前几天老板让测一下一些open source LP solver的稳定性。先看看本次上场的主角：
几天前，LinkedIn 领英发布了《2019 年职场十大趋势》，其中第一大趋势，便是人工智能赋能未来。人工智能是领英上数量增长最快的技能之一，近几年增幅达 190%。而人工智能领域并不简单，需要拥有 Python 基础才能开始尝试，所以从 2016 年开始，Python 这门语言的使用和学习人数才开始直线激增。
又到了一年一度的算综测时间，其中一大难点就是计算全班同学相互打分的平均值；而若借助Python，这一问题便迎刃而解。
python函数是用另一种形式来把我们写的基本的代码程序给他包装起来，形成执行“块”或者一个范围，来引用或使用。
一个复杂的事物,其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析是一种常用的数据分析方法，其目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素、各因素之间的交互作用及显著影响因素的最佳水平等。
数据类型转换: 1.int(x):x代指对象,返回值是一个整数类型,对象->整数 x为字符串:字符串应全为整数 x为小数:只保留整数部分 x不能是负数 x为布尔类型:True = 1 False = 0 2.float(x):x呆滞对象,返回值是一个浮点类型的值,对象->浮点类型 x为字符串:字符串应全为整数,除了复数 x为整数:整数,0 x不能是负数 x为布尔类型:True = 1.0 False = 0.0 3.str(x):x代指对象,返回值是一个字符串,对象->字符串 x可以是所有基本数据类型 4.complex(real,[imag]):real代表实数部分,imag代表虚数部分,返回值是一个复数,创建一个复数 5.repr(x):x代指对象,返回值是一个字符串,对象->表达式字符串 x可以是所有基本数据类型 6.eval（x):x代指字符串对象.返回值根据字符串内容定,字符串对象->数字类型 x为整数字符串,返回值为整数类型 x为浮点字符串:返回值为浮点类型 x为复数字符串:返回值为复数 7.chr(x):x代指整数,返回值是一个字符,整数->字符 参照的是ASCII表 48:0 65:A 97:a 8.ord(x):x代指字符,返回值一个整数,字符->整数 9.hex(x):x代指整数,返回值是一个十六进制字符串,整数->字符串 10.oct(x):x代指整数,返回值是一个八进制字符串,整数->字符串 11.bin(x):x代指整数,返回值是一个二进制字符串,整数->字符串 12.round(x[,ndigits]):x代指浮点数,ndigits代指位数,返回值是一个四舍五入的浮点数或整数
当你可以从网站上获取网页，也可以将网页中有效的信息提取出来以后，接下来你会做什么？我想它一定是一个肯定的答案『获取整个网站的内容』，毕竟只获取网站上一个网页的内容听起来和看起来都不是那么的高大上，只有将整个网站的内容提取出来它才能称得上爬虫这个有科技感和高大上的名字。
自TOIBE编程语言排行榜发布20年以来，C和Java语言一直占据排行榜第一、第二的位置，不过这一局势在本月发生了扭转，C语言依然位列第一，但是Java第二名的位置已经被Python取代了。
人工智能必然是大势所趋，而与之相关的Python编程语言的行情也是被一路看好，相应的Python招聘岗位也是越来越多，平均薪资更是其他的岗位无法比较的。
需求：找到通网后的第一个日志和断网前的最后一个日志，然后提取 date 列的时间做减法，获得本次断网时间，之后用同样的方法统计每次的断网时间，最后计算总的断网次数和断网时间的平均值。
本文基于pycharm编译器，也可以使用Anaconda 里的编译器，将讲解一些python的一些基础语法知识。可以和我写的python数据分析——Python语言基础（语法基础)结合起来看，有些知识点可能在这篇文章写的不是很全面
中心极限定理是统计学中比较重要的一个定理。 本文将通过实际模拟数据的形式，形象地展示中心极限定理是什么，是如何发挥作用的。
1、场景描述 在数据统计分析过程中，求累计值（总和）是最常用的统计指标之一，市面上的各种流行数据库均支持的查询方式基本如下： select sum(c) from table_name; 当数据量在小规模时，sum只是一瞬间的事情，让你感觉电脑真牛逼啊，我掰手指头要算半天的数，它居然可以这么快，下面是1万多条数据的字段求和，只用了8ms。 但是当数据量不断增长到一个量级时，比如说，先定个小目标：一亿条订单求总额，你可以尝试在常规的数据库上执行同样的语句需要多长时间。 在我的电脑上执行这样的查询，大约需要10
元旦前，听闻我一朋友跳槽失败，近日喝酒顺便交流下，又提及旧闻，我答：HR拒绝你，一点没毛病。
一年一度的狗粮大会又要在这骚动的春夏之交“5·20”开始了，面对情人节、“5·20”、七夕以及各种各样的纪念日里，如何向自己的女朋友表达爱意？
上回说到，通过Python帮助小姐姐解决论文问题，在结尾我也说过，论文并没有想象的那么简单，下面就是本人最近整理的扎心语录。
3 这个公式的计算方法是先按照行求平均值得到一个向量a，按行求标准差得到一个向量b，最后是按照列来进行abs（x-a）/b
前几天在Python最强王者交流群【斌】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。
最近有很多以小说的方式讲解数据分析的书，比如在看的这本《菜鸟侦探挑战数据分析》。里面的程序以R语言实现，案例都很简单，正巧最近在学习python，就尝试把里面的案例用python实现一下。 案件回顾 商业街抽奖 宣传说“平均每100人就能有1人抽中一等奖” 中奖率由店家调整——1% 每天的客人超过100人——一周总共有超过700人参与抽奖 1周内开出一等奖次数——5次（问题：1周之内每天都有超过100人抽奖，但是没有产生7个一等奖，只产生了5个，是不是有猫腻？） 模拟实验与分析 对于出现的问题，首先通过p
作者：王大伟 Python爱好者社区唯一小编 博客：https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei 关注Python爱好者社区回复皇后即可获取本文数据和代码！ 前言 继续在kaggle找不错的数据集 传送门： https://www.kaggle.com/sogun3/uspollution 这次是美国空气污染的数据 数据集介绍： 这个数据集涉及到美国的污染问题。美国环境保护署详细记录了美国的污染情况，但下载所有的数据并按照数据科学家感兴趣的格式进行安排是一件痛苦的事情。 因此
