在前期推文Python中的时序分析工具包推荐（1）中介绍了时序分析的三个工具包，分别侧重于时序特征工程、基于sklearn的时序建模和更为高级的时序建模工具。今天，本篇再来介绍4个时序分析好用的工具包：Prophet、Merlion、Darts和GluonTS。
作为一名DBA，分析MySQL数据库的慢日志是一项经常会遇到的任务，今天我们来看下mysql官方自带的慢日志分析工具mysqldumpslow。
HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
Nmap是一个开源网络扫描工具，用于侦察/扫描网络。通过扫描发现主机、端口和服务及其版本。是最受欢迎的渗透工具之一。
MySQL 的慢查询日志是 MySQL 提供的一种日志记录，它用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的 SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10，意思是运行10s以上的语句。
MySQL 资源列表，内容包括：分析工具、备份、性能测试、配置、部署、GUI 等。 分析工具 性能，结构和数据分析工具 Anemometer - 一个 SQL 慢查询监控器。 innodb-ruby - 一个对 InooDB 格式文件的解析器，用于 Ruby 语言。 innotop - 一个具备多种特性和可扩展性的 MySQL 版 ‘top’ 工具。 pstop - 一个针对 MySQL 的类 top 程序，用于收集，汇总以及展示来自 performance_schema 的信息。 mysql-statsd
shlomi-noach 发起维护的 MySQL 资源列表，内容覆盖：分析工具、备份、性能测试、配置、部署、GUI 等。
vmstat、sar（sysstat工具包）、mpstat、oprofile、nicstat、dstat、iotop、tsar、iostat 掌握几个即可，功能大同小异（个人常用的是 dstat、sar）。
目前，基于图论的复杂脑网络分析技术是当前脑科学研究的热点，在脑科学领域的应用是复杂脑网络理论的一个重要分支。不论你的研究技术采用的是EEG、MEG、fMRI还是DTI，不论你研究的正常的大脑高级认知过程还是诸如精神分裂等疾病的脑功能/结构异常变化，复杂脑网络技术都可以作为一个十分强大的分析工具应用于上述情况。目前，大量的研究成果已经证明，大脑既不是一个完全的随机网络（random network），也不是一个完全的有序网络（regular network），而是具有“经济性的”小世界网络特性。所谓的小世界网络（Small-word network），是指其具有较小的特征路径长度L和较大的聚类系数C，换句话说，小世界网络的L、C处于有序网络和随机网络之间。由于运用复杂脑网络分析技术需要一定的数学基础和对图论较好的理解，使得很多研究者对复杂脑网络理论望而却步。这里，小编以较为通俗的语言给大家介绍几个复杂脑网络分析中的常用指标，以期和大家共同学习、共同进步。
在本文中，您将了解 .NET 开发人员可用的各种工具。使用 .NET，您将拥有一个强大的软件开发工具包 (SDK)，其中包括一个命令行界面 (CLI)。.NET CLI 支持 .NET 就绪集成开发环境 (IDE) 中的许多功能。本文还提供了生产力功能的资源，例如用于诊断性能问题、内存泄漏、高 CPU、死锁和代码分析工具支持的 .NET CLI 工具。 .NET SDK .NET SDK 包括 .NET 运行时和 .NET CLI。您可以下载适用于 Windows、Linux、macOS 或 Docker的.NET SDK。有关详细信息，请参阅.NET SDK 概述。 .NET 命令行界面 .NET CLI 是一个跨平台的工具链，用于开发、构建、运行和发布 .NET 应用程序。.NET CLI 包含在 .NET SDK 中。有关详细信息，请参阅.NET CLI 概述。 集成开发环境 您可以在Visual Studio Code、Visual Studio或Visual Studio for Mac 中编写 .NET 应用程序。 附加工具 除了比较常用的工具，.NET 还提供了针对特定场景的工具。一些用例包括卸载 .NET SDK 或 .NET 运行时、检索 Windows Communication Foundation (WCF) 元数据、生成代理源代码和序列化 XML。有关详细信息，请参阅.NET 附加工具概述。 诊断和仪表 作为 .NET 开发人员，您可以使用常见的性能诊断工具来监控应用性能、使用跟踪分析应用、收集性能指标以及分析转储文件。您使用事件计数器收集性能指标，并使用分析工具深入了解应用程序的性能。有关详细信息，请参阅.NET 诊断工具。 代码分析 .NET 编译器平台 (Roslyn) 分析器检查您的 C# 或 Visual Basic 代码是否存在代码质量和代码样式问题。有关详细信息，请参阅.NET 源代码分析概述。 包装验证 .NET SDK 允许库开发人员验证他们的包是否一致且格式良好。有关详细信息，请参阅.NET SDK 包验证。
