Python作为一门强大的开源编程语言，因为其简洁，易读，易懂而受到越来越多的人的喜欢。接下来的日子里，将跟 <Learning_Python_5th_Edition》这本书，一起去探索python世界的奥秘。
这是全栈数据工程师养成攻略系列教程的第二期：2 序言 数据工程和编程语言。 现在大数据的概念火得不行，太多的人言必称大数据，所以我这里就不谈大数据，而是介绍如何去做一些个人能hold住的小而美的数据工程和数据应用。 如何玩转数据 玩转数据基本包括以下四个流程： 第一是采集，我们的数据从何而来？要么是别人准备好提供给我们，要么就需要我们自己去采集，或者从互联网上抓取； 第二，我们需要把采集到的数据存储下来。可以存储到静态文件，例如txt、csv、json等，也可以存储到一些通用而且成熟的数据库里，例如mysq
玩转（整理）数据的原则是明确的：让数据变的更好用（符合下层函数参数的格式要求），方便用户查找和阅读。简而言之：易阅读，方便用。
数仓技术应对关系型结构化数据游刃有余，但对于多元异构数据，却爱莫能助。最近行业大佬都在聊怎么部署数据湖，这波操作未来走向如何？ 数据湖技术能够实现全量数据的单一存储，通常存储原始格式的对象块或者文件。不管是传统数仓承载的结构化数据还是半结构化数据、非结构化数据、二进制数据等任意类型的数据，数据湖都可以轻松实现采集、存储和分析。 更为人性化的是，数据湖可根据企业的业务需求提供可大可小的弹性扩充，数据可在治理规则下自由流动，采用统一的存储引擎，支持多模式计算引擎，可以运行从控制面板和可视化到大数据处理、实时分
前不久，我们在公众号推荐过 B 站上相关的 Java 学习资源：《如何在 B 站系统全面地自学 Java 语言？》，看到不少水友对此感兴趣，那今天我就抽空跟大家再介绍下微软此前对外开放的 Python 三大课程宝藏。
用python处理结构化的CSV数据，我们自然而然会想到结构化查询语句（SQL），如果在python用sql语法来处理数据，肯定很丝滑。
相信各位都是刚刚度完小长假，一定不会忘了十一期间的阅兵仪式阅兵中男女兵各个英姿飒爽，据说不同的人看阅兵反应也是不同的。 别人看阅兵 你看阅兵 今年的阅兵中，小N发现了一个小细节，大家看看。 “骑着我心爱的小摩托，我永远不会堵车……” 这不是我们的救命恩人们吗，黄色冲锋衣，蓝色外卖箱。他们是给你温暖，填饱你肚子的外卖小哥，人称“银河护胃队”. 如今外卖已成为我们生活必不可少的部分，一部手机在手，足不出户就可吃遍全城美食。因此外卖小哥也被某外国媒体称为“中国军事最新武器”。 截止2
今天无意看到一篇文章，叫做SQL Notebooks: Combining the power of Jupyter and SQL editors for data analytics，在这篇文章里， Meta 介绍了自己的第三代 notebook 产品 Daiquery, 正如标题大家看到的，它的核心理念从一个以 Python 为主的 Notebook 转化成了一个以 SQL 为主， Python 为辅的 Notebook。 我觉得这是一个正确的进化路线。
你可能会好奇，什么是传统编程思维，什么是SQL思维？他们的区别在哪？ 要想了解他们的差异和区别，不妨来做到测试题： 现在有十万个主键ID,对应某个记录表的主键。现在是写代码要求把十万个ID对应的记录拿到。 我下面给出两个方式。 第一个是，用SQL里的In查询，但是因为受限于SQL自身的长度，我们不可能把十万个ID都放到一条SQL里，所以我们将ID集合切分，然后并发去访问得到结果。
大家好，在十天前发布Pandas进阶修炼120题后，收到来自微信、CSDN、知乎、GitHub等热爱数据分析的读者的关注，也收到了很多鼓励与建议，因此我再次对该专题进行整理，修改了一些错误(有些错误将错就错给出新的回答)，同时联合中山大学博士@陈熹制作了R语言版本今天再次发布，在这个全新的版本中不仅每一题同时给出了Pandas与R两种解法，同时对部分习题给出了多种解法与注解
目前，各互联网公司在相关岗位的招聘条件中都会要求掌握Spring Boot，这就促使越来越多的求职人员迫切地希望学会Spring Boot开发。 基本上只要原本就真正掌握了SSM或SSH开发，一天内就能顺利过渡到使用Spring Boot开发。但是想真正掌握Spring Boot，你就会发现Spring Boot完全是Java后端开发集大成的框架，它几乎无所不能。 换言之，Spring Boot是一个上手极易但学会极难的框架。 《跟着李刚老师学Spring Boot终极课程体系》带你一站式掌握Spring
今天给大家推荐一个优质的Python公众号「法纳斯特」，作者：小F。 学习编程是一个比较枯燥的过程，所以小F平常喜欢分享一些有趣、有料的Python原创项目实战。从2018年8月一直到现在，已经更新接近 百篇原创 文章。 主要有Python基础、爬虫、数据分析、数据可视化等内容，非常受编程学习者的欢迎，不少文章被各大平台转载。 这里精选了50个Python数据分析实战案例，不仅包含源码，还有使用教程。 50+的Python实战案例及使用教程，可在公众号「法纳斯特」后台回复 “合辑” 获取～ 点击关注 回
