怀特-大卫-艾森豪威尔的名字命名，这个优先级框架将帮助你按照重要性和紧急性来开展你的任务和行动。当你很忙但又觉得你所做的事情没有什么影响时，它就特别有用。
7 月 22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将在杭州国际会议中心盛大开幕。 届时，
但如今，Sora已经做到了逼真似真人、毫无破绽，所以才让威尔史密斯成功骗过了大众，这太可怕了！
美东时间周三下午，美联储批准加息25个基点，这是 17 个月内的第 11 次加息，使联邦基准借贷成本升至 22 年来的最高水平。
发现一个很怪的id： )chailed (104: Connection reset by pee，确认一下是不是在.
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