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126-R编程20-R的面向对象编程简述

, [[104-R茶话会19-几种查看函数源代码的方法]] 中我也已经提到了这个问题。...这两种不同类型的系统中，S3 和S4 是泛型函数，在[[104-R茶话会19-几种查看函数源代码的方法]] 中我们也有简单的提及。并且这类系统的面向对象，并不同于现如今具有包装特性的面向对象。...（所以还是传统的面向过程啊） 几种系统有如下特点： S3 对象简单，具有动态性，但结构化特征不明显，适合那些想要拓展基础R 函数的功能，以适应新数据类型输入的人；S3 对象是R 的第一个面向对象编程的系统...“ 那么R 的面向对象呢？（不是 > a 错误: 找不到对象'a' 虽然R 的编程也是一切皆对象，但其并非是一切皆面向对象（objected oriented object）。...R 基础类型，并没有考虑到面向对象系统，而这些函数的底层是用C 写的。那么它们是如何控制不同函数对不同类型的对象表现出不同的输出的呢？就是简单的判断语句了（switch）。

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面向DataOps：为Apache Airflow DAG 构建 CICD管道

术语 DataOps 根据Wikipedia的说法，DataOps 是一种自动化的、面向过程的方法，分析和数据团队使用它来提高数据分析的质量并缩短数据分析的周期时间。...虽然 DataOps 最初是一套最佳实践，但它现在已经成熟，成为一种新的数据分析方法。 DataOps 适用于从数据准备到报告的整个数据生命周期，并认识到数据分析团队和 IT 运营的相互关联性。...修改后的 DAG 直接复制到 Amazon S3 存储桶，然后自动与 Amazon MWAA 同步，除非出现任何错误。...您第一次知道您的 DAG 包含错误可能是在它同步到 MWAA 并引发导入错误时。到那时，DAG 已经被复制到 S3，同步到 MWAA，并可能推送到 GitHub，然后其他开发人员可以拉取。...尽管在此工作流程中，代码仍被“直接推送到 Trunk ”（GitHub 中的_主_分支）并冒着协作环境中的其他开发人员提取潜在错误代码的风险，但 DAG 错误进入 MWAA 的可能性要小得多。

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大数据技术栈的突围和战争｜盘点

然而 S3 虽然价格便宜，能省成本，但高延迟是一个问题，数据系统构建者需要费点周折才能处理好需要低延迟的工作任务。...2 以 Spark 社区为例看易用性进展：从 Python 到 AI “简单易用”同样是 Spark 社区的主要发力重点。...此外，错误信息的标准化也是 Spark 社区过去一两年里的努力方向。尽管这看似技术复杂度不高，但这实际上是使系统更加简单易用的基本需求。...莫问指出，在实时流处理这条链路上，确实也存在一些新的机会和变化。众所周知，Flink 和 Kafka 目前已经分别成为流计算和流存储的事实标准，但 Kafka 真的是最适合流分析的存储方案吗？...在隐私保护方面，数据和 AI 应用需要强大的治理和安全措施，尤其是在生成式 AI 的背景下。提供一个端到端的机器学习运维（MLOps）和 AI 开发解决方案，该方案基于统一的治理和安全方法。

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使用Celery构建生产级工作流编排器

使用 Celery 为高 RPS 数据处理引擎构建复杂工作流的分步指南，从设计到实现，再到 Kubernetes 中的新生产。...Celery 是一款出色的编排和数据工程工具，尤其是其画布工作流功能。...然后是编排任务 这些任务作为协调器出现，它们本身没有任何业务逻辑，但实际上定义了实际数据处理任务如何执行和协调才能顺序运行。...步骤 4：添加警报和监控设置 现在我们有了分布式计算架构，下一步最好的事情是添加用于警报、监控和日志记录的机制。...ELK 上的日志监控 Sentry：在处理可能让你感到意外的不同类型数据时，错误可能是不可预料的，尤其是当流量很大时，Sentry 可能是你的好帮手，它会在出现问题时提醒你，在 Celery 工作进程启动时设置

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当Git和Git-LFS无法解决机器学习复现问题时，是时候祭出DVC了

先前我们说过「关键问题是训练数据」，但这是一个小谎言。是的，数据能在版本控制下就是一个很大的改进。但是缺乏对数据文件的版本控制是整个问题所在 吗？并不。 什么决定了训练模型或其他活动的结果？...由于存在多方变量，所以很难准确描述，但一般的问题是缺少所谓的配置管理。软件工程师已经认识到能够指定部署系统时使用的精确系统配置十分重要。...但是这些系统不提供管理数据集的解决方案。 同样，Makefile 和类似的工作流脚本工具提供了一种重复执行一系列命令的方法。执行命令是通过文件系统时间戳确定的。这些工具也不提供数据管理解决方案。...为了提高效率，DVC 使用多种链接方法（取决于文件系统支持）将文件插入工作区而无需复制。这样，DVC 可以在请求时快速更新工作目录。 DVC 使用所谓的「DVC 文件」来描述数据文件和工作流步骤。...或者需要将数据部署到远程系统，例如在云计算系统（AWS、GCP 等）上运行软件，这意味着将数据需要上传到相应的云存储服务（S3、GCP 等）上。