在 Excel 中，我们经常会使用快捷键Ctrl+F和Ctrl+H对查找的内容进行替换。
要牢记邓爷爷说过的话，计算机普及要从娃娃抓起。家里二宝虽然还不会说话，先来普及一下数据库基础知识。
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今天看完大壮老师《用Python玩转数据》的网络数据获取，决定来上手操作一下。就尝试抓取业界享誉好评《统计学习方法》的前100条评论，计算出平均得分。
因本狗最近在学使用python进行数据分析， 所以就找了找教程，感觉这个教程还不错，就分享给大家。不过只供参考。
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将在每月12日开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法，玩转数据库！
作者 CDA 数据分析师 生活在这个快捷的时代，很多人都热衷于“快餐式”生活。 于是“碎片化”“干货”“速成”“公开课”等逐渐成为流行热词。 而碎片化学习的最大危害是让人们把“知道”当做“懂得”。 网上有个段子关于这群热衷干货喜欢走捷径的人： “如果你每天还在看耶鲁公开课，上3W咖啡听创业讲座，知乎果壳关注无数，36氪每日必读，对马云的创业史了如指掌，对张小龙的贪嗔痴如数家珍，喜欢罗振宇胜过乔布斯，逢人便谈互联网思维……那你应该还在每天挤地铁。” 学习本质是获取信息，知识系统全面 在没有一个整体框架
package Leetcode真题分门别类.链表; /** * @Author bennyrhys * @Date 2020-05-29 11:42 * * 思路： * 链表翻转，直接改变指针指向 * 保存状态需要创建三个指针（pre前 cur当前 next下一个） * * 复杂度： * 时间O(N) * 空间O(1) * * 注意while处正好判断cur是否为空的情况，返回头节点为末尾null的前一个节点cur * */ import 玩转数据结构.链表看递归.移除链
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 主要学习内容包括四大部分： Python工作环境及基础语法知识了解(包括正则
数据库可在移动端一键管理了，关注腾讯云数据库官方微信即可体验。这也就意味着，你不用随时随地带电脑，揣着一块手机就能放心出去嗨~~不论在何时何地，都可快速进行管理操作，提高管理效率！
来源：大数据挖掘DT数据分析 本文长度为1500字，建议阅读5分钟 本文为你介绍LSTM网络原理及其在流行音乐趋势预测赛题中的应用。 一、 LSTM网络原理 1.1 要点介绍 LSTM网络用来处理带“序列”(sequence)性质的数据。比如时间序列的数据，像每天的股价走势情况，机械振动信号的时域波形，以及类似于自然语言这种本身带有顺序性质的由有序单词组合的数据。 LSTM本身不是一个独立存在的网络结构，只是整个神经网络的一部分，即由LSTM结构取代原始网络中的隐层单元部分。 LSTM网络具有“
一、 LSTM网络原理 要点介绍 （1）LSTM网络用来处理带“序列”(sequence)性质的数据，比如时间序列的数据，像每天的股价走势情况，机械振动信号的时域波形，以及类似于自然语言这种本身带有顺序性质的由有序单词组合的数据。 （2）LSTM本身不是一个独立存在的网络结构，只是整个神经网络的一部分，即由LSTM结构取代原始网络中的隐层单元部分。 （3）LSTM网络具有“记忆性”。其原因在于不同“时间点”之间的网络存在连接，而不是单个时间点处的网络存在前馈或者反馈。如下图2中的LSTM单元（隐层单
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。
文／kamidox（简书作者） 原文：http://www.jianshu.com/p/1f1d4952669c pandas 是数据分析的瑞士军刀。我们今天使用 pandas 来玩一下股票数据，看看能从数据里得到哪些有意思的信息。 pandas 教程 如果你熟悉 Python 的话，官网上的 10 Minutes to pandas （http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html ）可以让你在短时间内了解 pandas 能干什么事以及
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 我们会再接再厉 成为全网优质的技术类公众号 主要学习内容包括四大部分： Py
有三AI平台只专心做原创输出很少扯淡也不蹭热点，不过最近询问的朋友多了，不得不统一写篇文章来回答一下这个大家都很关心的问题，当然，这仅仅是个人观点。
