数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数，这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
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
数据是关系数据库系统中存储的统一化格式。 因此，实施我们需要非常先进和复杂的SQL查询统计计算。但是R能够轻松地连接到诸如MySql, Oracle, Sql server等多种关系数据库并且可以从它们的记录转为R中的数据帧。一旦数据是在R环境中可用，就变成了正常R数据集，并可以被操纵或使用所有强大包和函数来进行分析。 在本教程中，我们将使用 MySQL 作为参考数据库，用于连接到 R 中。 RMySQL 软件包 R有一个名为“RMySQL”它提供了与 MySQL 数据库之间的本地连接的内置软件包。可以使用
一、路由原理 数据包从A到达B有很多路径可以选择，但是既然是多条路径，必定会有一条路径是最优的选择。因此，为了尽可能的提高网速，就需要一种方法来判断从源主机到目的主机所经过的最优路径，从而进行数据转发，这就是路由技术。
大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。
这篇文章是将一文搞懂CAN总线协议帧格式和一文搞懂CAN FD总线协议帧格式两篇文章的整合，方便各位朋友学习和查阅。
在本节中，我们将讨论使数据分析成为当今快速发展的技术环境中日益重要的工作领域的趋势。
不同的协议层对数据包有不同的称谓，在传输层叫做段（segment），在网络层叫做数据报（datagram），在链路层叫做帧（frame）。数据封装成帧后发到传输介质上，到达目的主机后每层协议再剥掉相应的首部，最后将应用层数据交给应用程序处理。
R编程语言最早出现于1993年，而在2000年，它的第一个符合产品质量的版本R-1.0发布了。自那之后，R就成为了统计分析方面的业界标准，围绕着这门语言出现了大量的图形界面工具，以及可用于各种IDE及文本编辑器的包。 Revolution Analytics是一家成立了9年的公司，他们为R语言提供商业级的支持服务。但就在最近，微软收购了这家公司，作为他们向大数据及机器学习领域迈出的第一步。这次收购的结果是在即将问世的SQL Server 2016中将提供对R语言的支持。 SQL Server R Servi
这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时，可以通过鼠标点击完成大部分工作，你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此Excel非常便于使用（熟能生巧），但是用Excel处理数据非常费时，而且如果接
在计算机网络通信中，数据帧的封装与解析是非常重要的环节。本文将介绍一种基于C语言的实现方法，旨在帮助读者理解数据帧的结构和实现过程。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。
表示被测试设备（DUT）不丢弃测试帧时所能支持的最大的发送数据包速率。它的主要作用是用来反映网络互连设备在不丢弃数据帧的情况下所能处理的最大数据包流量。它是网络互联设备的一个重要性能参数。通过对网络互联设备在不同配置下吞吐量指标的测试，可以评估和优化相关设置，提高网络的整体性能。
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要，我的经理给我一堆数据，我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel，因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前，我开始接触到 R，一开始因为功
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外，datatable 还致力于实现更好的用户体验，提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要，我的经理给我一堆数据，我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel，因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前，我开始接触到 R，一开始因为功能太多而坚决抵制使用。后来我开始琢磨如何使用。现在我基本不怎么使用 Excel 了。这只是我个人的观点，但是如果你要分析数据，R 更胜任这项任务。下面来说说为什么 R 更适合数据分析。 这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时，可以通过鼠标点击完成大部分工作，你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
选择交换机时，需要根据实际的使用需求，以及具体的端口类型、端口数量和设备性能等参数，决定购买哪款交换机。
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。
假期更新了一文搞懂CAN总线协议帧格式，CAN FD总线协议怎能错过？本篇博文将讲解CAN FD总线协议帧格式。
