大家好，我是云朵君！ 加载一个Jupyter插件后，无需写代码就能做数据分析，还帮你生成相应代码？
在当前的数字时代，安全至关重要。在我们作为开发人员的工作中，我们经常处理密码等机密数据。必须使用正确的密码加密和隐藏方法来保护这些敏感数据。Python 中许多可访问的技术和模块可以帮助我们实现这一目标。通过对可用实现的基本思想和示例的解释，本文研究了在 Python 中隐藏和加密密码的最佳技术和方法。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
数字人（Digital Human / Meta Human），是运用数字技术创造出来的、与人类形象接近的数字化人物形象。数字人可简单的分为 2D 数字人和 3D 数字人。本文使用的数字人是通过 MetaHuman Creator 制作工具生成的 3D 数字人。3D 数字人的驱动方式可简单的分为真人驱动和模型驱动。本文使用的驱动方式为真人驱动。
在上一篇中，我们知道了docker是基于联合文件系统的分层镜像。而且也知道了镜像是只读的，容器才是可以写的。那么，如果我们要修改镜像，修改之后，怎么提交呢？本文，凯哥将介绍，docker的提交命令
以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。
本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数：
学习使用python语言及其相关的库进行接口测试，首先搭建学习过程中使用的测试环境。为了保证环境的独立性，学习过程中相关的库都下载在对应的虚拟环境中。 ---- 【环境信息】 Windows 7_x6
机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
本文介绍基于Python语言，基于Excel表格文件内某一列的数据，计算这一列数据在每一个指定数量的行的范围内（例如每一个4行的范围内）的区间最大值的方法。
report_qor_suggestions会分析当前设计中的关键路径，在此基础上给出优化建议。在Vivado之前的版本中，该命令会生成相应的.xdc或Tcl脚本，需要用户手动添加生成文件到当前工程中，具体可查看这篇文章（Vivado 2018.3 report_qor_suggestions怎么用）。在2019.1的版本中，report_qor_suggestions的使用方法有了重大调整。
NumPy（Numerical Python）是一个开源的 Python 库，几乎在每个科学和工程领域中都被使用。它是 Python 中处理数值数据的通用标准，在科学 Python 和 PyData 生态系统的核心地位不可撼动。NumPy 的用户包括从初学者程序员到经验丰富的从事最前沿的科学和工业研究与开发的研究人员。NumPy API 在 Pandas、SciPy、Matplotlib、scikit-learn、scikit-image 和大多数其他数据科学和科学 Python 软件包中得到广泛应用。
该文介绍了如何使用不到50行的Python代码构建一个最小的区块链，该区块链可以存储时间戳和索引，以及一个自动识别散列函数。虽然区块链技术已经催生了新的、完全数字化的货币，如比特币和莱特币，但SnakeCoin可以更加灵活地使用区块链技术，为不同的场景提供不同的解决方案。
区块链可以说是互联网成立以来最重要和最具颠覆性的技术之一。它是比特币和其他加密货币背后的核心技术，在过去几年引起大家广泛的关注。 区块链的核心是一个分布式数据库，允许双方直接交易，而无需中央机构，也就是通常大家所说的"去中心化"。"去中心化"这个简单而重要的概念对银行、政府和市场等机构具有重大意义，可以说，任何依赖中央数据库作为核心竞争优势的企业或组织都可能受到区块链技术的挑战甚至颠覆。 本文的目标是给你一个区块链技术的实用介绍，而不是炒作比特币和其他加密货币概念。第1节和第2节介绍了区块链一些核心概念
Visdom，用于创建、组织和共享实时丰富数据可视化的灵活工具。支持Python。
Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库之一，它提供了丰富的绘图功能，但默认情况下生成的图表是静态的。然而，通过结合使用 Matplotlib 和 mpld3 库，我们可以轻松地创建交互式图表，使得数据可视化更加生动和易于理解。
在数据安全性的背景下, 存储在区块链上的数据的不可变性非常重要. 当人们谈到 “区块链是不可变的” 时, 他们想表达什么? 在这篇文章中, 我将尝试解释其中的关键概念. 如果你刚入门或者对区块链, 比
大家好，今天我要向大家推荐一款超级好玩的AI工具—Gifshift！这款工具让你可以将梗图转绘成动漫，让你的创意无限发挥，让你的表达更加生动有趣。
虽然有些人认为区块链(blockchain)技术的应用场景还有待研究，但毫无疑问，这一新颖技术的出现是计算界的奇迹。那么，什么是区块链？
哈希表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。它是一种根据关键码值（Key-value）直接访问在内存存储位置的数据结构。
大家好，我是Python进阶者。上一篇文章给大家讲到了淘宝数据的预处理和词频处理，没有来得及看的小伙伴，记得去学习了下了，详情戳这里：手把手教你用Pandas库对淘宝原始数据进行数据处理和分词处理。这篇文章紧接着上一篇文章处理得到的数据进行可视化处理，一起来看看吧！
目前，人工智能（AI）领域正在快速发展，每隔一段时间就取得新的突破。最近突出的一个词是Generative Adversarial Network（GAN） - 但这是什么意思？
Mimikatz其实并不只有抓取口令这个功能，它还能够创建票证、票证传递、hash传递、甚至伪造域管理凭证令牌等诸多功能。由于mimikatz的使用说明网上资料很多，这里就不多加介绍了，随着这两年hw行动越来越多，企事业单位也都开始注重内网安全，有预算的会上全套的终端安全、企业版杀软或者EDR，就算没有预算的也会装个360全家桶或者主机卫士之类的，这也导致很多时候你的mimikatz可能都没法拷贝过去或者没有加载执行，拿了台服务器却横向移不动就尴尬了。因为这款工具特别出名所以被查杀的机率很大， 我们可以通过 github 上的开源代码对其进行源码免杀从而 bypass 反病毒软件。 Mimikatz 源代码下载 https://github.com/gentilkiwi/mimikatz 免杀步骤 替换 mimikatz 关键字 shenghuo
每种编程语言都必须细心设计，以妥善地处理浮点数，确保不管小数点出现在什么位置，数字的行为都是正常的。
在这里，我们回顾几个基本的数组概念，展示一个简单而强大的用于分析科学数据的编程范例。
该文介绍了如何使用不到50行的Python代码构建一个简单的区块链。首先定义了一个名为Block的类，用于存储区块的索引、时间戳、数据和前一个区块的哈希等信息。然后通过实例化Block类，创建一个包含20个块的区块链，并手动添加一个起源块。最后，介绍了如何将区块链添加到区块链列表中，并打印出每个区块的哈希值。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
“字典这个数据结构活跃在所有Python程序的背后，即便你的源码里并没有直接用到它”，摘抄自《代码之美》第18章Python的字典类：如何打造全能战士。字典是Python语言的基石！在函数的关键字参数、实例的属性和模块的命名空间都能够看到它的身影，我们自己写代码时也经常会用到。
Django 迁移官方文档：https://docs.djangoproject.com/en/2.2/topics/migrations/。
本文用不到50行的 Python 代码构建最小的数据区块链，简单介绍了区块链去中心化的结构与其实现原理。
特别注意 序列类似Java中的集合的概念, 但是, 序列中的集合和Java中的集合却不一样 (约等于Java中的list 集合).
