作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。
上一篇详细介绍了Netty的编解码的基本实现原理，本节将重点探讨网络编程中一种非常通用的协议设计方法论：协议头 + 消息体。
通常来说，Flutter 技术构建的应用程序在默认情况下都是高性能的。所以你只需要避开常见的陷阱，就可以获得优异的性能，而不需要使用复杂的分析工具对细节做优化。这些最佳建议将ben
Python由于其易用性而成为最流行的语言，它提供了许多库，使程序员能够开发更强大的软件，以并行运行模型和数据转换。
在Spark中, DataFrame 是组织成 命名列[named colums]的分布时数据集合。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框，但在幕后做了更丰富的优化。DataFrames可以从多种来源构建，例如：结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有RDD.
假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后…
在过去的一个月里，我们（Mybridge）将近250个机器学习开源项目排名，选出前10位。
Java中的NullPointerException是我们最经常遇到的异常了，那我们到底应该如何在编写代码是防患于未然呢。下面我们就从几个方面来入手，解决这个棘手的问题吧。
你听说过著名的果酱实验吗？在 2000 年，来自哥伦比亚大学和斯坦福大学的心理学家 Sheena Iyengar 和 Mark Lepper 基于现场实验提出了一项研究。
预测通常被认为是报告的发展。报告可以帮助我们回答，发生了什么事？预测有助于回答下一个逻辑问题，将会发生什么？
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。
作为Defensics SafeGuard开发的一部分，我们发现了D-Link DIR-850L无线AC路由器（硬件修订版本A）中的漏洞。该漏洞使攻击者无需提供凭据即可完全访问无线网络。我们的方法在接入点连接期间跳过关键步骤，完全绕过加密。
PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。本篇博客将向您介绍PySpark的基本概念以及如何入门使用它。
在本文中，将演示计算机视觉问题，它结合了两种最先进的技术：深度学习和Apache Spark。将利用深度学习管道的强大功能来 解决多类图像分类问题。
本文将基于腾讯云Lighthouse（轻量应用服务器）实例，对WebSocket进行简单的示例演示，以及初步的协议原理探索。帮助大家直观地感受双向通讯的特点以及常见的基于JavaScript的实现方法。
在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件，以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法，例如 HTML，JSON，PKL 文件，SQL 等。
https://github.com/microsoft/recommenders/
假设您的家人正在组织一场大型晚宴。出于健康考虑，每个家庭成员都有不同的饮食要求和偏好，因此您需要仔细分配食材和资源，以确保每个人都吃饱饭。但随后问题开始出现——一些家庭成员意外地带来了客人，而另一些家庭成员的胃口却更大，导致对食物的需求突然增加。因此，按比例向每个人平均分配食物变得很有挑战性。
2.带有/g的正则表达式作为参数：为了安全起见，应该设置lastIndex为0（test()和exec()时）
Apache Kafka是一款流行的分布式数据流平台，它已经广泛地被诸如New Relic(数据智能平台)、Uber、Square(移动支付公司)等大型公司用来构建可扩展的、高吞吐量的、且高可靠的实时数据流系统。例如，在New Relic的生产环境中，Kafka群集每秒能够处理超过1500万条消息，而且其数据聚合率接近1 Tbps。
想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram上，超过4200个Skype电话被打，超过78000个谷歌搜索发生，超过200万封电子邮件被发送（根据互联网实时统计）。