数据可视化是数据分析中比较重要的一个技能，是为了将数据分析的结果表达的更形象化、专业化且突出重点。
作为一个以互动知名的品牌， 云加互动的王牌产品——云加会议， 怎么会现场互动缺少游戏的乐趣呢！ 云加会议又更新 许愿树、对对碰、疯狂数钱、图片墙， 更多丰富游戏类型，给现场互动更多不一样的感受！ 对对
要深入了解一个行业，需要付出很多时间与心血，不能一蹴而就。但是简单快速了解一个行业的脉络与框架，却是有迹可循的，这篇文章就是我快速了解一个行业的秘籍，你值得拥有。
了解我的朋友应该知道咱们是非常喜欢玩转数据可视化的，咱们公众号有关数据可视化的原创文章超过30多篇。
越来越多的伙伴加入Power BI的大军。Power BI虽好，但总有些不完美的地方，带来使用上的不便。本文介绍三个神操作，可以为你避免三个小坑，从而更加顺畅的开始使用Power BI。
关于Java、Python这两个目前“斗”的最狠的编程语言，我相信很多人都并不陌生，每一个拿出来将都是长篇大论，所以我就长话短说，希望帮助你在未来的编程生涯中，有一些帮助。
目的：应武大-气候的一位同学写的一个小功能的函数 原始 掩膜后 第一步导入需要的两个库 import shapefile from matplotlib.path import Path 第二步读
主要包括计算机科学中基本的算法与数据结构，结合算法思想和Leetcode实战，总结介绍。
一旦你掌握了上面几招，玩转数据包不是问题，开发各种神器不在话下。但一定要用在正途上，不要面向监狱编程哦~
arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小 desc()
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如果不说，你能看出来下面这幅画又是AI画的吗？ 而且还是AI自己生成了语言描述，又通过这些描述画出了图。 没错，这就是GPT-3和DALL·E强强联合之后的效果。 最初给GPT-3的输入是： 写一篇关于一群浣熊去抢劫的电脑游戏描述。 然后，GPT-3“设计”了一款名为《浣熊打劫》的游戏。 描述中详细介绍了游戏背景、玩家角色和需要做的事情。完全看不出是AI写的啊~ 接下来，再把这些描述喂给DALL·E，一幅生动的游戏原型动画诞生了。 画面里，两只鬼鬼
1. 点击界面右上角的“user_name”,点击“个人设置”进入“资源账号”界面。
在之前的系列文章里，笔者介绍了如何使用阿里的千问LLM、阿里的文本嵌入模型以及Milvus向量库来搭建一个RAG(检索增强生成)的实验。可通过以下的文章链接回顾一下之前介绍的内容：
Spark 是 Apache 的顶级项目，一举一动都在整个社区的瞩目之下。凡是由 Apache 推动的项目，自然大概率是比较成功的。回想 Google 当年没将 Big Table, Map Reduce, GFS 及时的推广到 Apache 落地，反而被后来者 Hadoop 夺得了头魁，甚为惋惜。想知道Google 错过这段好时机，可以看我的这篇文章《继蚂蚁金服OceanBase之后，腾讯也祭出了大杀技》
[]中括号里面的可以是逻辑值判断，可以是具体的值（即下标），可以是函数，可以是向量
本系列第2篇《扫雷还可以这样玩》中提到了算法问题的基本类型——搜索、排序、规划、计算。其中，搜索和排序与生活中朴素的体验息息相关。
本系列将介绍如何在现在工作中用两种最流行的开源平台玩转数据科学。先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析。
toArray(new String[0]), 创建一个大小为0的数组，当为输入数组长度小于集合size时，toArray方法会自动创建一个等大数组放入数据并返回。 toArray(new String[100000])，同上输入的10w数组比集合size小，toArray方法会重新创建一个等大数组放入数据并返回，原来的10w数组等于白建了 toArray(new String[1000000])，输入数组长度与集合size相等，当是一个理想状态时，即数组size没有发生变化（比如没有并发情况），那么toArray方法会直接使用输入数组并返回，但如果在输入数组创建之后，原集合size发生了变化，最糟糕的情况会退化为#2 toArray(new String[2000000])，输入数组长度大于集合size，那么toArray方法会直接使用输入数组并返回，当然多出去的那部分数组量就算浪费了
在前几天的文章中我们讲解了如何从Word表格中提取指定数据并按照格式保存到Excel中，今天我们将再次以一位读者提出的真实需求来讲解如何使用Python从Excel中计算、整理数据并写入Word中，其实并不难，主要就是以下两步：
和他交流了一下他的学习心得，发现他看的资料也是我之前推荐过的算法进阶指南，这里推荐给大家，github star 可是过万哦！质量非常高！
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