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为什么我们机器学习平台支持Python,不是R

前言 免责声明:以下内容是基于作者观察——不是一个行业学术调查。 有很多文章比较了Python和R在数据科学方面的相对优点。但是这并不在这篇文章讨论范围。...虽然有些人认为R开箱即用统计函数优于Python,Python需要使用NumPy等第三方库,但这些差异并没有那么大影响。 简单事实是,R和Python都完全适合分析数据。...有些人可能特别喜欢一种语言语法,或者可能更喜欢R默认绘图库(ggplot2),不是Matplotlib或其他Python选项。也有其他人会指出Python比R更具有表现力。...负责它们的人不是数据分析师,而是工程师(就职责而言,不是头衔而言),他们使用是软件工程师熟悉工具和语言,比如Python。R始终是生成仪表板和报告有效工具。...换句话说,我们为机器学习工程师不是数据分析师建立了一个平台,这意味着我们支持Python不是R。 ? ·END·

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是否还在疑惑Vue.js中组件data为什么是函数类型不是对象类型

分析Vue.js组件中data为何是函数类型而非对象类型 引言 正文 一、Vue.js中data使用 二、data为对象类型 三、data为函数 结束语 引言 要理解本篇文章,必须具备JavaScript...Vue() //此时vm1应该是这样 vm1 = { //这里data,是先获取了函数Vue中data(data值为函数),然后得到了data返回值 this.data = {...Vue() //此时vm2是这样 vm2 = { //这里data,是先获取了函数Vue中data(data值为函数),然后得到了data返回值 data: { name: '李四...这是因为这两个实例对象在创建时,是先获得了一个函数,将该函数返回值作为了自己属性data值,并且这两个实例对象中data值在栈中对应堆中地址也不一样,所以他们不会互相影响。...55' } } //创建了一个Vue实例,会调用上面的定义函数 let vm1 =new Vue() //此时vm1应该是这样 vm1 = { //这里data是获取了函数Vue中data

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框架篇-Vue面试题1-为什么 vue 组件中 data 是函数不是对象

在vue组件中data属性值是函数,如下所示 export default { data() { // data是一个函数,data: function() {}简写 return...// data是一个对象 name: 'itclanCoder', }, }; 当一个组件被定义,data必须声明为返回一个初始数据对象函数,因为组件可能被用来创建多个实例 也就是说,在很多页面中...,定义组件可以复用在多个页面 如果data是一个纯碎对象,则所有的实例将共享引用同一份data数据对象,无论在哪个组件实例中修改data,都会影响到所有的组件实例 如果data是函数,每次创建一个新实例后...,调用data函数,从而返回初始数据一个全新副本数据对象 这样每复用一次组件,会返回一份新data数据,类似于给每个组件实例创建一个私有的数据空间,让各个组件实例各自独立,互不影响,保持低耦合 可以看下面一段代码...(p1,p2)都指向是同一份实体 原型下属性相当于是公有的 修改一个实例对象下属性,也会造成另一个实例属性跟着改变,这样在组件复用时候,肯定是不行,那么改成函数就可以了,如下代码所示 function

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office 2016 软件安装包+安装教程-office全版本软件下载地址

3.分组设置完成后,在每个分组标题行或标题中输入相应汇总函数(如求和、平均值等),即可实现数据汇总。...在“分组”弹出窗口中勾选“添加子总计”选项即可。2.跨行或跨汇总:在数据分组汇总时,Excel默认在同一或同一行进行汇总。但是,在特定情况下,可能需要跨跨行汇总。...具体操作方法是:在输入汇总函数单元格中,使用“SUM”函数,并将需要汇总单元格区域作为参数填入函数中。...3.动态范围汇总:在进行数据分组汇总时,可能涉及到数据量增加或减少,因此对于汇总范围也需要动态调整。具体方法是:在设置分组范围时,选中整个数据区域,不是选中具体单元格范围。...在实际运用中,需要根据具体情况选择相应方法,对数据进行综合处理,提高工作效率。

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分库分表:TIDB,你是来抢生意?不讲码德?

