当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？...当然我也一样，处在数据分析的学习阶段，对这些问题常常会感到困惑。 这就是为什么强调数据分析方法论的原因。当方法论结合了实际业务，才能尽量确保数据分析维度的完整性和结果的有效性。...、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。...5W2H，即何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何做（How）、何价（How much） 该方法广泛应用于企业营销、管理活动，对于决策和执行性的活动措施非常有帮助...把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系。 为后续数据分析的开展指引方向。 确保分析结果的有效性及正确性。
当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？...当然我也一样，处在数据分析的学习阶段，对这些问题常常会感到困惑。 这就是为什么强调数据分析方法论的原因。当方法论结合了实际业务，才能尽量确保数据分析维度的完整性和结果的有效性。...、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。...用户对产品首先需要有一个认知、熟悉的过程，然后试用，再决定是否继续消费使用，最后成为忠诚用户。 用户使用行为的完整过程： ?...把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系。 为后续数据分析的开展指引方向。 确保分析结果的有效性及正确性。
get_tree_size(dir) < 400000: # ≈ 400kb send2trash(dir) print(dir,"dir deleted") 如果您确定要删除整个目录树，并且对目录的内容不再感兴趣...，那么对整个目录树进行爬行是愚蠢的…只需从python调用本机操作系统命令即可。...使用python 3.7和linux仍然有不同的方法： import subprocess from pathlib import Path #using pathlib.Path path = Path...它不是完全的python，但它可以完成。 我将pathlib.Path示例包括在内的原因是，根据我的经验，它在处理许多变化的路径时非常有用。...它相当于Linux/Mac中的rm -rf。 我找到了一种非常简单的方法来删除Windows操作系统上的任何文件夹(甚至不是空的)或文件。
有没有什么方法可以快速增加企业的盈利？这个问题，陈晓从2006年年初开始就一直在琢磨。...比如一个公司一年实际收入只有700万美金、盈利100万，而对赌协议要求年终达到1000万、盈利200万，为了保证当年的收入，企业家就会做一些短期行为，做一些对业务发展不是那么契合长期利益的行为，反而影响公司长远的发展...、有效，对上市时间的对赌与回购条款的合法有效问题未做评析。...迪亚公司对海富公司承诺了众星公司2008年的净利润目标并约定了补偿金额的计算方法。在众星公司2008年的利润未达到约定目标的情况下，迪亚公司应当依约应海富公司的请求对其进行补偿。...迪亚公司对海富公司请求的补偿金额及计算方法没有提出异议，法院予以确认。
虽然新工具和工作流程的出现激动人心，但很少有人反过来思考在Apache Arrow之前，这些库和框架如何进行有效协作。...此外，apply UDF函数API经过了优化，并且加入了通过.iloc访问器的收集和散播方法。 除了提供所有上述出色的功能、优化和错误修复之外，cuDF 0.10版本还花费大量的精力构建未来。...由于已构建对整个libcudf API中的新类的支持，这项工作将在下一个版本周期中继续进行。...如果您想尝试，最简单的方法就是在我们的另一个Viz库cuXfilter中使用它。 ?...ensemblecap.ai的Ritchie Ng发布了使用RAPIDS cuDF的分数差分（GFD）GPU 实现方法，该实现方法的速度比CPU高出100倍以上。
当涉及大量数据时，Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快，但处理大量数据仍然效率不高。 在以前过去，GPU 主要用于渲染视频和玩游戏。...在本文中我们将 Rapids优化的 GPU 之上的DF、与普通Pandas 的性能进行比较。 我们将在 Google Colab 中对其进行测试。...我们将创建cuDF（cuda dataframe），其大小为10000000行x 2列(10M x 2)，首先导入需要的库： import cudf import pandas as pd import...我们看看创建时的时间对比： 现在让我们看看GPU是否通过对这些数据帧执行一些操作来提高性能!...总结 Pandas和sklearn这两个是我们最常用的基本库，Rapids将Pandas和sklearn的功能完整的平移到了GPU之上，这对我们来说是非常有帮助的，如果你对这两个库感兴趣可以参考他官方的文档试一试吧
