写报告最烦的就是不停地改改改。如何能够少改一些呢？这个锅，恐怕要让缺少一个好的研究设计来背。
去年8月，名称一直饱受争议的国际顶会NIPS，因在会议中遇到的性骚扰，再次将NIPS推上风口浪尖。
前几天给大家分享了利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态（上）和利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码（下），并且对抓取到的数据进行了Python词云和wordart可视化，感兴趣的伙伴可以戳这篇文章：利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化。
这里有多少单身呢？今天我们就一起用数据聊一聊单身汪的那些事儿。你也可以在文末留言，说说你的看法～
在日常销售报表制作中，我们经常需要用到百分比，数据透视表可以方便的展示各种维度的百分比，以下举例三种常用的。
手头有一份性别比例的样本数据，清洗后只保留了性别信息，做了一个数据分析。 数据清洗和数据统计的代码就不贴了，贴性别比例pie图和性别比例趋势图的代码。 性别比例pie图： def _plot_gender_stat_pie(self, fig, gender_stat, title): """ fig : figure obj gender_stat : male / female stat title : figure title """ def _explode(la
第七次人口普查已经结束，那么，为了方便大家把七普数据与之前的数据做对比，地理遥感生态网整理了从一普到七普人口数据，并且把第七次人口普查的数据也一并分享给大家。
FileOutputFormat 及其子类产生的文件放在输出目录下。每个 reducer 一个文件并且文件由分区号命名：part-r-00000，part-r-00001，等等。有时可能要对输出的文件名进行控制或让每个 reducer 输出多个文件。MapReduce 为此提供了 MultipleOutputFormat 类。
安妮 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 事情开始于一项斯坦福大学的新研究。 研究人员Yilun Wang与Michal Kosinski用监督学习算法创造出一种新模型，可以直接从面相判断一个人的性取向，研究论文也即将发表在美国心理学学术月刊《Journal of Personality and Social Psychology》上。 纳尼？！还能根据面相判断性取向？确定我是在看科学期刊而不是误入路边看面相算命的小摊摊？ 带着众多问号，我们翻看了实验研究。 面相识“同”？ 研究人员首先
国庆小长假我都没有更新，让大家都好好休息一下，也为2019的尾声蓄力，最近计划出一个爬虫系列的文章, 让每个人都能学会爬虫，敬请期待.
本文作为交互系统化研究的开篇，通过基础的游戏构建模块，以交互设计师的视角逐一分析，为日常界面设计工作提供一些参考。
以下数据基于统计局发布的2010年第六次人口普查工作，所有数据均可在统计局网址上下载。
国庆将至 大街小巷已是国旗高挂 壮丽72年 都洋溢着喜悦和热情 心中更是有千言万语在回响，在激荡 五千年岁月长河，已是过往 九百六十万平方公里，续写辉煌 如果给你一次表白的机会 你会对祖国母亲说些什么？ 值此国庆佳节 腾讯云AI将借助人脸融合技术 以#我为祖国比个心#的 全新打开方式表白祖国 识别下方小程序码即可参与表白祖国活动 文末还有三重福利哦！ ↓↓↓↓↓ 古人爱国咏诗，今日爱国比心 基于AI人脸融合技术 根据男女性别 为大家提供了十几类模板融合选择 下面Pick几张小伙伴们的表
2:在view，写一下标签 直接在官方文档里面查找 https://uniapp.dcloud.io/component/radio