过去一个月里，我们对近 250 个机器学习开源项目进行了排名，并挑选出热度前 10 的项目。这份清单的平均 github star 数量高达 1345，涵盖了包括深度学习, Tensorflow, 图像分割, 漫画着色, 强化学习，Unity 等主题，希望你能从中找到一个你所感兴趣的项目深入探究。
【导读】过去一个月里，我们对近 250 个机器学习开源项目进行了排名，并挑选出热度前 10 的项目。这份清单的平均 github star 数量高达 1345，涵盖了包括深度学习, Tensorflow, 图像分割, 漫画着色, 强化学习，Unity 等主题，希望你能从中找到一个你所感兴趣的项目深入探究。
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
「可重用」是什么意思？在你的数据科学职业生涯中的某个时刻，你编写的代码将被使用不止一次或两次。也许你会对一些不同的图像文件集运行相同的预处理管道，或者你有一套用于比较模型的评估技术。我们都复制并粘贴了相同的代码，但是一旦你发现自己复制了相同的代码不止一次或两次，那就应该花点时间使你的代码可重用。重用好的代码并不是欺骗或懈怠：它是对时间的有效利用，并且被认为是软件工程中的最佳实践。
在以如此惊人的速度生成数据的世界中，在正确的时间对数据进行正确分析非常有用。实时处理大数据并执行分析的最令人惊奇的框架之一是Apache Spark，如果我们谈论现在用于处理复杂数据分析和数据修改任务的编程语言，我相信Python会超越这个图表。所以在这个PySpark教程中，我将讨论以下主题：
选自UC Berkeley Rise Lab 作者：Devin Petersohn 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文中，来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray，使用这款工具，无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas，遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 项目链接：https://github.com/ray-pro
在了解 iOS Core Audio 相关技术的时候，会遇到 bitrate、sample、frame 和 packet 等概念。由于业界在不同场合下使用 packet 和 frame 等词语会代表不同的含义，一不小心，很容易被绕进去。 本文讲述了 iOS Core Audio 中常用的音频概念定义，然后介绍一些容易造成概念混淆的场景以及一个实践 demo 案例，最后解答一些常见的问题。 （一） iOS Core Audio 音频概念定义 讨论 iOS Core Audio，就要按照苹果的定义对音频相关概
各位Java开发者们，欢迎来到万猫学社！在这里，我将和大家分享ChatGPT提示词工程的系列文章，希望能够和大家一起学习和探讨提示词的最佳实践。
近年来，计算机视觉领域突飞猛进，在人脸识别、图像理解、搜索、无人机、地图、半自动和自动驾驶方面得到广泛应用。而这些应用的核心部分是视觉识别任务，如图像分类、目标检测和图像相似度。
为了汇总结果，DESeq2 中一个方便的函数是 summary()。它与用于检查数据帧的函数同名。当使用 DESeq 结果表作为输入调用此函数时，将使用默认阈值 padj < 0.1 汇总结果。但是，由于我们在创建结果表阈值时将 alpha 参数设置为 0.05：FDR < 0.05（即使输出显示 p 值 < 0.05，也使用 padj/FDR）。让我们从 OE 与对照结果开始：
当前，数据工程是一个令人兴奋的主题，这是有原因的。自出现以来，数据工程领域的发展脚步就从未放缓。新技术和 新概念 最近出现得特别快。2022 年年底就快到了，现在是时候回过头来评估下数据工程当前的状态了。
本文整理于网络翻译，英文原文：https://blog.newrelic.com/engineering/kafka-best-practices/
Apache Kafka 是一款流行的分布式数据流平台，它已经广泛地被诸如 New Relic（数据智能平台）、Uber、Square（移动支付公司）等大型公司用来构建可扩展的、高吞吐量的、且高可靠的实时数据流系统。
比如说下面这些深度学习小抄，由GitHub用户kailashahirwar从各处搜集而来：
机器学习领域的知识太多了，学习的工具包，命令、操作和公式都是数不胜数，让“新军”们理解记住太难了！所以，学生时代的一件利器派上用场了，那就是人见人爱的“小抄”，这可是个好东西。 比如说下面这些深度学习