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为什么Python是AI最好的语言，以及如何使它更好（27PPT）

这个ppt来自 Honnibal 在巴伊兰大学计算机科学系研讨会的演讲，主题是“为什么Python是AI最好的语言（以及如何使它更好）”。...个人开发人员应该习惯写Cython 社区应该投入更多资源，使其更简单明了 性能是Python代码的一个大问题 ? Python对于AI来说是最好的语言 ? ? Python 是最受欢迎的......来源：为什么Python在机器学习中如此受欢迎？（Quora） ? 执行Python的一般方法 实现它。 使它更快。 我们可以在这里使用PyPy吗？ 更多核心 糟糕，为什么不起作用？ ?...渐进式改进并不总能得到最佳解决方案 你可以一点一点地使你的Python代码更快，但假如从解决方案空间的错误部分开始，不能得到最好的解决方案。 ? 更好的Python执行方法 规划数据结构。...优势来自决策 这是“感觉很难”的部分——但没有它你没法得到好的解决方案 如果您对数据结构进行优化，那JIT也无法帮你 ? 我能从慢的代码调用快速库吗？ 可以（大部分情况）。但需要更快时，你要怎么办？

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怎样让 API 快速且轻松地提取所有数据？

根据 Twitter 讨论，以下是这种方法面临的一些挑战。 挑战：重启服务器 如果流需要很长时间才能完成，那么推出更新就会成为一个问题。你不想中断下载，但也不想一直等待它完成才能关闭服务器。...挑战：如何返回错误 如果你正在流式传输一个响应，你会从一个 HTTP 200 代码开始……但是如果中途发生错误，可能是在通过数据库分页时发生错误会怎样？...有一种 API 的设计方法可以用来支持这一点，前提是流中的数据处于可预测的顺序（如果你使用键集分页则必须如此，如上所述）。 让触发下载的端点采用一个可选的?...最简单的解决方案：从云存储生成和返回 实现这种 API 的最健壮的方法似乎是技术上最让人觉得无聊的：分离一个后台任务，让它生成大型响应并将其推送到云存储（S3 或 GCS），然后将用户重定向到一个签名...这种方法很容易扩展，为用户提供了带有内容长度标头的完整文件（甚至可以恢复下载，因为 S3 和 GCS 支持范围标头），用户很清楚这些文件是可下载的。它还避免了由长连接引起的服务器重启问题。

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Go 专栏｜基础数据类型：整数、浮点数、复数、布尔值和字符串

但如果刚开始接触编程，建议还是好好看看，把文中的代码 demo 都自己跑一遍。只有基础打好了，才能向更高的目标迈进。 话不多说，走起～ 本文所有代码基于 go1.16.6 编写。...如果之前写 Python 比较多的话，一定要注意这点，我就在这翻过车。...4]) fmt.Println(s3[2:]) fmt.Println(s3[:]) 字符串是不可修改的，所以如果给字符串赋值的话，会报错： // 修改报错 s3[0] = "H" // cannot...以字节数组方式遍历，字符类型是 byte，长度是 1。虽然字符串直观上看长度是 8，但中文字符在 UTF-8 编码中占 3 个字符，所以总长度是 12。...最后再说一点，Go 的源文件是按 UTF-8 编码的，所以我们在选择编码格式上一定要选 UTF-8，否则可能会有一些莫名其妙的错误出现。

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【翻译】Airflow最佳实践

不要直接读取最近一段时间的数据，而是应该要按时间段来读取。 now函数会得到一个当前时间对象，直接用在任务中会得到不同的结果。...类似connection_id或者S3存储路径之类重复的变量，应该定义在default_args中，而不是重复定义在每个任务里。定义在default_args中有助于避免一些类型错误之类的问题。...测试DAG ---- 我们将Airflow用在生产环境中，应该让DAG接受充分的测试，以保证结果的是可以预期的。 2.1 DAG加载器测试 首先我们要保证的是，DAG在加载的过程中不会产生错误。...例如，如果我们有一个推送数据到S3的任务，于是我们能够在下一个任务中完成检查。...然而不管是从数据库读取数据还是写数据到数据库，都会产生额外的时间消耗。因此，为了加速测试的执行，不要将它们保存到数据库是有效的实践。

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python0012_字符_character_chr函数_根据序号得到字符