“如果这个能实现,对数据存储领域来说将是颠覆性”,黄东旭为完美方案出现兴奋, PingCAP TiDB 在此基础上诞生了。...实时HTAP 提供行存储引擎 TiKV、存储引擎 TiFlash 两款存储引擎,TiFlash 通过 Multi-Raft Learner 协议实时从 TiKV 复制数据,确保行存储引擎 TiKV 和存储引擎...另外,TiDB 具有 NoSQL 类似的扩容能力,在数据量和访问流量持续增长情况下能够通过水平扩容提高系统业务支撑能力,并且响应延迟稳定。...TiDB 对外提供两个 API 接口,一个是 ACID Transaction API,用于支持跨行事务;另一个是 Raw API,它可以做单行事务,换来是整个性能提升,但不提供跨行事务 ACID...不支持特性有以下这些: 存储过程,视图,触发器,自定义函数,外键约束,全文索引,空间索引,非 UTF8 字符集等 总结 本文带你了解了TIDB这款分布式数据库,它特性,应用场景以及与MySQl兼容性对比

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ClickHouse SQL 语法极简教程

OLAP场景关键特征 绝大多数是读请求 数据以相当大批次(> 1000行)更新,不是单行更新;或者根本没有更新。 已添加到数据库数据不能修改。...宽表,即每个表包含着大量 查询相对较少(通常每台服务器每秒查询数百次或更少) 对于简单查询,允许延迟大约50毫秒 数据相对较小:数字和短字符串(例如,每个URL 60个字节) 处理单个查询时需要高吞吐量...例如,查询«统计每个广告平台记录数量»需要读取«广告平台ID»这一,它在未压缩情况下需要1个字节进行存储。如果大部分流量不是来自广告平台,那么这一至少可以以十倍压缩率被压缩。...有两种方法可以做到这一点: 向量引擎:所有的操作都是为向量不是为单个值编写。这意味着多个操作之间不再需要频繁调用,并且调用成本基本可以忽略不计。操作代码包含一个优化内部循环。...但是也有例外,例如,MemSQL使用代码生成来减少处理SQL查询延迟(只是为了比较,分析型数据库通常需要优化是吞吐不是延迟)。

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Excle2MD

包括“接受/发送”包数量、session id 、操作延迟、最后操作执行等信息。...stat echo stat | nc localhost 2181 输出服务器详细信息:接收/发送包数量、连接数、模式(leader/follower)、节点总数、延迟。 所有客户端列表。...包括“接受/发送”包数量、操作延迟、当前服务模式(leader/follower)、节点总数、watch总数、临时节点总数。...---- 官方文档 特性 转换Excel表格到MarkDown表格 支持Excel单元格带超链接,如果一个单元格,你右键添加了超链接,自动转成[text](url) 如果Excel里有合并跨行单元格,...在转换后MarkDown里是分开单元格,这是因为MarkDown本身不支持跨行单元格 如果Excel表格右侧有大量,则会被自动裁剪,算法是根据前100行来检测并计算 支持指定小数数字精度 支持使用表格首行代替表头

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加个辅助,小白也能搞定很多神难题!

经常看到有人出一些Excel题,要求用公式解,然后注明一句:用函数,不允许增加辅助!比如这种: ——怎么样?“还不算太难……哈哈”。...不过,说实话,我对“用函数,不允许增加辅助”这句话特别,特别,特别的反感——因为,有很多问题,本来要求用函数解就很麻烦,然后还不允许增加辅助——以我智商,很多时候真是写不出来嘛!...轻松解决Excel中基本问题例子,并不是今天重点——我今天真正想说是,“用函数,不允许增加辅助”这种问题,在Power Query本身使用中,也需要注意。...这个公式大概用了10个不同函数,再加上条件判断语句、以及对PQ数据引用熟练运用——对于大多数普通Excel用户来说,写出这个长公式,绝对不是一件容易事——这也不是我推荐大家使用Power Query...不过理解起来和写起来容易多了,如果感觉还有难度,那回头看一下关于PQ表结构文章《重要!很重要!非常重要!理解PQ里数据结构(三、跨行引用)》。