用大数据的方法来衡量职场的性别不平等 在科技业，求职时的性别不平等一直是个重要话题。但针对该议题，在实际操作层面却鲜有基于大数据的系统性研究。 对于那些拥有大量数据的企业来说，缺乏一个严格而科学的系
花了一点时间用Python和seaborn绘制了全国人口年龄结构图以及31个省市的人口年龄结构图，也被称为人口金字塔。
在求职时，性别真的有影响吗？不同行业、不同职业类别的人对此或许有不同看法。这样的看法是如何产生的？有没有一种科学的方法来衡量呢？美国旧金山的一位数据侠Prasanna Parasurama通过对1382份简历的分析得出了结论：性别不平等往往和求职者的个人客观条件无关，而更多来自公司主管不可控的主观因素。
1、Tcp 四大定时器，client 和 server 如果一方掉线会怎么样，掉线重连会怎么样，进程挂
有趣的是，在这份调查了 8800 余人的报告中，我们得到了一些出人预料的结论：在北美工程师的行列中，收入最高的是开发智能手机和手表相关产品的那些人——他们的年收入中位数折合人民币达 153 万元。而在近年已成为最热门行业的 AI 领域中，机器学习工程师的收入只能排名第二，折合人民币 132 万元。
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有趣的是，在这份调查了 8800 余人的报告中，我们得到了一些出人预料的结论：在北美工程师的行列中，收入最高的是开发智能手机和手表相关产品的那些人——他们的年收入中位数折合人民币达 153 万元。而在近年已成为「最热门行业」的 AI 领域中，机器学习工程师的收入只能排名第二，折合人民币 132 万元。
注：该文件主要是用来构造训练过程中的特征文件，需要人为的标定male或者female。对生成的male.csv和female.csv文件再合并成为train.csv文件，用于训练。
信用无价，无论是在现在还是在未来！ 进入移动互联金融时代，持卡人的消费、还款等使用行为已经成为个人征信的重要依据之一。逾期还款会给持卡人留下不良信用记录，会对持卡人今后的贷款等行为的顺利进行造成不利影响。那么，什么样的人容易发生信用卡逾期行为呢？哪些因素会影响逾期行为的严重程度？本案例收集了信用卡逾期行为的相关数据，尝试建立统计模型探究持卡人逾期行为的影响因素，并对逾期状态开展预测。 一、数据来源 本案的数据来自某个银行的数据，这里需要事先说明的是，并不能对数据的真实性负责，我这里着重要写的是分析的方法和思
这就是中国疾病预防控制中心（CDC）刚刚发布的疫情统计报告：截止2月11日的数据，迄今最大规模的病例分析。
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少年的肩应该担起清风明月和草长莺飞 眼里应该藏下星辰大海和万丈光芒 而当少年已成人 虽已忘却了诗篇和牧笛 但心中偶尔也会渴望那片原野 不管当年的风在不在 他们心中仍保留着少年最灿烂的样子 恰逢儿童节，我们发自心底的问： 你，还记得那个少年吗？ 泛黄照片里的儿时模样 还回得去吗？ 带着童心出发，每一程都是童话 值此六一儿童节 祝腾讯云AI的大小朋友们儿童节快乐！ 快乐之余，识别下方二维码 腾讯云AI带你一键回到你的童年时代 「文末有体验海报可转发给家人朋友们一起Pick」 Pick一张AI小姐
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 📷 该数据集包含男女性面部的一些特征和是否男女的标签。 1. 字段描述 📷 2. 数据预览 📷 3. 字段诊断信息 📷 📷 📷 📷 4. 数据来源 来源于Kaggle。
如果你看过《神探夏洛克》，应该对夏洛克·福尔摩斯(Sherlock·Holmes)和华生初次见面的情景印象深刻(如果没看过，笔者在此推荐，哈哈)。
图片来源：www.stadiumdesignsummit.com 所有者：Xperiology