​字符(character)回忆上次内容上次了解了ord函数这个函数可以通过字符得到序号那么可以反过来吗？通过序号得到字符可以吗？​...编辑ord的逆运算chr有来就有回​编辑好像可以我们可以把 104 作为参数给到 函数chr()注意给的参数是数字 104而不是字符串"104"没有引号我们可以发现 ​​数字104​​ 和 ​​字符'h...汇编理解​编辑红色里圈是调用chr(97)得到的结果是字符串"a"把得到的字符串"a"作为参数送到ord函数调用这就是函数的嵌套调用如果有print函数呢？...但除了小写字母之外还有很多字符他们都是如何分布的呢?我们下次再说！...gitee->oeasy教您玩转python教程: 面向零基础初学者的简明易懂的 Python3 入门课程，对没有编程经验的同学也非常友好。在vim下从浅入深，逐步学习。从基础入门学习到爬虫。

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【python-leecode刷题】动态规划类问题----以53. 最大子数组和为例

Python学习宝库 。...子数组 是数组中的一个连续部分。 示例 1： 输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出：6 解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。...[i] <= 104 进阶：如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的 分治法 求解。...代码实现 其他语言实现方式 ⭐️总结 我的故事 python学习之路任重而道远，要想学完说容易也容易，说难也难。 很多人说python最好学了，但扪心自问，你会用python做什么了？...算法考试，数据结构考试随便背代码，只求通过。 最后呢？我学会变成了吗？只能对一些概念侃侃而谈，但真的会几行代码，能写出实用工具吗？ 答案变得模糊。

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AWS教你如何做威胁建模

因为威胁建模的本质是----“有经验的安全专家和业务团队关于威胁的头脑风暴”，欢迎自动化、欢迎复用、欢迎标准流程，但威胁建模活动一定是以沟通、协作和以人为主导的专业知识为中心的。...为车辆登记功能创建系统模型 1.1、首先将准备创建数据流图表示上述车辆登记功能的元素，以及它们之间的数据流。 需要的工具就可以是白纸、白板，或者是draw.io或者PlantUML。...完整数据流图 2、会出什么问题？识别功能威胁 开始你的威胁建模头脑风暴，没有错误的答案，我们的目标是尽可能完整得涵盖可能的威胁，不预设可能已经会被缓解的威胁。...否认：Lambda 函数是否可以在不⽣成审计跟踪条⽬的情况下删除存储桶对象，从⽽不归因于执行了该操作？ 信息泄露：Lambda 函数如何返回对错误 S3 对象的引⽤？...提供类似于DREAD的风险判断方法。

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Revvel如何将视频转码速度提升几十倍？

我们也在AWS EC2上尝试建立自己的视频转码服务，成本得到了一定的控制，视频的控制权也增大，但随之而来的是运维方面的挑战。这些挑战表现在： 可扩展性。...我们使用的工具包括AWS Lambda（实时缩放、并行处理的能力）、S3（支持分段上传，按范围请求数据）、FFmpeg（转码领域的瑞士军刀）以及Python（AWS Lambda对Python有很好的支持...如果我们想生成一个文件块，首先就需要解码输入视频中的一小部分，然后将其转码到想要得到的分辨率/码率，最后，将生成的TS文件块上传到S3中。这里面临如下两个主要的挑战。...我们要做的是从S3中得到比FFmpeg请求更大的文件块，并将其缓存到内存中，避免反复对相同文件块的反复造成的开销。...三是Lambda上的CPU每小时的价格要高于EC2。四是解码开销。其实解码工作中很多步骤是重复的。比如，很多步骤都要解码2个音频流、1个视频流，读取文件头里的元数据等。 未来计划。

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深度对比 Delta、Iceberg 和 Hudi 三大开源数据湖方案

所以为了保存全量点击行为，Kafka 还会被另外一个 Spark Batch 作业分析处理，导入到文件系统上（一般就是 parquet 格式写 HDFS 或者 S3，可以认为这个文件系统是一个简配版的数据湖...事实上，这种需求是广泛存在的，例如由于程序问题，导致错误地写入一些数据到文件系统，现在业务方想要把这些数据纠正过来；线上的 MySQL binlog 不断地导入 update/delete 增量更新到下游数据湖中...业务数据经过 Kafka 导入到统一的数据湖中（无论批处理，还是流处理），上层业务可以借助各种分析引擎做进一步的商业报表分析、流式计算以及 AI 分析等等。...Kakfa 同步到 S3 的数据）任务同步到闭源的 Vertica 分析型数据库，城市运营同学主要通过 Vertica SQL 实现数据聚合。...Python 支持其实是很多基于数据湖之上做机器学习的开发者会考虑的问题，可以看到 Iceberg 和 Delta 是做的很好的两个方案。