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边缘计算点燃跨行创新革命

在新冠疫情爆发之后,很多企业迅速将工作负载转移到云端,以推动持续生产力,并确保业务连续性。但云计算总是最佳选择吗? 并不是这样。...这有助于客户网络显著减少延迟,加速数据处理,并节省带宽。 谁将从边缘计算中获益? 从制造业、农业、医疗保健到网络优化、工作场所安全和零售业,边缘计算在各行业领域应用可能性几乎是无限。...与任何新技术一样,企业仍在研究有效SASE解决方案是什么样子。创新者必须继续努力创新,以提供灵活解决方案,不为了简单牺牲可扩展性。...这些任务不是在遥远云平台中运行,而是在网络附近基站、电信数据中心或近边缘PoPs(通过无线电访问网络)中执行,SD-WAN提供了增强连接性和安全性。 MEC支持超低延迟 这将如何改变游戏?...在远边缘,数据是实时收集,非常接近用户,从根本上减少了延迟。 在近边缘,MEC承担了繁重工作,实时处理大量数据,并以极快速度执行数据处理和分析,提高了终端用户体验质量(QoE)。

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去你”用函数,不允许增加辅助“!

经常看到有人出一些Excel题,要求用公式解,然后注明一句:用函数,不允许增加辅助!比如这种: ——怎么样?说假话,“还不算太难……哈哈”。...不过,说实话,我对“用函数,不允许增加辅助”这句话特别,特别,特别的反感——因为,有很多问题,本来要求用函数解就很麻烦,然后还不允许增加辅助——以我智商,很多时候真是写不出来嘛!...轻松解决Excel中基本问题例子,并不是今天重点——我今天真正想说是,“用函数,不允许增加辅助”这种问题,在Power Query本身使用中,也需要注意。...) 我简单数了一下,这个公式大概用了10个不同函数,再加上条件判断语句、以及对PQ数据引用熟练运用——对于大多数普通Excel用户来说,写出这个长公式,绝对不是一件容易事——这也不是我推荐大家使用...不过理解起来和写起来容易多了,如果感觉还有难度,那回头看一下关于PQ表结构文章《重要!很重要!非常重要!理解PQ里数据结构(三、跨行引用)》。

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常用表格检测识别方法——表格结构识别方法 (下)

P Riba提出了一种基于图识别文档图片中表格结构技术。该方法也使用位置、上下文和内容类型,不是原始内容(可识别的文本),因此它只是一种结构性感知技术,不依赖于语言或文本阅读质量。...在他们提出工作中,使用掩模R-CNN和优化锚点来检测行和边界。另一项分割表格结构努力是由W Xue撰写ReS2TIM论文,它提出了从表格中对句法结构重建。...投影池化灵感来自于经典布局分析中用于寻找空白间隙投影轮廓操作。作者使用投影池化保持输入空间大小(不是像投影剖面图中那样折叠到一维),并简单地用它行平均值替换输入中每个值。...GT设计是为了最大化分隔区域大小,不相交于任何非跨行单元内容,如图4所示。这与传统单元格分隔符概念相反,对于许多表来说,单元格分隔器是只有几个像素厚细线。...与以往方法不同,该方法将表格分割线预测定义为线回归问题不是图像分割问题,并提出了一种新基于两阶段DETR分割预测方法,称为SeparatorREgressionTRansformer(SepRETR

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精通Excel数组公式008:数组常量

数组常量(垂直数组常量) 如下图1和图2所示,如果使用公式引用一项目,当按F9评估其值时,会看到:在花括号内放置了一组项目,文本被添加上了引号,分号意味着跨行,且项目使用分号。 ?...3.表数组常量(双向数组常量) 如下图5和图6所示,如果使用公式引用行列组成表,当按F9评估其值时,会看到:在花括号内放置了一组项目,文本被添加上了引号,数字仍保留原形式,分号意味着跨行,逗号意味着跨...图5:单元格区域:使用和行填充表 ? 图6:数组常量:使用和行填充表。 数组语法规则 从上述讲解中,我们可以发现有下列数组语法规则: 1. 数组包含在花括号里。 2. 分号意味着跨行 3....可以使用SMALL函数来解决这个问题,只需指定其参数k值即可。 ? 图7 图7中公式显然很笨拙,如果要求10个最小值,是不是要用10个SAMLL函数?...示例:在VLOOKUP函数查找技巧 使用数组常量来节省工作表空间 在使用VLOOKUP函数时,如果你不想通过查找表查找且数据不会变化,可以将查找表硬编码到公式中,如下图16所示。 ?