今天让我们来介绍十个黑客专用的操作系统，它们被白帽黑客用作渗透测试的工具。这里我把 Kali Linux 列为首位，是因为它在渗透测试中非常流行，它的开发团队 Offensive security 同时也是开发 BackTrack 的团队。我们没有列出 BackTrack ，是因为在它的官方站点上已经无法下载了，它已经被 Kali Linux 所取代了。这里列出的操作系统都是基于 Linux 内核的，它们全都是自由的操作系统。
1.什么是白噪声？ 答：白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。相对的，其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。 理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，这在现实世界是不可能存在的。实际上，我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音，因为这让我们在数学分析上更加方便。然而，白噪声在数学处理上比较方便，因此它是系统分析的有力工具。一般，只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为白噪声来处理。例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是白噪声。 高斯白噪声的概念——."白"指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数 高斯噪声——n维分布都服从高斯分布的噪声 高斯分布——也称正态分布，又称常态分布。对于随机变量X，记为N（μ，σ2），分别为高斯分布的期望和方差。当有确定值时，p (x)也就确定了，特别当μ=0，σ2=1时，X的分布为标准正态分布。
如果有人说，没有用过，那么你可能是个假的DBA，不过没关系，从现在开始，我来帮助你一起学习Percona-toolkit工具包中相关的工具的使用方法以及使用场景；
在计算机使用过程中，常有人会问：为什么我的CPU利用率接近100%？为什么可用内存不断减少？
DFF是一个能通过命令行和界面使用的取证框架。能被用于硬盘和内存调查并创建序使用者和系统活动情况的调查报告。该框架具有模块化、可编程性以及通用性三个特点。
Python这个词估计听烂了..那么为什么那么多小伙伴都在学Python呢？Python到底有啥魔力？学了Python都能干啥？
可以说是做fNIRS激活分析必用的一款开源工具包，该工具包由韩国KAIST的生物成像信号处理 (BISP) 实验室开发。NIRS_SPM基于SPM工具包和Matlab平台，可以识别目前主流fNIRS厂商设备采集的数据格式，它基于一般线性模型GLM对fNIRS进行激活分析和统计（一阶分析和组分析）。此外，NIRS_SPM还具有对数据的简单预处理（比如说滤波等）、通道的定位（如输出每个通道的MNI坐标等）、ROI分析、时间序列分析等功能，如图1。
但是实际上甲基化芯片才是最高频的产品，在人类研究领域主要是27k, 450k, 850k 以及最新的925k，而成熟的芯片早就有一系列公共资源在Bioconductor网页里面。
自1991年以来，Task-fMRI作为人脑功能研究的主流方法在人脑功能定位、功能分割、神经解码、功能网络分离等方面做出了卓越的贡献。虽然目前的Task-fMRI都是基于EPI快速成像序列的扫描方法，但是第一篇Task-fMRI的研究却是基于美国哈佛麻省总医院的贝利维尔（JohnW. Belliveau）博士使用注射造影剂的血液灌注MRI的方法完成的。他在给予受试者视觉刺激的前后各了做一次脑血容量（CBV）的造影，然后将两次所得的脑血体积影像进行相减，就清楚地观察到了有视觉刺激时局部脑血体积在视皮层的增加。 但这篇最早的任务态研究恰恰体现出了在任务态研究中最重要的两个特点。第一是“巧思”，这依赖于你对研究问题的深入了解和灵活解决问题的能力，这些能力来源于大量的文献日积月累的思考和可能与生俱来的天赋。因此，其时间成本的代价是巨大的，在这个时间就是金钱，快发堪比抢跑的“科研快时代”，有没有更加经济的做法呢？
为了帮助安全分析师更好的完成工作，小编整理了一些现在比较流行的安全应急响应工具和资源，从磁盘镜像创建工具、内存分析工具到内存镜像工具、沙盒/逆向工具等，相信总有一款适合你。 磁盘镜像创建工具 Get
•XlsxWriter-操作Excel工作表的文字，数字，公式，图表等•win32com-有关Windows系统操作、Office（Word、Excel等）文件读写等的综合应用库•pymysql-操作MySQL数据库•pymongo-把数据写入MongoDB•smtplib-发送电子邮件模块•selenium-一个调用浏览器的driver，通过这个库可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码，常用来进行浏览器的自动化工作。•pdfminer-一个可以从PDF文档中提取各类信息的第三方库。与其他PDF相关的工具不同，它能够完全获取并分析 P D F 的文本数据•PyPDF2-一个能够分割、合并和转换PDF页面的库。•openpyxl- 一个处理Microsoft Excel文档的Python第三方库，它支持读写Excel的xls、xlsx、xlsm、xltx、xltm。•python-docx-一个处理Microsoft Word文档的Python第三方库，它支持读取、查询以及修改doc、docx等格式文件，并能够对Word常见样式进行编程设置。