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python基础数据类型----整数 ,

Python基础数据类型 bool str int 三者之间的转换 str索引切片，常用操作方法 for循环（大量的练习题） 1.基础数类型总览 整数(int) ,字符串(str),布尔值(bool...，将积的整数部分取出，再用2乘余下的小数部分，又得到一个积，再将积的整数部分取出，如此进行，直到积中的小数部分为零，此时0或1为二进制的最后一位。...常用操作方法:字符串的常用操作方法,不会对原字符串进行任何操作，都是产生一个新的字符串 索引切片步长 #字符从左至右有顺序，依次为0，1，2....。...#全栈22期 print（s1[:-1] #python全栈22 #-1 是列表中最后一个元素的索引，但是要满足顾头不顾腚的原则，所以取不到'期'元素 # 切片步长 s7...最 ... ''' s1 = '老男孩教育最好的讲师：太白' print(len(s1)) #13 #while循环代码(利用while循环打印可迭代对象的每个元素) s1 = '老男孩教育最好的讲师

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深度对比delta、iceberg和hudi三大开源数据湖方案

所以为了保存全量点击行为，Kafka还会被另外一个Spark Batch作业分析处理，导入到文件系统上（一般就是parquet格式写HDFS或者S3，可以认为这个文件系统是一个简配版的数据湖），供下游的...事实上，这种需求是广泛存在的，例如由于程序问题，导致错误地写入一些数据到文件系统，现在业务方想要把这些数据纠正过来；线上的MySQL binlog不断地导入update/delete增量更新到下游数据湖中...在2014年的时候，Uber的数据湖架构相对比较简单，业务日志经由Kafka同步到S3上，上层用EMR做数据分析；线上的关系型数据库以及NoSQL则会通过ETL（ETL任务也会拉去一些Kakfa同步到S3...这里主要从计算引擎的写入和读取路径、底层存储可插拔、文件格式四个方面来做对比。这里Iceberg是抽象程度做得最好的数据湖方案，四个方面都做了非常干净的解耦。...做得最好的其实是delta，因为它深度跟随spark易用性的脚步。 Python支持其实是很多基于数据湖之上做机器学习的开发者会考虑的问题，可以看到Iceberg和Delta是做的很好的两个方案。

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如何使用5个Python库管理大数据？

所以它的工作与千万字节（PB）级的数据集的处理保持一致。 Redshift and Sometimes S3 接下来是亚马逊（Amazon）流行的Redshift和S3。...Amazon Redshift和S3作为一个强大的组合来处理数据：使用S3可以将大量数据上传Redshift仓库。用Python编程时，这个功能强大的工具对开发人员来说非常方便。...Spark将快速处理数据，然后将其存储到其他数据存储系统上设置的表中。 有时候，安装PySpark可能是个挑战，因为它需要依赖项。你可以看到它运行在JVM之上，因此需要Java的底层基础结构才能运行。...Kafka Python被设计为与Python接口集成的官方Java客户端。它最好与新的代理商一起使用，并向后兼容所有旧版本。...由于日益剧增的网络能力——物联网（IoT），改进的计算等等——我们得到的数据将会如洪流般地继续增长。

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5 分钟内造个物联网 Kafka 管道

其中会有个 Python 程序来生成数据并将其写入到一个 Kafka 生产者里，后者会基于 adtech 这一订阅主题来发送消息。...每个数据库分区都会把从 Kafka 流获得的数据存储到由数据指定的目标表中。...就 S3 来说，MemSQL 中的数据库分区数等于每次在管道中处理的数据批次中的文件数。每个数据库分区会从 S3 存储桶中的文件夹里面提取特定的 S3 文件。这些文件是能被压缩的。...现在已知的 Amazon S3 对 GET 请求速度的限制是从每秒 100 个请求开始算起的。至于 S3 的定价模型则是以数据输出量为基础的。...问题：如何获取 MemSQL 的 O'Reilly eBook 三部曲？ 我们的 O'Reilly 电子书是能下载得到的。

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数据科学家易犯的十大编码错误，你中招了吗？

我是一名高级数据科学家，在 Stackoverflow 的 python 编码中排前 1%，而且还与众多（初级）数据科学家一起工作。下文列出了我常见到的 10 个错误。...没有写单元测试 随着数据、参数或者用户输入的改变，你的代码可能会中断，而你有时候可能没注意到这一点。这就会导致错误的输出，如果有人根据你的输出做决策的话，那么错误的数据就会导致错误的决策！...于是你把代码拼凑起来得到结果，把结果交给你的客户或者老板。一周之后他们找到你，问你「你能改掉 xyz 吗？」或「你能更新一下结果吗？」。...Pickle 可以解决这一点，但只能用在 Python 中，而且不能压缩。这两种格式都不适合存储大型数据集。...，最好还能压缩数据。

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