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Python字符串基础一

,那就不用使用连行符了,直接写吧: s = """I'am learning Python"""" 过长字符串表示 除了上面所说使用三单引号或三双引号以及连行符\进行长字符串跨行表示外,还可以使用圆括号将字符串跨行连接在一起...字符,name是一个标准Unicode名称 取消转义字符作用——原始字符串 在字符串前使用r前缀,能够使字符串中转义字符失去转义作用直接作为字符串输出。...实际上这并不是拼接字符串,只是一种书写字符串特殊方式 >>> print("I'am learing" "python") I'am learingpython >>> 真正字符串拼接可以使用...raw_input函数 与input函数 在python2中,input函数假设用户输入和一个合法表达式: >>> name = input("what is your name?..."whz" >>> 在上面的例子中,用户必须输入”whz“不是whz,因为whz并不是一个合法表达式。Python2中提供了raw_input来解决这个使用户觉得繁琐问题。

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一行代码将Pandas加速4倍

虽然 panda 是 Python 中用于数据处理库,但它并不是真正为了速度构建。了解一下新库 Modin,Modin 是为了分布式 panda 计算来加速你数据准备开发。...这使得 Modin 并行处理可扩展到任何形状 DataFrame。 想象一下,如果给你一个多行少 DataFrame。有些库只执行跨行分区,在这种情况下效率很低,因为我们比行多。...pandaDataFrame(左)存储为一个块,只发送到一个CPU核。ModinDataFrame(右)跨行进行分区,每个分区可以发送到不同CPU核上,直到用光系统中所有CPU核。...此函数查找 DataFrame 中所有 NaN 值,并将它们替换为你选择值。panda 必须遍历每一行和每一来查找 NaN 值并替换它们。...因此,并不是所有的 pandas 功能都被完全加速了。如果你在 Modin 中尝试使用一个还没有被加速函数,它将默认为 panda,因此不会有任何代码错误或错误。

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一行代码将Pandas加速4倍

虽然 panda 是 Python 中用于数据处理库,但它并不是真正为了速度构建。了解一下新库 Modin,Modin 是为了分布式 panda 计算来加速你数据准备开发。...这使得 Modin 并行处理可扩展到任何形状 DataFrame。 想象一下,如果给你一个多行少 DataFrame。有些库只执行跨行分区,在这种情况下效率很低,因为我们比行多。...pandaDataFrame(左)存储为一个块,只发送到一个CPU核。ModinDataFrame(右)跨行进行分区,每个分区可以发送到不同CPU核上,直到用光系统中所有CPU核。...此函数查找 DataFrame 中所有 NaN 值,并将它们替换为你选择值。panda 必须遍历每一行和每一来查找 NaN 值并替换它们。...因此,并不是所有的 pandas 功能都被完全加速了。如果你在 Modin 中尝试使用一个还没有被加速函数,它将默认为 panda,因此不会有任何代码错误或错误。

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大数据常用技术栈

下面分不同层介绍各个技术,当然各个层并不是字面意义上严格划分,如Hive既提供数据处理功能也提供数据存储功能,但此处将其划为数据分析层中 1....提供了类似于JMS特性,但设计上完全不同,不遵循JMS规范。如kafka允许多个消费者主动拉取数据,JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据。...HBase查询数据功能很简单,不支持join等复杂操作,不支持跨行和跨表事务 Kudu 介于HDFS和HBase之间基于列式存储分布式数据库。...Graphx以及用于统计分析SparkR,支持Java、Scala、Python、R多种数据语言 Flink 分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流和无线数据流进行有状态计算。...OLAP引擎 Druid 开源、基于存储、分布式,适用于实时数据分析存储系统,能够快速聚合、灵活过滤、毫秒级查询和低延迟数据导入。

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大数据常用技术栈

提供了类似于JMS特性,但设计上完全不同,不遵循JMS规范。如kafka允许多个消费者主动拉取数据,JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据。...HBase查询数据功能很简单,不支持join等复杂操作,不支持跨行和跨表事务 Kudu 介于HDFS和HBase之间基于列式存储分布式数据库。...Graphx以及用于统计分析SparkR,支持Java、Scala、Python、R多种数据语言 Flink 分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流和无线数据流进行有状态计算。...Pig Latin本身提供了许多传统数据操作,同时允许用户自己开发一些自定义函数用来读取、处理和写数据,该语言编译器会把类SQL数据分析请求转换为一系列经过优化处理MapReduce运算 Mahout...OLAP引擎 Druid 开源、基于存储、分布式,适用于实时数据分析存储系统,能够快速聚合、灵活过滤、毫秒级查询和低延迟数据导入。

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