今日内容： 1.计算机基础知识 2.python简介 3.快速入门 昨日回顾 1.无 内容详细： 一.计算机基础 1. 计算机什么组成的 输入输出设备 cpu 硬盘 内存 中央处理器 处理各种数据 相当于人的大脑 内存 存储数据 硬盘 存储数据的 2. 什么是操作系统 控制计算机工作的流程 软件 什么是应用程序 安装在操作系统之上的软件 就是应用程序 总结： cpu 人的大脑 内存
液相色谱与质谱联用（LC-MS）是代谢组学中最受欢迎的分析平台之一。尽管基于LC-MS的代谢组学应用程序种类繁多以及分析硬件的发展，但是LC-MS数据的处理仍然遇到一些问题。最关键的瓶颈之一是原始数据处理，LC-MS原始数据通常由成千上万的原始MS质谱图组成；每个光谱都有其自己的序列号，并且该数目随保留时间（RT）的增加而增加。这些数据通常包含数千个信号，使得手动数据处理几乎变得不可能。当前用于自动LC-MS数据处理的流程通常包括以下步骤：（1）检测感兴趣区域（ROI）；（2）检测色谱峰，然后对其进行积分；（3）所有样品的峰匹配（分组）；（4）通过注释相应的加合物和碎片离子将属于同一代谢物的峰聚类为一组。
描述性统计分析（Description Statistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。
使用Spring boot 搭建Web API,通过Web API对数据增删查改.
一、计算机基础 1.计算机是由什么组成的 CPU、内存、硬盘、输入输出设备 CPU 处理各种数据 相当于人的大脑 内存 存储临时数据 相当于人的临时记忆 硬盘 存储数据 相当于人的长期记忆 2.什么是操作系统 控制计算机工作的流程 软件 什么是应用程序 安装在操作系统上的软件就是应用程序 二、Python简介 1.Python2和Python3的区别 Python2：源码不统一，代码重复，print后可
李杉 李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 📷 △ 『凡所有相，皆是虚妄』 上面这张德国街道图片，乍一看像是行车记录仪拍的，又好像谷歌街景照片加了复古滤镜。 实际上，这是一张合成图片。 在谷歌地图上，根本找不到这样的街道。一个神经网络，根据自己在训练过程中见过的真实街道，生成了它。 视频内容 比GAN更强 生成这张照片的算法出自英特尔实验室的新论文Photographic Image Synthesis with Cascaded Refinement N
前几天在帮助粉丝解决问题的时候，遇到一个简单的小需求，这里拿出来跟大家一起分享，后面再次遇到的时候，可以从这里得到灵感。
今天介绍一个python中的基本类型--字典（dictionary）。 字典这种数据结构有点像我们平常用的通讯录，有一个名字和这个名字对应的信息。在字典中，名字叫做“键”，对应的内容信息叫做“值”。字典就是一个键/值对的集合。 它的基本格式是（key是键，alue是值）： d = {key1 : value1, key2 : value2 } 键/值对用冒号分割，每个对之间用逗号分割，整个字典包括在花括号中。 关于字典的键要注意的是： 1.键必须是唯一的； 2.键只能是简单对象，比如字符串、整数、浮点数、b
这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息，防止它们在我的脑袋里走丢了。
偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。定义上偏度是样本的三阶标准化矩。
大家好，我是Python进阶者。前一阵子给大家分享了Python自动化文章：手把手教你利用Python轻松拆分Excel为多个CSV文件，手把手教你4种方法用Python批量实现多Excel多Sheet合并，而后在Python进阶交流群里边有个叫【扮猫】的粉丝遇到一个问题，她有很多个Excel表格，而且多个excel里多个sheet表，现在需要对这些Excel文件进行合并。
在前面我们讲过简单的单因素方差分析，这一篇我们讲讲双因素方差分析以及多因素方差分析，双因素方差分析是最简单的多因素方差分析。
导读：大多数情况下，数据分析的过程必须包括数据探索的过程。数据探索可以有两个层面的理解：
---- Python 语言的优势不言而喻。今天要说的就是 Py2 官方已经发出停止维护截止时间了，因此还没有开始或者即将开始的伙伴，可以直接看 Py3 的相关学习材料。左边公众号回复「python」
專 欄 ❈yonggege，Python中文社区专栏作者 博客：https://www.zhihu.com/people/yonggege ❈ 0. 写在前面 本文目的，利用TF-IDF算法抽取一篇文章中的关键词，关于TF-IDF，可以参考TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 - 阮一峰的网络日志。 TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。（百度百科） TF（Term Frequency）词频，某个词在文章中出现的次数或频率，如果某