之前发了一条动态数据可视化的视频，有很多朋友来咨询怎么制作的，其实制作过程难度不大，上手很快，特地为大家整理了一篇制作教程，五分钟让你的数据动起来！
3.3 常见图形绘制[*] 1.折线图 -- plt.plot 变化 2.散点图 -- plt.scatter() 分布规律 3.柱状图 -- plt.bar 统计、对比 4.直方图 -- plt.hist() 统计，分布 5.饼图 -- plt.pie() 占比 4 Numpy 4.1 Numpy优势 1.定义 开源的Python科学计算库， 用于
近日新推出了origin系列的最新版本：origin2021，是一款非常实用的科学绘图与数据分析软件，并且该版本可以和2018——2021版本共享设置，若你拥有这些版本中的任何一个，则只需安装并运行新版本即可。不仅如此，它为了带给用户最佳的使用体验，进行了全方面的新增和优化，现如今能够使用新的颜色管理器创建自己的颜色列表或调色板，其中包括通过颜色选择和颜色插值，还在工作表上添加了新的公式栏，轻松编辑复杂的公式，具有调整公式栏字体大小的选项，以便于阅读，而且Origin中的嵌入式Python环境也得到了极大的改进，可以从Python轻松，高级地访问Origin对象和数据，并在设置列值中使用Python函数，以及从LabTalk和Origin C访问Python函数等等，甚至添加了几个新的上下文相关的迷你工具栏，如刻度标签表、图中的表格、工作表中的日期时间显示，图例等，可以更轻松的访问常见任务，是你最佳的绘图分析工具。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
首先，Python处理excel的第三方库有：xlrd，xlwt，openpyxl等。
如果您是机器学习的新手，您可能会对这两者感到困惑——Label 编码器和 One-Hot 编码器。这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分，它们用于将分类数据或文本数据转换为数字，我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天，本文通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。
如果您是机器学习的新手，您可能会对这两者感到困惑——Label 编码器和 One-Hot 编码器。这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分，它们用于将分类数据或文本数据转换为数字，我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天，本文[1]通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。
什么是URL 统一资源定位符是对可以从互联网得到的资源的位置和访问方法的一种简介的表示，是互联网上标准资源的地址。互联网上的每一个文件都有一个唯一的URL，它包含的信息指出文件的位置以及浏览器应该怎样处理它。
在本章中，我们将讨论随机性和概率。我们将首先通过从数据集中选择元素来简要探讨概率的基本原理。然后，我们将学习如何使用 Python 和 NumPy 生成（伪）随机数，以及如何根据特定概率分布生成样本。最后，我们将通过研究涵盖随机过程和贝叶斯技术的一些高级主题，并使用马尔可夫链蒙特卡洛方法来估计简单模型的参数来结束本章。
CREATE VIEW命令定义视图的内容。定义视图的SELECT语句可以引用多个表，也可以引用其他视图。
in用来检查指定元素是否在列表当中，如果在返回True 不在返回False not in用来检查指定元素是否不在列表当中 如果不在返回 True 在返回False
上一个坑，取出字符串中的数字，在论坛上出现了好几种方法。除了基本的遍历判断来做外，还有一些简便的python解法： 1.正则 ''.join(re.findall(r'[\d|.]+',text)) 2.isdigit ''.join([i for i in text if i.isdigit()]) [i for i in test]这是一种生成list的方法，通过后面的if可以增加生成时的过滤条件。这种写法在python中很常用。 3.filter filter(lambda x: x.isdigit(
今天给大家推荐一篇整理很全面的Python自动化办公干货，便于大家下次使用查找！全文3万+字，需要怎么功能直接使用搜索就行！
Pandas是Python中重要的数据处理和分析库，它提供了强大的数据结构和函数，尤其是DataFrame，使数据处理变得更加高效和便捷。然而，对于新手来说，在DataFrame中插入一列可能是一个令人困惑的问题。在本文中，我们将分享如何解决这个问题的方法，并帮助读者更好地利用Pandas进行数据处理。
官方文档：https://xlrd.readthedocs.io/en/latest/
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