苹果公司CEO蒂姆·库克（Tim Cook）接受《MIT科技评论》采访，谈及他对硅谷性别问题、特朗普总统的环境和移民政策的看法，以及苹果公司在AI方面的进展。 掌舵苹果6年来，外界对库克的质疑和批评从未间断。乏乔布斯的远见卓识，创新乏力以及同美国政府的隐私大战都成了人们批评他的地方。 然而不可否认的是，苹果公司在库克任内仍然保持强劲的盈利，现金储备达到2570亿美元。面对质疑，库克称苹果在人工智能方面并未落后，他在本周早些时候证实了外界对苹果自动驾驶汽车项目长期以来的传言。此外，库克还公开谈及一系列尖锐话题
然而，这种情况下，神经网络其实成了“黑匣子”——具有一定的功能，但看不见是怎么起作用的。
因为现在的微信与『工作』的耦合度太高，而『朋友圈』更多变成了『工作圈』，甚至都不是『同事圈』，因为你的朋友发的都是『工作内容』。
人脸检测及对应属性的识别是现在比较流行的一个技术之一。今天我们“计算机视觉战队”就和大家说说该技术的一些详细细节。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队|Aileen 钱天培 JenniferZhu 作者|Julia Silge 前言 Stack Overflow的2017年程序员问卷调查[1]已在上周启动，我们（Stack Overflow的数据组）十分期待通过分析这次的调查结果来更好地了解我们的程序员群体。（译者注：Stack Overflow是一个IT技术问答网站，用户可在上面免费浏览、提交和回答问题。）我一直关注从事科技相关领域的女性群体，所以为了进一步地了解女程序员群体的现状，最近我特地去研究了去年（
大学同学要给孩子起名字，利用工作条件做的统计，非常有意思。经同意后分享给大家。 算算时间不早了，该给我们家**起名字了，于是今天中午利用大数据的优势，做了个无聊的统计。 我抽取了2010年1月1日以后出生的30万小朋友的姓名。 首先，竟然发现男女比例为18:13，可想而知未来男宝宝找对象该有多么困难。其中，姓名为两个字的小盆友有2.5万人，三个字的小盆友有28.1万人，四个字的小盆友有2000多人。四个字的小盆友大部分都是父姓+母姓+两个字的名字。应该说，三个字的小盆友占了绝大多数，竟达到了91%。 四个字
该sql命中了索引，但未覆盖索引。 select * from s1 where id=123;
今天我们来学习的一个扩展同时它也是非常小众的一个扩展，其实说白了，或许是根本没什么人用过得扩展。当然，我们也只是出于学习的目的来看看这个扩展到底是什么东西，有什么好玩的地方。
被诊断为孤独症的男性与女性比率为4:1.这个偏差在神经影像学研究中更显著。越来越多的证据表明，自闭症谱系障碍中局部连通性及其发展轨迹发生变化。本研究旨在调查男性和女性ASD中，局部连接及其发展轨迹是怎样变化的？用ABIDE I和II数据库的静息态fMRI数据：男性ASD:女性ASD=102:92,男性正常发育(TD):女性TD=104:92，年龄6-26岁。局部连接用局部一致性量化。发现ASD躯体运动和边缘网络局部连接减少，默认模式网络局部连接增加。这些变化在女性ASD中更显著。另外，局部连接与ASD的症状联系在女性中更稳健。与其他组相比，女性ASD有最不同的局部连接发展轨迹。总之，我们的发现说明女性ASD诊断的更大的病原学负担，这与女性保护效应假设一致。
今天 我要大胆提醒你 七夕了 有人~自嘲： “人不好，嘴不甜，长得磕碜，还没钱” 四句话，写我一直单身 有人~感慨： 她逃，他追，她插翅难飞 他回，她怼，他暴跳如雷 她泪，他悔，他生死相随 双双在爱恋中深情流眼泪 但还有~千千万万人期待： “七”待是你，“夕”望是你 “喜”欢是你，“欢”喜是你 我想见“你”，不远万里 往后余生，万般皆是你 在之前发布的一篇文章中 （点击阅读：宝！AI来给你发对象了） 提到用AI找到心仪的另一半 值此七夕节 我们也“兑现承诺” 用AI，给你发奇妙对象了 不一
