IBM 在 1960 年代发明了数据库，也就是 SystemR 。过了一段时间到了 1970 年代，数据库里面有了足够多的数据后，自然而然就有了数据交换（data exchange）的需求。1972 年 IBM 的 Fortran 编译器开始支持以逗号为分隔符的 CSV 文件格式为核心进行数据交换，于是由数据库导出数据到 CSV 格式文件，或者由 CSV 格式文件导入数据到数据库便成了数据交换历史的开端。
2018年，谷歌推出了云AutoML，引起了广泛关注，是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中，你将学习“AutoML”，这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
音乐流媒体服务的兴起使得音乐无处不在。我们在上下班的时候听音乐，锻炼身体，工作或者只是放松一下。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
在 App Engine 中，当用户访问静态文件（例如媒体文件）时，默认情况下，浏览器会尝试对文件进行流媒体播放。这对于某些类型的文件（如视频和音频）来说通常是理想的，但对于其他类型的文件（如图像和文档）来说，用户可能希望直接下载该文件。
要使用Python处理数据，首先要将数据装载到Python，这里使用Python pandas来读取Excel文件。
当客户希望在生产环境中使用NiFi时，这些通常是第一个提出的问题。他们想知道他们将需要多少硬件，以及NiFi是否可以容纳其数据速率。
在本节中，您将基于从上一节中获得的理解，并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中，您将学习不同的 TensorFlow 工具，例如 TensorFlow Hub，TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
作者|Sam Wheating Megan Parker 译者|Sambodhi 策划|罗燕珊 Apache Airflow 是一个能够开发、调度和监控工作流的编排平台。在 Shopify，我们已经在生产中运行了两年多的 Airflow，用于各种工作流，包括数据提取、机器学习模型训练、Apache Iceberg 表维护和 DBT 驱动的数据建模。在撰写本文时，我们正通过 Celery 执行器和 MySQL 8 在 Kubernetes 上来运行 Airflow 2.2。 Shopify 在 Airflo
MinIO是一个非常轻量的对象存储服务，它只有一个二进制文件即可运行，快速的构建分布式的对象存储集群，适合存储大容量的非结构化数据，比如图片、日志文件等这些。
Google Research的TabNet于2019年发布，在预印稿中被宣称优于表格数据的现有方法。它是如何工作的，又如何可以尝试呢？
rl-teacher是“Deep Reinforcement Learning from Human Preferences”的实现。 这个系统允许你教一个强化学习行为的新行为，即： 1. 该行为没有
Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。
不再维护写老格式xls的xlwt包，xlrd包仅用来读取旧格式xls文件。 之前，read_excel()使用默认参数engine=None会默认使用xlrd的引擎，即使是Excel2007+的xlsx文件。 如果安装了openpyxl，那现在一般会先使用。更多细节参考read_excel()文档。 因此，强烈推荐安装openpyxl读取xlxs文件。如果io.excel.xls.writer没有设置成xlwt，那么使用wlwt引擎会有一个警告FutureWarning。现在这个设置被弃用了，还会出现相同的警告，建议用户使用openpyxl读取。
该项目是一个 CVE PoC (Proof of Concept) 的开源项目，几乎包含了所有公开可用的 CVE PoC。其主要功能是收集和整理各种最新热门的漏洞利用代码，并提供相应链接。该项目具有以下核心优势和特点：
作者 | Simon Willison 译者 | 王强 策划 | 万佳 我上周在 Twitter 上发起了一个关于 API 端点的讨论。相比一次返回 100 个结果，并要求客户端对所有页面进行分页以检索所有数据的 API，这些流式传输大量数据的端点可以作为替代方案： 假设这种流式传输端点有了高效的实现，那么提供流式 HTTP API 端点（例如一次性提供 100,000 个 JSON 对象，而不是要求用户在超过 1000 个请求中每次分页 100 个对象）有任何意想不到的缺陷吗？——Simon Willi
对于给定的音频数据集，可以使用Spectrogram进行音频分类吗？尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图，并使用频谱图作为分类问题的图像。
最近在Github发现一个基于google浏览器的爬虫项目，此项目是由美国大神2018年开源的。这个开源项目不需要使用者再去手写核心爬虫，只需要下载安装，然后传入一些配置参数即可。重要的能做到google图片的无限量爬取，只有不想爬的图片，没有爬不到的。下来就介绍一下这个牛逼的开源项目。