横看成岭侧成峰，远近高低各不同。但是，程序的设计核心思想却是很简单，简单理解就是有一个输入，对输入的处理环节，最后得出一个输出。这个过程中的设计及其实现却是各不相同。本节的主要内容如下：
“碳达峰、碳中和”是2021年政府在不断强调与非常重视的事儿，那什么是“碳达峰”、什么又是“碳中和”呢？这里小编来为大家科普一下，所谓的“碳达峰”指的是在某一时间点，二氧化碳的排放不再达到峰值，之后逐步回落。
作为继 Java 8 之后的第一个 LTS 版本，Java 11 的发布引起了广泛关注，一方面是因为这个版本带来了一些重要的新特性，比如热议的 ZGC、HTTP/2 Client、Flight Recorder 等，在内存管理与 JVM 诊断/Profiling 等方面都有很强的能力突破。
国庆期间在Python白银交流群【谢峰】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：
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很开心自己写的书出版了，在这期间特别感谢电子工业出版社张瑞喜老师一年多来对我的鼓励和写作的支持，也感谢京东测试架构师陈磊老师和《Python编程基础与HTTP接口测试》作者阿奎老师作序，同时感谢顾翔老师（啄木鸟软件测试培训），慧测的田威峰老师，高鑫测试专家的推荐语。
研究QQ登录规则的话，得分析大量Javascript的加密解密，比较耗时间。自己也是练习很少，短时间成功不了。所以走了个捷径。 Selenium是一个WEB自动化测试工具，它运行时会直接实例化出一个浏览器，完全模拟用户的操作，比如点击链接、输入表单，点击按钮提交等。所以我们使用它可以很方便的来登录。 但是作为新手还是多多分析，尽量少用这个，以便提高自己的技术。在研究几天，在写一个自己满意的。 import time # import random from bs4 import BeautifulSoup
最近项目中总是跟java配合，我一个写python的程序员，面对有复杂数据结构的java代码转换成python代码，确实是一大难题，有时候或多或少会留有一点坑，看来有空还得看看java基础。这不今天又开始让我们连接kafka啦。公司的kafka跟zookeeper做了群集，连接比较麻烦，具体如何使用，java那面做的封装我也看不到，所以只能通过简单的沟通。
摘要：同时获取脑电图和功能磁共振成像（EEG-fMRI）允许以高时间和空间分辨率对大脑的电生理和血流动力学进行互补研究。其中一个具有巨大潜力的应用是基于实时分析脑电图和功能磁共振成像信号进行目标脑活动的神经反馈训练。这依赖于实时减少严重伪迹对脑电图信号的影响，主要是梯度和脉冲伪迹。已经提出了一些方法来实现这个目的，但它们要么速度慢、依赖特定硬件、未公开或是专有软件。在这里，我们介绍了一种完全开源且公开可用的工具，用于同时进行脑电图和功能磁共振成像记录中的实时脑电图伪迹去除，它速度快且适用于任何硬件。我们的工具集成在Python工具包NeuXus中。我们在三个不同数据集上对NeuXus进行了基准测试，评估了伪迹功率减少和静息状态下背景信号保留、闭眼时α波带功率反应以及运动想象事件相关去同步化的能力。我们通过报告执行时间低于250毫秒证明了NeuXus的实时能力。总之，我们提供并验证了第一个完全开源且与硬件无关的解决方案，用于实时去除同时进行的脑电图和功能磁共振成像研究中的伪迹。
PEPATAC是基于python开发的一个ATAC数据分析的pipeline, 网址如下
据介绍，该设备可提供对话开发、任务编排、插件执行、知识接入、提示工程等5种定制优化模式，以及办公、代码、客服、运维、营销、采购等10种以上即开即用的丰富场景包，支持3种模型尺寸供用户选择。
像素值高于阈值时，给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是 cv2.threshhold()。这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值。 OpenCV提供了多种不同的阈值方法，这是有第四个参数来决定的。这些方法包括： • cv2.THRESH_BINARY • cv2.THRESH_BINARY_INV • cv2.THRESH_TRUNC • cv2.THRESH_TOZERO • cv2.THRESH_TOZERO_INV