众所周知，Kubernetes很难! 以下是在生产中使用它应遵循的一些最佳实践。遵循这些步骤能够确保更高的安全性和生产效率。
用过Python做过机器学习的同学对Python当中pandas当中的DataFrame应该不陌生，如果没做过也没有关系，我们简单来介绍一下。DataFrame翻译过来的意思是数据帧，但其实它指的是一种特殊的数据结构，使得数据以类似关系型数据库当中的表一样存储。使用DataFrame我们可以非常方便地对整张表进行一些类似SQL的一些复杂的处理。Apache Spark在升级到了1.3版本之后，也提供了类似功能的DataFrame，也就是大名鼎鼎的SparkSQL。
Canvas 想必前端同学们都不陌生，它是 HTML5 新增的「画布」元素，允许我们使用 JavaScript 来绘制图形。
WWDC21中发布的macOS Monterey中新增了可变刷新率的Adaptive-Sync显示技术，自此行业通用的可变帧率技术登录Mac生态；今天我们就围绕苹果生态中的两种可变帧率显示技术，讨论如何为用户呈现最佳体验；本文中首先我们会介绍一下macOS中的Adaptive-Sync技术；这项技术为macOS的全屏显示的App和游戏提供了更加灵活的帧率，更加流畅体验，基于此深入讨论有关顺滑渲染的最佳实践；然后我们会了解现有的iPad Pro和iPhone 13 Pro上的ProMotion技术，并进一步探讨能在不同帧率下基于CADisplayLink的最佳技术实践，在自定义绘图时为用户带来流畅的体验；本篇文章是基于Session10147 - Symbolication: Beyond the basics撰写，该Session的演讲者是来自Apple GPU软件团队的WindowServer工程师Kyle Sanner和CoreAnimation工程师 Alex Li。
编码结束后，调用函数speex_bits_destroy(&bits)，speex_encoder_destroy(enc_state)来销毁SpeexBits和编码器。
Elasticsearch 是一个高效、快速且高度可扩展的搜索引擎。它已经成为许多公司和组织的首选搜索引擎，特别是在大型数据集的情况下。 根据经验，在使用 Elasticsearch 时遵循一些最佳实践可以帮助您实现更好的性能和可维护性。 第一项最佳实践是对数据进行良好的设计和建模。这意味着数据需要在索引之前进行精心设计和建模，以确保正确的搜索和过滤。在建立索引之前，首先需要确定索引的字段，并确定如何解析和存储需要索引的数据。为了减少查询的处理时间，必须避免不必要的字段嵌套。 第二项最佳实践是索引和分片的优化。在 Elasticsearch 中，索引通常是垂直划分数据的方式。对于大型数据集，我们需要对索引进行水平分片，以便每个节点都可以处理一部分索引。此外，我们还需要进行分片的恰当设置和大小的控制，以便避免节点过载，从而每个节点在集群中受益平均。 第三项最佳实践是对查询进行优化。良好的查询设计可以极大地增加性能。为了最大限度地减少搜索的时间，我们建议在搜索操作中使用一些基本的 Elasticsearch 查询优化技巧，例如使用 match 查询，尽可能减小过滤器查询的数量等。 第四项最佳实践是监控 Elasticsearch 的健康状况。在 Elasticsearch 集群中，节点状态、索引状态、负载均衡、缓存大小、查询速度等都可以影响整个集群的性能。因此，借助 Elasticsearch 的监控工具，每天都对集群进行定期监控的有效健康状况的大有裨益。 最后一项最佳实践是在维护 Elasticsearch 系统时进行数据重建和性能分析。数据重建有助于缩小索引大小，释放磁盘空间，并确保数据有序。同时，定期对 Elasticsearch 进行性能分析有助于发现性能瓶颈和优化 Elasticsearch 集群，以便其在提供服务和响应时间方面获得更好的结果。 综上所述，Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎，但需要遵循一些有效的最佳实践，从而发挥其最大的潜力。事实上，良好的 Elasticsearch 系统设计和性能优化，可以帮助您的公司提高效率，改善搜索结果质量，并提高整个系统的可靠性，还可以保证您的系统能够保持最新状态并且运作更加高效。
在软件开发行业，团队式开发是再正常不过了，不同的人从git中开一个分支进行开发，开发完后测试通过后进行合并到主项目中。
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