数据库 FMDB - 多线程FMDatabaseQueue实例，FMDB数据库的使用演示和封装工具类，基于fmdb的基本操作 通过fmdb进行的数据库的基本操作（增删改查）查找是使用UISearchBar和UISearchDisplayController进行混合使用。 GXDatabaseUtils - 在FMDB基础上的工具。 realm-cocoa - Realm是一个真正为移动设备打造的数据库，同时支持Objective-C和Swfit.Realm宣称其相比Sqlite，在移动设备上有
数据分析本质上就是用数据寻找问题的答案。当我们对一组数据执行某种计算或计算统计信息时，通常对整个数据集进行统计是不够的。取而代之的是，我们通常希望将数据分成几组，并执行相应计算，然后比较不同组之间的结果。
作者 | Sergio De Simone 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 脸书（Facebook）在 2012 年重写了其 iOS 应用程序，以利用原生性能，并提供了比以前基于 HTML5 跨平台实现更高的可靠性和可用性。脸书工程师 Dustin Shahidehpour 解释说，在重写后的十年里，应用程序代码库一直在不断发展，以适应新功能的引入，规避 SDK 限制，并跟上 iOS 平台的变化。 在原生重写的两年后，脸书的 iOS 应用程序开始出现与核心数据使用相关的可靠性问题。Shahi
Pandaral·lel 的想法是将pandas计算分布在计算机上所有可用的CPU上，以显着提高速度。
Xcode是苹果面向开发者的编程应用程序。它是Mac应用商店提供的免费软件，需要为苹果的平台进行开发。所以，你的第一个动作就是点击这里从Mac应用商店安装Xcode——下载量很大，所以现在就开始下载并继续阅读。
WWDC 23 已经到来，SwiftUI 框架中有很多改变和新增的功能。在本文中将主要介绍 SwiftUI 中数据流、动画、ScrollView、搜索、新手势等功能的新变化。
昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
2015年10月16日Hipo 2.0.0正式上线App Store，似乎倏忽间就将这大半年的躁郁一扫而光。上线全新版本，~~限时免费，限时免费，限时免费~~（已经结束限免）^_^
一、pom.xml 添加spark-core依赖包 org.apache.spark spark-core_2.11 2.1.1 二、代码实现 package spark; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import or
在上一篇文章中，我们完成了 HomeView 的基本布局。接下来我们来编写一下数据层(Model ViewModel)。
前几天在Python最强王者交流群【Chloe】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。
这个机构诞生于上世纪90年代，进行引力波观测已经有近30年。那么观测到的引力波数据的量应该很大，科学家如何对这些数据进行分析？有没有用到Python编程语言？ 答案是肯定的。笔者在Github上发现了
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
在这个例子中，我们创建了5个线程，并使用一个URL队列来存储要爬取的URL。每个线程从队列中获取一个URL，并使用requests模块来爬取该URL。如果爬取成功，结果将被添加到结果队列中。最后，我们等待所有URL被处理，并输出每个URL的状态码。
学Pandas有一年多了，用Pandas做数据分析也快一年了，常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等，每一个都称得上是认知的升华、实践的结晶。今天，延承这一系列，再分享三个函数，堪称是个人日常在数据处理环节中应用频率较高的3个函数：apply、map和applymap，其中apply是主角，map和applymap为赠送。
UIKit框架是可视类对象的基础文件，继承于NSObject。提供一系列的Class(类)来建立和管理iPhone OS应用程序的用户界面接口、应用程序对象、事件控制、绘图模型、窗口、视图和用于控制触摸屏等的接口。
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键。
大多数现代应用程序的共同点是，它们需要对各种形式的数据进行编码或解码。无论是通过网络下载的JSON数据，还是存储在本地的模型的某种形式的序列化表示形式，对于几乎任何 Swift 代码库而言，能够可靠地编码和解码不同的数据都是必不可少的。