在并行处理大数据块的情况下，此设计比通用中央处理器（CPU）更有效的算法-Wikipedia上的CUDA文章 [2] 基本上，机器学习会执行处理大量数据的操作，因此GPU在执行ML任务时非常方便。...快速 RAPIDS是一套开放源代码库，可与流行的数据科学库和工作流集成在一起以加快机器学习的速度[3]。 一些RAPIDS项目包括cuDF（类似于Pandas的数据框操作库）。...cuDF：数据帧操作 cuDF提供了类似Pandas的API，用于数据帧操作，因此，如果知道如何使用Pandas，那么已经知道如何使用cuDF。...数据帧（但不建议这样做）： import pandas as pd import cudf df = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3],'b': [0.1, 0.2, None..., 0.3]}) gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(df) 也可以做相反的事情，将cuDF数据帧转换为pandas数据帧： import cudf df = cudf.DataFrame
一提到参数，最熟悉的就是定义方法时有形参，然后调用此方法时传递实参。那么参数化类型怎么理解呢？...特性 泛型只在编译阶段有效。...通过上面的例子可以证明，在编译之后程序会采取去泛型化的措施。也就是说Java中的泛型，只在编译阶段有效。...最典型的就是各种容器类，如：List、Set、Map。...>这个泛型类做形参而已。
公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法，请点击查看： 高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说拜拜！ 尽管如此，即使加速，Pandas仍然只能在CPU上运行。...幸运的是，随着GPU加速在机器学习领域的成功普及，将数据分析库应用到GPU上有了强大的推动力。cuDF库就是朝这个方向迈出的一步。...这使得数据科学家、分析师和工程师很容易将其集成到他们的工作中。 那么，你所需做的是把你的Pandas DataFrame转换成cuDF。...，并比较不同Pandas操作的速度与使用cuDF在GPU上执行相同操作的速度。...我们得到了将近16倍的加速！ 现在，做一些更复杂的事情，比如做一个大合并。将Dataframe本身合并到数据Dataframe的b列上。
file/new/project/web/Dynamic(动态) Web Project: 2.jpg 3.jpg 按 照上面的截图，当我们点击finish按钮以后，eclipse按照我们的指示...，生成了以下的空项目架子，准备了所有的jar包和配置文件。...我们先看一下 下图的画红圈的地方。里面有代表Tomcat的一堆Jar包。还有代表Servlet的一堆类的servlet-api.jar。当然jre的jar包也 包括进来了，而且版本是1.6。
一个超过 100GB 的数据集将有许多数据点，数据点的数值在数百万甚至数十亿的范围内。有了这么多的数据点要处理，不管你的 CPU 有多快，它都没有足够的内核来进行有效的并行处理。...如果你尝试执行的流程有一个 GPU 实现，且该任务可以从并行处理中受益，那么 GPU 将更加有效。 ? 多核系统如何更快地处理数据。对于单核系统（左），所有 10 个任务都转到一个节点。...它几乎可以做 pandas 在数据处理和操作方面所能做的一切。 cuML-cuGraph 机器学习库。它包含了 Scikit-Learn 拥有的许多 ML 算法，所有算法的格式都非常相似。...from sklearn.cluster import DBSCANdb = DBSCAN(eps=0.6, min_samples=2) 我们现在可以通过调用 Scikit-Learn 中的一个函数对循环数据使用...我们可以用一个简单的例子来说明这一点。 我们将创建一个随机数的 Numpy 数组并对其应用 DBSCAN。
一个超过 100GB 的数据集将有许多数据点，数据点的数值在数百万甚至数十亿的范围内。有了这么多的数据点要处理，不管你的 CPU 有多快，它都没有足够的内核来进行有效的并行处理。...如果你尝试执行的流程有一个 GPU 实现，且该任务可以从并行处理中受益，那么 GPU 将更加有效。 多核系统如何更快地处理数据。对于单核系统（左），所有 10 个任务都转到一个节点。...它几乎可以做 pandas 在数据处理和操作方面所能做的一切。 cuML-cuGraph 机器学习库。它包含了 Scikit-Learn 拥有的许多 ML 算法，所有算法的格式都非常相似。...from sklearn.cluster import DBSCAN db = DBSCAN(eps=0.6, min_samples=2) 我们现在可以通过调用 Scikit-Learn 中的一个函数对循环数据使用...我们可以用一个简单的例子来说明这一点。 我们将创建一个随机数的 Numpy 数组并对其应用 DBSCAN。
显着改善处理时间的最佳方法之一是（如果您还没有的话）从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱，GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。...领先于最流行的深度学习方法的是 (1) 83.7% 的线性或逻辑回归，(2) 78.1% 的决策树或随机森林，以及 (3) 61.4% 的梯度提升机。...我们知道每个数据科学家都希望花更多的时间探索数据，而不是花更少的时间观察 jupyter 单元的运行，但是我们交谈的绝大多数客户在使用前 3 名最流行的算法都没有使用 GPU %，或者80%的数据科学都不是在训练模型...注意：上图是在 Cloudera Machine Learning 中启动会话的对话框。它提供对您公司的 ML 运行时目录和启用的资源配置文件的访问。...但该声明未能完全概括这些接口对经验丰富的 Python 数据科学程序员的友好程度。