本文介绍了MySQL慢日志的作用、设置方法、查看方法以及相关的分析工具。慢日志是MySQL性能调优和诊断的重要工具，用于记录在MySQL中响应时间超过阈值的SQL语句。通过设置slow_query_log和long_query_time参数可以开启慢日志。使用mysqldumpslow、pt-query-digest等工具可以对慢日志进行分析。
服务器层一般是来自多个供应商的硬件和来自多个来源软件的多样化宇宙。通常，解决服务器底层性能问题往往是困难的，或者出于安全原因，很难处理。即使碰巧发现了底层的性能“事件”，传统上测量和分析软硬件性能的工具也较少，而且往往是针对供应商的。因为真正跨平台工具包很少存在，所以没有标准的方法来准确地查看事件、记录事件以供以后分析，或者有效地解决问题。
1. NumPy - 数值计算扩展库。提供高效的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。http://www.numpy.org/2. SciPy - 科学计算库。构建在NumPy之上,用于科学与技术计算。https://www.scipy.org/3. Pandas - 数据分析与操作库。提供高性能易用的数据结构和数据分析工具。http://pandas.pydata.org/4. Matplotlib - 数据可视化库。产生 Publication quality figures。http://matplotlib.org/5. Scikit-learn - 机器学习库。用于数据挖掘和数据分析。http://scikit-learn.org/stable/6. TensorFlow - 深度学习库。由谷歌开源,用于机器学习,深度神经网络与人工智能。http://tensorflow.org7. Django - Web框架。提供开发Web应用的骨架。https://www.djangoproject.com/8. Flask - 微型Web框架。提供Werkzeug、Jinja2等高质量成功的库集成。http://flask.pocoo.org/9. Scrapy - 网络爬虫框架。用于进行网络爬取,提供操作各种网站的能力和工具。https://scrapy.org/10. BeautifulSoup - HTML/XML解析库。提供解析器,用于从HTML和XML文件中提取数据。https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/
很多数学建模算法的例程就是使用 Pandas 的 Series、DataFrame 数据结构。
随着互联网技术的不断发展， MySQL 相关生态也越来越完善，越来越多的工具涌现出来。一些公司或个人纷纷开源出一些不错的工具，本篇文章主要介绍几款 MySQL 相关实用工具。提醒下，这里并不介绍 Navicat 等这类图形化操作工具哦。
中文主要有：NLTK，FoolNLTK，HanLP（java版本），pyhanlp（python版本），Ansj，THULAC，结巴分词，FNLP，哈工大LTP，中科院ICTCLAS分词，GATE，SnowNLP，东北大学NiuTrans，NLPIR，；
数据分析需要的能力可以分成专业能力和通用能力两部分，本文主要关注的是专业能力的学习，包括业务知识、数据处理、工具使用3部分。
专业的黑客(Hacker)都在什么操作环境下工作?这是一个很多人都感兴趣的问题。今天，我就来梳理一下，那些专业黑客们所喜欢使用的操作系统。 当然，都是专业的黑客了，为了表达自己的技术范，他们肯定是不喜
探索性测试是软件测试中一项重要的活动，旨在发现软件中的缺陷、异常行为和潜在问题。本文将介绍一些常用的工具和方法，以帮助测试人员在进行探索性测试时更加高效和有效。
数说商学院每周为大家介绍一家大数据创业公司，拓宽视野、汲取灵感、勾搭合作。最近的关注重点在于农业大数据，上周我们为大家介绍了国内的一家农业大数据公司，点击查看 【数说•大数据公司】德强农场 本周介绍一家国外的农业大数据公司，该公司创立于克罗地亚，现在总部在美国。 ---- Farmeron：农场主的数据分析工具 【简要介绍】 Farmeron 是一家农业数据跟踪分析服务公司，利用该公司发开的分析工具包，农民可以记录和跟踪自己饲养的动物的情况。 Farmeron 帮你把支离破碎的农业生产记录整理到一起，用先进
Stata是一款由美国StataCorp公司开发的通用统计软件，被广泛应用于经济学、社会科学、医学等领域。其强大的数据处理能力、智能化的语法提示以及丰富的扩展工具包，使其成为了许多研究人员和学者们必不可少的工具之一。
EEGLAB是一款免费、开源的且应用最广泛EEG数据处理和分析工具包，本文详细介绍EEGLAB工具包的下载、安装及数据导入步骤，希望对大家有用。
Python基础面试题快速自测, 你真的懂Python基础么?先来几道题试试，比如： 1. What will be the output of the code below? list = [