上回咱们介绍了《关于移动游戏运营数据指标，这里有一份简单说明，请查收》，不少朋友们看完后留言希望出一期关于LTV的计算和预估科普贴，刚好最近才哥也在做这方面的数据处理。
前阵子参加了 DataFountain 举办的 疫情期间网民情绪识别[1] 比赛，最终成绩排在第 20 名，成绩不是太好，本文就是纯粹记录一下，遇到太年轻的想法，请大牛笑笑就好。
大数据计数原理1+0=1这你都不会算(一)No.47 <- HashSet 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(二)No.50 <- BitMap 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(三)No.51 <- BloomFilter 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(四)No.52 <- B-Tree 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(五)No.55 <- B+Tree 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(六)No
工业缺陷检测是当前深度学习落地的热门项目，其中瓷砖生产过程中的“质量检测环节”需要检测出瓷砖表面的瑕疵，目前比较依赖于人工，效果和效率都层次不齐。
动态时间调整算法是大多用于检测两条语音的相似程度，由于每次发言，每个字母发音的长短不同，会导致两条语音不会完全的吻合，动态时间调整算法，会对语音进行拉伸或者压缩，使得它们竟可能的对齐。
今天这题目很有趣，困难级别，但被我一脸懵逼、试着试着就给搞定了。当然，我是忽略了其中的关键要求，没有办法，带上这个要求我暂时还搞不定，先浑水摸鱼下吧。
2020 年 11 月 Python 之父(Guido)加入微软，按他个人的说法是自己的退休生活太无聊了。站在现在的这个时间点，一年半的时间过去了。Guido 的工作中对开发者来说感知最强的应该数 Cpython 解释器的性能优化了。
“上一篇介绍了传递函数H(f)的计算方法，工程应用中很多传递函数并非简单的输出比输入（Output/Input)一次得到，而是需要进行多次平均，通过平均算法来降低输入噪声或输出噪声对传递函数计算的影响”
摘要：在数据挖掘中，K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
对利用Python进行数据分析有一定的了解后，再结合一些业务知识把理论与实际相结合的需求也呼之欲出。将编程语言应用到实践中也还是一件比较有成就感的事情。本文源起是笔者最近常收到如下“骚扰”短信：
中山大学的一名叫mathAI的硕士学霸小哥在GitHub上开源了一个拍照做题神器火了。
为啥呢，因为深度学习中的数据量往往巨大，用for循环去跑的话效率会非常低下，相比之下，矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制（broadcasting）”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。
快速浏览完第一页(Top10)，10个项目里面7个JS或者具体来说是Node.js的项目！Github历来代表技术圈发展的风向，那么这个在Github比Spark更受追捧的Node.js，到底厉害在哪
深夜闲来无事，默默的打开github,在搜索框中填入了”Stars:>1”，本想着依旧可以在第一页看到Spark的身影，结果第一个映入眼帘的是这个： 快速浏览完第一页(Top10)，10个项目里面7
按批次截断：在较长的文本序列中，将其切割成较短的子序列进行处理。这样可以减少每个批次的序列长度，节省显存和算力。
在命令行窗口中启动的Python解释器中实现 在Python自带的IDLE中实现
我最近出了一本书，《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》，京东链接：https://item.jd.com/69241653952.html，在其中给出了MACD，KDJ等指标图的绘制方法。此外，还可以用价格通道来分析。根据指定股票通道指标的算法，能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线，即价格通道里的上下轨道。一般来说，当股价向上突破上轨时，即预测后市将涨，反之当股价向下突破下轨时，即预测后市将跌。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
安妮 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 全民雅思正渐渐远去，听说现在全民和全民的补习班已经开始热情拥抱Python了。 这种高级编程语言，相比前编程明星C++和Java等更简单易操
更新完Pandas基础教程，后台有不少旁友留言，想要了解怎么用Python提升处理数据的效率，或者说怎么用Python自动处理多张Excel表格，于是乎便有了本文。这篇文章算是Python数据分析实战的第二个独立案例。
Infercnv is a scalable python library to infer copy number variation (CNV) events from single cell transcriptomics data.
对python的学习就从以下一段代码开始吧。我们可以把python当成一个计算器，来进行一些算数运算，如下：
机器学习的世界是以概率分布为中心的，而概率分布的核心是正态分布。本文说明了什么是正态分布，以及为什么正态分布的使用如此广泛，尤其是对数据科学家和机器学习专家来说。
我们从高中就开始学正态分布，现在做数据分析、机器学习还是离不开它，那你有没有想过正态分布有什么特别之处？为什么那么多关于数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布展开？本文作者专门写了一篇文章，试着用易于理解的方式阐明正态分布的概念。
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