mimic数据库中有非常多的指标是需要根据时间计算出来， 跟时间有关的指标都需要通过官方的时间函数进行计算得出
试想一下，你是一名GIS工作新人，你的领导总是让你做一些基础的工作，这一次他交给你政府和甲方提供的shp格式用地数据、兴趣点数据、街道数据等，你需要将分散在各个文件夹的一些数据集转换为统一的坐标系，然后将其导入到地理数据库中。你可能会在ArcGIS Pro中手动完成这些工作，但是如果你需要重复这些工作，那么手动完成这些工作就会变得很繁琐。在这种情况下，你可以使用30行Python代码自动化完成这些工作流程，然后你就可以摸鱼了。。。
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Data API还可以从现成的文件（比如CSV文件）、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件（支持大小可变的记录）读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式，基于Protocol Buffers（一个开源二进制格式）。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外，许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据，包括谷歌的BigQuery。
在本篇文章中，我们将学习如何设计一个架构，通过该架构我们可以将文件上传到AWS S3，并在文件成功上传后触发一个Lambda函数。
Python优越的灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一，尤其是对数据科学家而言。这在很大程度上是因为使用Python处理大型数据集是很简单的一件事情。
说明：博主很久前介绍过MinIO服务器，一个开源的轻量级对象存储服务，具体查看→传送门，用起来挺不错的，搭建也非常方便，而这里要说的其实是MinIO服务器是的一个客户端MinIO Client，主要的功能就是可以自动监听文件夹，然后实时同步到远程的MinIO服务器，也支持同步到Amazon S3、Google云存储，同样的安装十分简单，我们可以拿来同步备份博客或者其他数据文件。
python提供了对csv文件处理的模块，直接import csv就可以了，那么神秘是csv文件了？csv文件全名称为Comma-Separated Values,csv是通用的，相对简单的文件格式，其文件已纯文件形式存储数据。我们把数据存储在csv的文件中，然后写一个函数获取到csv文件的数据，在自动化中引用，这样，我们自动化中使用到的数据，就可以直接在csv文件中维护了，见下面的一个csv文件的格式：
在 Shopify 中，我们将Apache Flink作为标准的有状态流媒体引擎，为我们的BFCM Live Map等各种用例提供支持。我们的 Flink 应用程序部署在利用Google Kubernetes Engine的 Kubernetes 环境中。我们的集群采用配置使用高可用性模式，配置任务管理为故障点。我们还为我们使用状态保存器作为我们使用的检查点和点写入谷歌云存储（GCS）。
数据是数据科学家的基础，因此了解许多加载数据进行分析的方法至关重要。在这里，我们将介绍五种Python数据输入技术，并提供代码示例供您参考。
我有一个关于使用断点续传到Google Cloud Storage的上传速度的问题。我已经编写了一个Python客户端，用于将大文件上传到GCS（它具有一些特殊功能，这就是为什么gsutil对我公司不适用的原因）。在大约2个月前运行的测试中，它很好地利用了可用的连接带宽，其中25Mbps连接中大约有20Mbps。该项目被冻结了将近2个月，现在，当重新打开该项目时，同一客户端以非常慢的速度上载，速度约为25Mbps的1.4Mbps。我已经编写了简单的Python脚本来检查它是否也会遇到相同的问题，并且速度稍快一些，但仍约为2Mbps。Gsutil工具的执行效果几乎与我的Python脚本相同。我还以超过50Mbps的上传速度在不同的网络基础架构上运行了该测试，效果非常好。
python中有个csv包（build-in），该包有个reader，按行读取csv文件中的数据
前言：废话 之前宝宝出生，然后又忙着考试。 虽然考试很简单，但是必须要一次过，所以沉浸在两本书的海洋之中，好在天道酬勤，分别以自己满意的分数（87、81）通过了考试。 上周又用Python帮朋友实现网页爬虫（爬虫会在pandas后面进行分享） 所以好久木有更新，还是立两天一更的Flag吧！ 一天一更有点受不了了~~~~ pandas主要有DataFrame和Series两种数据类型。 DataFrame类似于一张Excel表，Series类似于Excel中的某一列。 最初笔者想要学习和分享Pandas主要是
了解了Hive中的SQL基本操作之后，我们来看看Hive是如何将SQL转换为MapReduce任务的，整个转换过程分为六个阶段：
在这个现代世界中，我认为我们大多数人都熟悉使用计算机视觉应用程序的新行业，特别是闭路电视监控摄像头和视频分析，它们在计算机视觉技术中发挥着重要作用。
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