【编者按】随着大数据被更多的企业采用，大数据分析算法编写和生产语言也得到了广泛的关注。而在不知不觉中，开源统计语言R已基本成为大数据科学家和开发者的必备技能。在所有编程语言和技巧中，人气急剧上升。 以下为译文： 通过与大数据工具整合，R提供了大数据集的深度统计能力，包括统计分析以及数据驱动的可视化等。而在金融、药物、媒体及销售这些可直接从数据中获取决策的行业中，R更得到了深度应用。 根据Rexer Analytics 2013年对数据挖掘专业人员的调查显示，R已经成为当下最流行的统计分析工具，至少有70%被
亲爱的读者朋友，如果您正在使用MySQL数据库，并关心数据库性能优化，那么慢查询分析工具绝对是您需要了解的重要工具之一。在本文中，我将向您推荐一些常用的MySQL慢日志分析工具，以及如何使用它们来提高数据库性能。
JRE：Java Runtime Environment（ java 运行时环境）。即java程序的运行时环境，包含了 java 虚拟机，java基础类库。
我们通过 OLTP（联机事务处理）系统实时处理用户数据，还需要在 OLAP（联机分析处理）系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。
7月份，大约有251个R新包收录于CRAN。除7月份新包数量远超6月份之外，R新包的质量和多样性上也有明显的进步。比如tropicalSparse，抽象数学研究与分析；eChem，分析化学方向的研究应用。
Python 是一种开源编程语言，用于 Web 编程、数据科学、人工智能和许多科学应用。学习 Python 使程序员能够专注于解决问题，而不是专注于语法，其丰富的库赋予它完成伟大任务所需的力量。
Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str 和unicode，Python3只
-欢迎 该项目包含使用使用 IKVM.NET 将 Stanford NLP.jar 软件包重新编译到.NET 中的构建脚本，这些软件经过测试可以有效工作，该工具包的介绍网站是：https://serg
python是一门优秀的编程语言，而是python成为数据分析软件的是因为python强大的扩展模块。也就是这些python的扩展包让python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等诸多强大的模块，在结合上ipython交互工具 ，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力，让python成为完整的数据分析工具。
现在的开源中文分词工具或者模块已经很丰富了，并且很多都有一些在封闭测试集上的效果对比数据，不过这仅仅只能展现这些分词工具在这个封闭测试集上的效果，并不能全面说明问题，个人觉得，选择一个适合自己业务的分词器可能更重要，有的时候，还需要加一些私人定制的词库。
服务编程 Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化系统； Apache Curator：Apache ZooKeeper的Java库； Apache Karaf：在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间； Apache Thrift：构建二进制协议的框架； Apache Zookeeper：流程管理集中式服务； Google Chubby：一种松耦合分布式系统锁服务； Linkedin Norbert：集
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的非常棒的学习资源，希望能给大家一些帮助。 服务编程Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化
导读：随着自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术日趋成熟，实现中文分词的工具也越来越多。中文分词技术作为中文自然语言处理的第一项核心技术，是众多上层任务的首要基础工作，同时在日常的工作中起着基础性的作用。本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词，并结合Python语言简约的特性，实现一行代码完成中文分词。
混合精度在计算方法中结合了不同的数值精度。NVIDIA Volta架构和Turing架构的GPU引入了TensorCore，它在单精度数学管道上提供了显著的吞吐量加速。通过将梯度张量和激活张量上的存储需求和内存流量减半，可以以较低的精度对深度学习网络进行训练，以实现高吞吐量。以下Nvidia工具可以让您分析您的模型是否最大限度地利用TensorCore。
作为一位万人敬仰的数据科学家，不但需要培育一棵参天技能树，私人武器库里没有一票玩得转的大火力工具也是没法在江湖中呼风唤雨的。 近日北卡来罗纳大学CTO，一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集： 1 处理较大、较复杂的类excel数据 Pandas -处理tabular（类似Excel）数据的通用工具套件 SQLite – Tabular数据库格式，能够处理大规模数据集，同时也能在桌面环境运行。 PostgreSQL – 企业级数据库系统 2 处理空间、地理数据 Po
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