大数据文摘授权转载自澎湃美数课 编辑：实习生陈芙蓉、蒋馨尔 设计：卫瑶 婴儿几个月能学会爬行，这可能是个常问常新的问题。 2020 年的答案是 7 个半月；时间退到 20 世纪 90 年代，这个答案是 10 个月。 正像无数父母所期待的，我们的孩子终于赢在了起跑线，可惜这种运动能力上的进步伴随孩子进入学龄阶段，逐步消耗殆尽。 如今婴儿会站时，20多年前婴儿刚会爬 2020 年的一份大规模调研显示：中国婴儿能够手膝爬的月龄中位数是 7.6 个月，独站是 10.2 个月，独走是 12 个月。 单独呈现这一数据，
导读：很多人认为，既然AI（人工智能）是最新的技术，那一定代表着进步。那么，AI真的带来了职场的性别平等和社会进步吗？
硅谷的工资和收入在持续增长，但是不同性别，种族，职业类型和不同学历水平和技能水平的居民之间的收入差距越来越大。 为什么收入很重要？ 收入增长是衡量硅谷经济活力的重要指标。考察多个收入指标能够让我们更深入地了解硅谷地区的经济活力和经济分布。当硅谷地区创造财富的速度比人口增长速度快时，人均收入就会增长。家庭收入中位数是家庭收入中比较中等的收入水平。按照受教育水平，性别，种族和职业来考察收入水平能揭示硅谷收入差距的复杂原因。生活在联邦贫困线以下的家庭比重以及在公立学校中获得免费食品的学生比重是家庭贫困的重要指标
实际上，中国男多女少的情况正在改善，只看新生儿这个维度的话，04年到现在男女比例呈现下降的趋势
本次大数据的调研，联合了香港主流媒体大公网、美国高端情趣品牌KEY、国民“性学教父”马晓年教授，共同揭开情趣生活的面纱。引爆“1024啪啪节”掀开双十一序幕，为电商狂欢季蒙上一层暧昧的色彩。 中国人22点之后最寂寞 2014年中国网民数量增至5.9亿，其中手机网民达到5亿，相比去年增长了19%，国人夜生活的娱乐方式，早已从线下转移到了线上。无数网民拿着 手机，连通世界，将个人时间贡献给社交媒体、手游、影视娱乐、甚至网络交友。在网民的亢奋消退后，引出了深夜时段的寂寞，从而带动网上高达近30亿销售额 的成人产业
本文通过介绍如何利用Prefuse库连接数据库，介绍了可视化工具Prefuse在Java环境中的实现方式，并提供了具体的代码示例。通过这些代码，用户可以快速掌握如何使用Prefuse库进行图形可视化。
2018年，短视频市场获得各方广泛关注，百度、腾讯、阿里巴巴微博持续在短视频领域发力，网易、搜狐等也纷纷推出新的短视频应用，短视频市场迅速发展。
想要和DT君一起，体验一把数据与代码的新鲜刺激吗？首届女生科技节马上要和大家见面啦！活动除了满满的科技干货放送，还有来自AWS、Google、TalkingData、微软、Facebook、科技猫以及 DataGirls的科技女性分享他们对数据和前沿科技的认识，更有五大实操工作坊等你来体验极客世界。
导读 人类大脑在许多认知以及行为等方面都表现出明显的性别差异，这些差异具有可重复性，而且更为重要的是，这些差异或许可以反映不同性别间大脑内部局部组织的不同。这些差异的稳定性、起因以及产生的影响被广泛、热烈的讨论，但却没有被细致的研究过。加之最近在啮齿类动物中的一系列研究建立了性别差异在神经生理学上的理论基础：1）局部灰质体积（regional gray matter volume,regional GMV）的性别差异稳定的分布在大脑皮层以及一些经典的皮下核团；2）与社交以及生殖行为有关的神经环路在局部GMV差异分布中占据主导地位；3）性染色体的基因表达与GMV差异模式具有耦合关系。这篇发表在美国科学院院报（PNAS）题为“Integrative structural, functional, and transcriptomic analyses of sex-biased brain organization in humans”的文章，便是基于啮齿类动物中的研究基础，针对在人类大脑中该类问题的研究空白，对性别差异从脑结构、脑认知活动以及基因表达多模态多尺度做了全方位细致的探究。下面即对本文作解读。
前几天更新的文章内容相信前面繁琐的内容已彻底打消了你学习Java函数式编程的热情，不过很遗憾，下面的内容更繁琐。但这不能怪Stream类库，因为要实现的功能本身很复杂。
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