计算与推断思维 一、数据科学 二、因果和实验 三、Python 编程 四、数据类型 五、表格 六、可视化 七、函数和表格 八、随机性 九、经验分布 十、假设检验 十一、估计 十二、为什么均值重要 十三、预测 十四、回归的推断 十五、分类 十六、比较两个样本 十七、更新预测 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 第 1 章 准备工作 第 2 章 Python 语法基础，IPython 和 Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础：数
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
解决方案：当数据中存在标记字节时，在标记前添加转义字符（这种方式解决了一部分问题，但同时也带来了一些特殊情况，当数据中包含转义字符时，又必须在转义字符前添加转义字符避免混淆）
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。
1.CAN通信配置步骤: 1）电源使能：在PCONP寄存器中设置PCAN1/2 2）时钟使能：在PPCLK_SEL0寄存器中选择PCLK_CAN1/2和验收滤波器的PCLK_ACF 3）唤醒：CAN控制器能够将为控制器从掉电模式唤醒 4）引脚：通过PINSEL寄存器选择CAN1/2引脚，并通过PINMODE寄存器选择引脚模式 5）中断：使能相应中断
在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后，读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
在平时工作或者学习工程中，我们经常Ethernet、Eth-Trunk、trunk和E-Trunk四个名词有点模糊，有时候甚至容易混淆，虽然它们看起来很相似，但实际上这些概念/技术是完全不相关的。本文将给大家介绍一下这四种技术的概念、区别。
本章我们将向大家介绍如何使用STM32自带的CAN控制器来实现两个开发板之间的CAN通讯，并将结果显示在TFTLCD模块上。本章分为如下几个部分：
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。
学习计算机网络，其实就是学习网络协议。通过各种各样的网络协议，实现不同的网络需求。当然，网络协议不是凭空存在的，而是运行在网络设备上。搞懂网络协议，只是知道了技术原理。搞懂网络设备，才能把所学的网络知识用起来，实际解决我们的网络需求。下面我们来看看最常见的网络设备——交换机。
深度学习使我们能够执行许多类似人类的任务，但是如果是数据科学家并且没有在FAANG公司工作（或者如果没有开发下一个AI初创公司），那么仍然有可能会使用和旧的（好吧，也许不是那么古老）机器学习来执行日常任务。
当在同一个网络上的两台主机互相进行通信时，该网络的 M T U是非常重要的。但是如果两台主机之间的通信要通过多个网络，那么每个网络的链路层就可能有不同的 M T U。重要的不是两台主机所在网络的 M T U的值，重要的是两台通信主机路径中的最小 M T U。它被称作路径M T U。
链路层主要有三个目的：（1）为I P模块发送和 接收I P数据报；（2）为A R P模块发送A R P请求和接收A R P应答；（3）为R A R P发送R A R P请 求和接收R A R P应答。T C P / I P支持多种不同的链路层协议，这取决于网络所使用的硬件，如以 太网、令牌环网、F D D I（光纤分布式数据接口）及 R S-2 3 2串行线路等
Vishal Morde讲了这样一个故事：十五年前我刚完成研究生课程，并以分析师的身份加入了一家全球投资银行。在我工作的第一天，我试着回忆我学过的一切。与此同时，在内心深处，我想知道我是否能够胜任这份工作。我的老板感觉到我的焦虑，他说：
我对十五年前第一天工作的情况还记忆犹新。彼时我刚毕业，在一家全球投资银行做分析师。我打着领带，试图记住学到的每一件事。与此同时，在内心深处，我很怀疑自己是否可以胜任这份工作。感受到我的焦虑后，老板笑着说：
在涉及非结构化数据（图像、文本等）的预测问题中，人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。
素材来源：https://blog.csdn.net/learnlhc/article/details/115228649
但无论这些工具包处理数据的时间多快，在碰到例如10G以上的数据时，都还是会耗费一些时间的，快的可能几十秒，慢的可能几十分钟，然后再进行一些特征抽取等等，快的话也得几十分钟，而此时，为了节省时间消耗，我们就需要将这些中间结果线存储到磁盘上面，而不同格式的存储，带来的差别是巨大的，比如：
如果你在Python中处理数据，Pandas必然是你最常使用的库之一，因为它具有方便和强大的数据处理功能。
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 一年以前，我还只是一个没有任何编程经验的技术宅。在试着上了一些在线课程之后，我深受启发，接着决定开始学习加拿大最好的计算机科学课程之一。 两周后，我意识到我可以通过 edX ，Coursera 和 Udacity 来学习我需要的一切知识，并且更快、更有效、成本更低。所以我退学了。 在不久之后，我开始通过使用在线课程创建自己专属的数据科学硕士学位。并且制定了一份数据科学编程方向的课程清单，其中很多
资深网络工程师对于vlan和vxlan应该能够区别开，但是刚入行、或者平时不太关注技术栈的网工们对于vlan和vxlan常常混淆，甚至都没有听过vxlan，那么今天我带着大家来剖析一下这两种技术，相信大家能够看得懂！
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：
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