一个超过 100GB 的数据集将有许多数据点，数据点的数值在数百万甚至数十亿的范围内。有了这么多的数据点要处理，不管你的 CPU 有多快，它都没有足够的内核来进行有效的并行处理。...如果你尝试执行的流程有一个 GPU 实现，且该任务可以从并行处理中受益，那么 GPU 将更加有效。 上图示意多核系统如何更快地处理数据。对于单核系统（左），所有 10 个任务都转到一个节点。...深度学习已经在充分利用 GPU 性能的基础上取得了重要成功。深度学习中做的许多卷积操作是重复的，因此在 GPU 上可以大大加速，甚至可以达到 100 倍。...算法并设置一些参数： from sklearn.cluster import DBSCAN db = DBSCAN(eps=0.6, min_samples=2) 我们现在可以通过调用 Scikit-Learn 中的一个函数对循环数据使用...我们将创建一个随机数的 Numpy 数组并对其应用 DBSCAN。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 对java的泛型特性的了解仅限于表面的浅浅一层，直到在学习设计模式时发现有不了解的用法，才想起详细的记录一下。...一提到参数，最熟悉的就是定义方法时有形参，然后调用此方法时传递实参。那么参数化类型怎么理解呢？...特性 泛型只在编译阶段有效。...通过上面的例子可以证明，在编译之后程序会采取去泛型化的措施。也就是说Java中的泛型，只在编译阶段有效。...最典型的就是各种容器类，如：List、Set、Map。
向GPU的转移允许大规模的加速，因为GPU比CPU拥有更多的内核。 笔者觉得，对于我来说一个比较好的使用场景是，代替并行，在pandas处理比较慢的时候，切换到cuDF，就不用写繁琐的并行了。...此外，apply UDF函数API经过了优化，并且加入了通过.iloc访问器的收集和散播方法。 除了提供所有上述出色的功能、优化和错误修复之外，cuDF 0.10版本还花费大量的精力构建未来。...该版本将cuStrings存储库合并到cuDF中，并为合并两个代码库做好了准备，使字符串功能能够被更紧密地集成到cuDF中，以此提供更快的加速和更多的功能。...cuDF继续改进其Pandas API兼容性和Dask DataFrame互操作性，使我们的用户可以最大程度地无缝使用cuDF。 在幕后，libcudf的内部架构正在经历一次重大的重新设计。...由于已构建对整个libcudf API中的新类的支持，这项工作将在下一个版本周期中继续进行。
随着机器学习理论方法和应用场景的日益丰富，数据科学家正面临着前所未有的决策数量和难度。随着工作难度的增加，人力对机器学习系统开发效率的影响也将逐渐增大，甚至成为整个流程的瓶颈。 再谈谈“机”。...另一方面，异构加速技术帮助数据科学家更快的获得运算结果，并可有效加速 AutoML 的解空间搜索过程，提高设计与调优效率。...由于各应用场景差异较大，数据源与数据类型纷繁复杂，数据整合阶段所涉及的方法与工具相当丰富。...数据分析程序库方面，英伟达推出 cuDF [7]。自 0.10 版本以来，开启了一轮大规模重构，在持续提升底层库性能的同时，对 Python 层的 API 也进行了扩展。...上述操作普遍涉及到对大量数据进行相同或相似的处理过程，适合采用异构加速技术提升计算效率。 数据统计特征分析方面，cuDF [11] 提供了对最值、期望、方差、峰度、偏度等常用统计量的计算接口。
从包含大量缺失值的列中进行一些简单的筛选 值得注意的是，尽管RAPIDS`cudf`在很大程度上替代了“ pandas”，但我们确实需要更改某些部分以使其无缝运行。...特征工程 现在我们对它的工作原理有了一个了解，让我们看一个更高级的功能工程管道。 对于我们的简单要素工程流水线，我们仅使用主训练表，而未查看数据集中的其他表。...在此阶段值得注意的是，RAPIDS cuDF只能利用一个GPU。如果我们希望扩展到单个GPU之外，则需要利用`dask_cudf`。 建模 对于高级建模部分，我们将再次利用xgboost作为主要方法。...为了对RAPIDS cuDF数据帧使用`train_test_split`，我们改用`cuml`版本。...生成的索引也可以按照常规通过iloc直接与cuDF数据帧一起使用。 评估模型 通过训练我们的模型，我们可以查看模型中的混淆矩阵和auc得分。
MQTT是在 TCP/IP 之上使用的轻量级发布-订阅协议，常用于物联网的场景，MQTT 使用消息代理在发布消息的发送者和对这些消息感兴趣的接收者之间分派消息，同一个客户端可以发布和订阅消息。...在MQTT中主题也是通过“/”去连接的，它是消息的通道，消息的发布者会朝某个主题中发布消息，订阅这个主题的订阅者都能收到这个消息。...MQTT 中有 3 个 QoS 级别：QoS 0QoS 1QoS 2有人对特定消息的传递保证这个短句不太理解，什么叫做传递保证？...QoS 2仅一次QoS 2 是 MQTT 中最高级别的服务，此级别保证每条消息仅由预期的收件人接收一次，QoS 2 是最安全和最慢的服务质量级别，该保证由发送方和接收方之间的至少两个请求/响应流（四次握手...如果您觉得本文对您认识MQTT的QoS概念有所帮助，请记得点赞收藏，如果有任何疑问，欢迎在下发评论区与我讨论，谢谢阅读！
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