5月21日，腾讯课堂在长沙举办2022年度全国职业教育行业大会，此次大会的主题为“聚焦高品质，共创新可能”。腾讯公司集团副总裁、腾讯教育总裁殷宇为大会作开场致辞。殷宇表示，截至目前，腾讯课堂聚合了超过13万家教培机构和40万多门职业教育课程，每月有超过千万的用户在线学习，刷新旧知识，构筑起社会创新发展的“人才飞轮”。面向未来，腾讯课堂将继续为机构提供全方位的在线发展支持，与机构伙伴们共建更好的行业生态，助力每个人的成长。 鱼子匠教育、图灵课堂、应图马教育、51RGB在线教育、乐学优课、涵品设计学堂等全国各地
选自Github 机器之心编译 编辑：吴攀 上个月，微软代季峰等研究者发布的一篇论文提出了一种可变形卷积网络，该研究「引入了两种新的模块来提高卷积神经网络（CNN）对变换的建模能力，即可变形卷积（deformable convolution）和可变形兴趣区域池化（deformable ROI pooling）」，详情参阅机器之心专栏文章《专栏 | MSRA 视觉组最新研究：可变形卷积网络》。近日，该研究团队如其承诺的那样在 GitHub 上公布了相关代码。机器之心对该项目的 README.md 内容进行了编
一是仅利用一些工具，对数据的特征进行查看；二是根据数据特征，感知数据价值，以决定是否需要对别的字段进行探索，或者决定如何加工这些字段以发挥数据分析的价值。字段的选取既需要技术手段的支撑，也需要数据分析者的经验和对解决问题的深入理解。
当今软件行业的发展日新月异，软件测试工程师的角色变得愈发重要。作为软件测试工程师，精通Python编程语言是必不可少的技能之一，因为Python在软件测试领域中具有广泛的应用和支持。本文将以Python测试为中心，介绍软件测试工程师必须掌握的知识和技能。
01. Serverless 与消息队列生态结合 消息队列 MQ 是 Serverless 事件驱动场景下必要的解耦中间件也是云函数最重要的触发源之一。TDMQ 是一款基于 Apache 顶级开源项目 Pulsar 自研的金融级分布式消息中间件。其计算与存储分离的架构设计，使得它具备极好的云原生和 Serverless 特性，用户按量使用，无需关心底层资源。它拥有原生 Java 、 C++、Python、Go 等多种 API，同时支持 Kafka 协议以及 HTTP 协议方式接入，可为分布式应用系统提供异
8月15日，科大讯飞在合肥举办了“讯飞星火认知大模型V2.0升级发布会”。在此次发布会上，科大讯飞与华为共同发布用于构建专属大模型的软硬件一体化设备“星火一体机”。
来源：Python中文社区 作者：weapon 本文长度为700字，建议阅读5分钟 本文介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 起步 熵的计算: 根据计算公式： 对应的
听说你在自己喜欢的明星壁纸？比如李易峰，王一博，易烊千玺、王源、王俊凯，李现等。今天教你批量下载这些明星高清壁纸**（文末有福利）**
国庆期间在Python白银交流群【像风自由】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：
OTSU算法又叫最大类间方差阈值分割算法，也叫大津算法，是在1980年由日本的大津展之提出，是由最小二乘法推导而来，用于一些简单的阈值确定。
本书是写给孩子看的Python编程书，在故事中学编程，不知不觉掌握Python，让孩子领先一步。
大家好，我是蔡顺峰，白鲸开源的数据工程师，同时也是Apache DolphinScheduler项目的committer和PMC成员。今天我想和大家分享的主题是工作流实例的生命周期。
这里记录过去一周，我看到的值得分享的东西，以及我的一些奇思妙想,每周五发布。灵感来自阮一峰
SQL审核是DBA的一项常规工作，人工审核机械无聊。王竹峰老师研发开源了inception工具，造福了广大DBA，也是业界SQL审核的标志性工具。
北京时间3月26日22点，“三点钟火星财经创始学习群”迎来王峰十问第十期，对话嘉宾是CSDN创始人蒋涛。 文章来源：火星财经 已获得转载授权 对话时间：3月26日 22：00 微信社群：3点
装饰者模式由于松耦合，多用于一开始不确定对象的功能、或者对象功能经常变动的时候。 尤其是在参数检查、参数拦截等场景。
在追一科技主办的首届中文NL2SQL挑战赛上，又一项超越国外水平的NLP研究成果诞生了。
Python的用处太多，前端、后端、数据、ML\AI、自动化等等等等。很多小白不知道学习方向导致学的东西太杂，技能范围很广但是没有高度，自己玩可以工作就完蛋。这就是跳进坑里出不来。 Python尽管无所不能，但从大方向上看也是有几大分支存在——比如我们之前提到的几个方向。 在不同方向上，有不同的技能需求。选择自己最爱的方向学，才能早日跳坑。所以我整理了各个方向的需求，给各位一个参考。 今天会主要着眼于：Python前端。 第一阶段：Python入门 Python是我们的技能基础。 数据类型 流程控制 常
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