近日，湖州银行新核心系统项目群成功投产上线。该系统基于腾讯云数据库TDSQL建设，是浙江首个基于国产分布式数据库投产的银行新核心系统。 湖州银行新核心系统项目群新建改造应用系统达120个，包含新核心、柜面、客户信息、统一支付、中间业务、信贷、理财、人力资源、SWIFT等，优化提升了客户体验、运营管理、精细化数据支撑、灵活差异定价、账户体系及核算、精准营销、风险防控等204项业务。 湖州银行新核心系统采用业界先进的“分布式微服务架构+国产分布式数据库”技术。其核心系统采用长亮V8技术，无缝衔接腾讯云数据库
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
SwiftUI 和 Core Data 之间相差将近十年 —— SwiftUI 随着 iOS 13 面世而 Core Data 则是 iPhoneOS 3 的产物；很久以前，它还没有被称为 iOS，因为 iPad 尚未发布。尽管时间相距遥远，Apple 还是投入了大量工作以确保这两种强大的技术能够完美地相互配合使用，这意味着 Core Data 就像始终以这种方式设计一样，已集成到 SwiftUI 中。
本来Cuda用的挺好，为了Apple，放弃Cuda，改投OpenCl。好不容易OpenCl也算熟悉了，WWDC2018又宣布了Metal2，建议大家放弃OpenCl，使用Metal Performance Shaders。 Apple是一个富有“革命性”创新力的公司，很多创新，会彻底的放弃原有的积累。不断带来新能力的同时，也让人又爱又恨。 下面是一个例子，用于演示如何使用Metal+Shader来加速mac的大规模数据计算。 主程序使用swift。随机生成一个大规模的整数数组，然后分配到GPU内核上
大家好，我是俊欣，今天来和大家分享一下“如何用Pandas来绘制交互式的图形”，希望读者朋友们读了之后能够有所收获。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
Swift 跟 OC 有着完全不同的设计哲学，它鼓励你使用 protocol 而不是 super class，使用 enum 和 struct 而不是 class，它支持函数式特性、范型和类型推导，让你可以轻松封装异步过程，用链式调用避免 callback hell。如果你还是用 OC 的思维写着 Swift 代码，那可以说是一种极大的资源浪费，你可能还会因为 Swift 弱鸡的反射而对它感到不满，毕竟 Swift 在强类型和安全性方面下足了功夫，如果不使用 OC 的 runtime，在动态性方面是远不如 OC 的。
继续前期依次推文PySpark入门和SQL DataFrame简介的基础上，今日对Spark中最重要的一个概念——RDD进行介绍。虽然在Spark中，基于RDD的其他4大组件更为常用，但作为Spark core中的核心数据抽象，RDD是必须深刻理解的基础概念。
在 Core Data 中，开发者经常需要面对查询记录数量（count），使用 count 作为谓词或排序条件等需求。本文将介绍在 Core Data 下查询和使用 count 的多种方法，适用于不同的场景。
Apple 推出了由 Swift 语言的宏功能支持的新观察框架。新的观察框架与 Swift 并发功能结合使用，允许我们替代 Apple 公司看起来已经过时的 Combine 框架。下面将介绍如何使用观察框架来处理应用程序中的数据流。
作为 Core Data 的继任者，全新的 SwiftData 框架在 WWDC 2023 上正式发布。SwiftData 预计会在未来很长一段时间内成为苹果生态系统的主要对象图管理和数据持久化解决方案，为开发者提供服务与支持。本文将讨论，在不使用 Core Data 数据栈的情况下，开发者如何在 SwiftData 中调用 Core Data 提供的高级功能，以扩展 SwiftData 目前的能力。
JVM进程运行期间，可能会出现因为YGC或OGC周期过长导致的明显停顿，从而极大影响用户使用体验。本文总结了作者在一次针对JVM进程的整体调优过程中所使用的工具和方法，用于备忘。文中所述的系统为国内某知名2B公司自研的搜索引擎(类Elasticsearch)，出于商业道德，作者未暴露任何代码，并对关键信息均予以更改和遮掩。
Pandas是一个基于Numpy的数据分析库，它提供了多种数据统计和数据分析功能，使得数据分析人员在Python中进行数据处理变得方便快捷，接下来将使用Pandas对MovieLens 1M数据集进行相关的数据处理操作，运用具体例子更好地认识和学习Pandas在数据分析方面的独特魅力。
问题来了，为什么Blazor会知道WeatherForecastService在这里可以调用？
默认情况下，分组会将分组列编程index索引。但是很多情况下，我们不希望分组列变成索引，因为可能有些计算或者判断逻辑还是需要用到该列的。因此，我们需要设置一下让分组列不成为索引，同时也能完成分组的功能。