文件处理是一种用于创建文件、写入数据和从中读取数据的过程，Python 拥有丰富的用于处理不同文件类型的包，从而使得我们可以更加轻松方便的完成文件处理的工作
在你编写用于处理数据的软件时，当只用一个小的示例文件做测试，软件就可以很好地运行。但是，当加载实际数据时，程序立刻崩溃。
CSV（comma-separated value，逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比，CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件；相比之下，能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件，但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具，但是当你使用 Excel 文件时，还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由，使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具，那就使用 Python 自己开发一个！
前面说过Python爬取的数据可以存储到文件、关系型数据库、非关系型数据库。前面两篇文章没看的，可快速戳这里查看！《使用Python将数据存入SQLite3数据库》
在之前的博客中，我们曾多次介绍过将图层的地理坐标系转为投影坐标系的方法，也就是投影操作——例如ArcGIS矢量图层投影与地理坐标系转为投影坐标系——ArcMap，以及Google Earth Engine谷歌地球引擎地理坐标系、投影坐标系的变换与重投影，还有ArcMap通过模型构建器导出地理与投影坐标系转换的Python代码等。而在本文中，我们将反过来，介绍把一个栅格图像原本的投影坐标系转为地理坐标系的方法。
导读：本文要介绍的这些技法，会用Python读入各种格式的数据，并存入关系数据库或NoSQL数据库。
2 构建第一条ELK数据管道 本章将使用ELK技术栈来构建第一条基本的数据管道。这样可以帮助我们理解如何将ELK技术栈的组件简单地组合到一起来构建一个完整的端到端的分析过程 ---- 输入的数据集 在
在日常数据处理工作中，我们经常面临着需要从多个表格文件中提取信息并进行复杂计算的任务。本教程将介绍如何使用Python编程语言，通过多个表格文件，计算特定单元格数据的平均值。
本文介绍基于Python，读取JSON文件数据，并将JSON文件中指定的键值对数据转换为.csv格式文件的方法。
记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符，同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
本系列将以《Python数据处理》这本书为基础，以书中每章一篇博客的形式带大家一起学习 Python 数据处理。书中有些地方讲的不太详细，我会查阅其他资料来补充，力争每篇博客都把知识点涵盖全且通俗易懂。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Avi Chawla 翻译：欧阳锦 校对：和中华 Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的，这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间，但遗憾的是，Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV（请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库，按照数据库类型来分类，可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
导读：本次分享的主题为推荐系统中模型训练及使用流程的标准化。在整个推荐系统中，点击率 ( CTR ) 预估模型是最为重要，也是最为复杂的部分。无论是使用线性模型还是当前流行的深度模型，在模型结构确定后，模型的迭代主要在于特征的选择及处理方面。因而，如何科学地管理特征，就显得尤为重要。在实践中，我们对特征的采集、配置、处理流程以及输出形式进行了标准化：通过配置文件和代码模板管理特征的声明及追加，特征的选取及预处理等流程。由于使用哪些特征、如何处理特征等流程均在同一份配置文件中定义，因而，该方案可以保证离线训练和在线预测时特征处理使用方式的代码级一致性。
Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的，这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间，但遗憾的是，Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV（请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410f8f了解原因），但我知道在某些情况下，除了使用 CSV 之外别无选择。
学习Python自动化的一个好办法就是构建一个价格追踪器。由于这项任务生成的脚本可以立即投入使用，所以对于初学者来说尤为方便。
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