Pandas是一个强大且灵活的Python数据处理和分析库。它提供了高效的数据结构和数据操作工具，使得数据分析变得更加简单和便捷。本文将详细介绍Pandas库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
在数据处理时，经常会因为index报错而发愁。不要紧，本次来和大家聊聊pandas中处理索引的几种常用方法。
事实证明，面对着市场和机遇的诱惑，即便是谷歌“巨巨”也还是挺不过“七年之痒”。就在几天前，谷歌在上海召开了2017年开发者大会，并宣布了谷歌 AI 中国中心的成立。 虽说终于搞了个“大新闻”，但其实谷歌在此之前已经有条不紊地在全球范围内布局了许多棋子。从软件到硬件，谷歌可以说是在全方位地加注AI领域了。 1 抢占大经济体 剑指“不久之后” 今年7月，谷歌几乎悄无声息地完成了对位于印度班加罗尔的Halli Lab的收购。像这样的收购，谷歌之前的成功案例还包括DeepMind和Boston Dynamics u
//项目创建成功后，在项目文件夹中将自动生成一个拥 有.xcdatamodelId扩展名的文件，该文件可以使用图形化的方式编辑数据 模型，在该文件中包含了Entities、Properties、Attributes、Relationships 4 个概念，和关系型数据库有很大的相似性
微信交流群里有人问浪尖hive on spark如何调优，当时浪尖时间忙没时间回答，这里就给出一篇文章详细聊聊。强调一下资源设置调优，这个强经验性质的，这里给出的数值比例仅供参考。
用Python做数据分析离不开pandas，pnadas更多的承载着处理和变换数据的角色，pands中也内置了可视化的操作，但效果很糙。
上一篇我们基本解除到了Promise的概念，也了解了PromiseKit中的几个基常用的概念，这次我们就来个小实践：
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用，python的基础语法及常用的数据结构及其运算，包括:
我们都知道，面试可能会让人感到压力山大——不管你是第一次参加面试的新手，还是已经有几年开发经验做背书的业内人士，面试都会带来压力。
在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。 另一方面，如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话，你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。
之前我们分析了swift版本的PromiseKit，最近也在琢磨能否移植到咱大golang上来，找了好久也没有相对应的粒子。于是经过一次失败的尝试之后这周末花了一天重新梳理了一下，好在不负有心人，虽然丑了点但是好坏算是跑起来啦
Xcode 编译是一个需要 CPU 运算以及大量 IO 操作的过程。我们将编译任务分配给多个 CPU 来提高单位时间内的编译速度。
Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在 NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的，那么在 Pandas 中的核心数据结构是什么呢？
Pandas是基于Numpy开发出的,专门用于数据分析的开源Python库 Pandas的两大核心数据结构 Series(一维数据) 允许索引重复 DataFrame(多特征数据,既有行索引,又有列索引) # 创建一个3行4列的DataFrame类型数据 data_3_4 = pd.DataFrame(np.arange(10, 22).reshape(3, 4)) # 打印数据 print(data_3_4) # 打印第一行数据 print(data_3_4[:1]
本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL —- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载） 等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验，很多初学的朋友对大数据挖掘，数据分析第一直观的印象，都只是业务模型，以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中，看似最普通，却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。
凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
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