前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。
python最大的好处就是有无穷无尽的包资源，如何把这些包资源组合起来发挥其应有的价值也是一个很重要的工作。比如NLP的文本摘要提取就有几个现成的可以实现，如snownlp，goose3，sumy，虽然摘要效果未必理想。
我们的实验硬件环境配置为：GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位 中文版。开发环境位Python 3.9,采用的深度学习框架为paddlepaddle百度飞桨框架。 为了研究电力系统负荷在历史的系统负荷、经济状况、 气象条件和社会事件等因素的影响，并对未来一段时间的系统负荷做出预测，我们对电力负荷的各种数据进行了处理。该任务属于时间序列领域，。传统的电力负荷预测方法，比如回归分析法、灰色模型、支持向量机原理等，都无法较高精度得预测地区用电负荷。对于此，我们通过python进行预测，采用lstm模型预测多变量背景下长短期电力负荷，同时采用BG分割算法，检测出量级突变的电力负荷。
电力煤矿跑冒滴漏监测系统基于yolo网络计算机视觉分析OpenCv深度学习技术，电力煤矿跑冒滴漏监测系统主动识别现场画面中管道或者机械是否存在液体泄漏跑冒滴漏行为。如检测到现场出现液体泄漏行为，立即抓拍并反馈。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
电力施工作业绝缘手套识别系统通过Python基于YOLOv7对电力作业人员在电力设备上进行施工作业时是否佩戴绝缘手套进行识别分析，当电力施工作业绝缘手套识别系统检测到作业人员未佩戴绝缘手套时立即抓拍存档同步回传给后台监控人员，提醒相关人员及时制止，及时规避更危险的触电事故发生。
电力煤矿液体泄漏识别系统OpenCv+yolov网络框架模型对现场画面中管道机械实时检测，当电力煤矿液体泄漏识别系统检测到机械管道出现液体泄漏时，系统立即抓拍存档并告警同步回传给报警信息给后台监控人员，让工作人员及时处理。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
当您的数据包含地理信息时，丰富的地图可视化可以为您理解数据和解释分析结果的最终用户提供重要价值。
一波未平，一波又起。2015年12月23日发生的由木马攻击引起的乌克兰电网电力中断，这是首次由恶意软件攻击导致国家基础设施瘫痪的事件，致使乌克兰城市伊万诺弗兰科夫斯克将近一半的家庭（约140万人）在2015年圣诞节前夕经历了数小时的电力瘫痪。这次事件使得工业控制系统的安全性问题受到重视。 微步在线近日捕获的威胁信息表明：新的一波攻击已经悄然开始，这次的攻击对象是乌克兰多家电力公司。攻击者伪装成乌克兰国家电力公司定向发送精心伪装的钓鱼邮件，且此次使用的木马并非BlackEnergy。 一、攻击方式 2016年
最小生成树算法用于在一个连通加权无向图中找到一个生成树，使得生成树的所有边的权重之和最小。最小生成树问题在许多实际应用中都有重要的作用，例如网络设计、电力传输等。
电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能，本文通过对数据的提取，帮助客户分别对不同客户端日，月，年的用电负荷情况进行分析，并通过模型对单户负荷情况进行预测。
背景：共识机制-所谓共识，就是多个节点对某个事情达成一致的看法，即使是在部分节点故障、网络延时、网络分割的情况下。
10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。
今年 7 月，英伟达 StyleGAN 团队在 NeurIPS 2021 论文《 Alias-Free Generative Adversarial Networks 》中推出了 Alias-Free GAN，也即 StyleGAN3。
电力变压器作为电力系统中的关键设备，噪声与振动伴随变压器运行产生，声音与振动的幅值、时域波形、频谱特性与其运行电压、电流、机械状态、励磁状态、绝缘状态等密切相关，可及时反映设备运行状态变化。
LSTM（或长短期记忆人工神经网络）允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络体现出不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。
负荷预测是电力系统的重要工作之一，对电力系统各个部门的工作都起着非常重要的作用（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用，多层感知器；和极限学习机。
一些由电源线造成的伪影具有某些特定范围的频率(比如,由电网产生的电力线噪声,主要由50Hz(或60Hz取决于实验的地理位置)的尖峰组成)。因此可以通过滤波来固定。
本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量
本文代码来源于东北电力大学和长春理工大学研究团队的研究成果《A novel approach of decoding {EEG} four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN》。
AI行为分析预警系统通过python+opencv网络模型Ai视觉智能分析技术，AI行为分析预警系统可以对实际场景下如车间、电力场景、化工场景、工业生产场景下的人员作业操作行为规范进行有针对性的定制开发，根据每个项目的不同的识别预警需求。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。自从第一个预览版本于2000年公开以来，目前已更新至OpenCV4.5.3。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
CUDA 并行计算平台可以使用 C++、Fortran 和 Python 进行编程，但该公司正在寻找其他人来运行其 GPU。
兴致勃勃学了一周的py基础知识，也从0开始成功编写了py爬虫，但我毕竟还是个搞web设计的，怎么能轻易离开老本行呢。所以我就开始着手学习django
引子 人工智能是泡沫么？AI产业的未来将何去何从？AI的核心技术机器学习又该怎么学习？AI行业从业者又是怎么看待这个行业的呢？本文作者饶毅，现就职于甲骨文公司。 AI行业现状 进几年来，无论是科研院所，商业巨头还是初创企业，各行各业都在大力开发或者引进人工智能，由于储备不足，导致人工智能人才出现巨大缺口，根据LinkedIn近日发布的全球AI领域技术人才分布图显示，中国目前的AI人才缺口超过5万。 人才供不应求，此领域岗位的薪资也自然水涨船高。不过也有很多程序员在找人工智能的工作时，还是不免会担心：
冒个泡 最近的生活状态 最近刚开学，学校比较忙，每天都有好多事要做，所以博客就没有更新，等过了这段时间把博客好好搞一下。 这几天上课、健身，生活过得比较充实。 规划 最近正在规划未来两年的计划，之后有时间也会也会记录在学习过程中的难点，记录生活。 两年计划现在大概有点计划了，先在这说一下吧。完善的版本将会在不久写出来，正式实施。 未来的工作有可能是控制电机类的工作。 储备 控制电机需要的基础知识： 《电力电子技术》：改变电源来控制电机。 《自动控制原理》：整个系统控制过程必须的要用到的基础知识。 自己项目需
AI团队正在研究工具，以帮助提高在线评论互动。一个重点领域是研究负面的在线行为，如有害评论（即粗鲁、不尊重或可能使某人离开讨论的评论）。到目前为止，他们已经构建了一系列可用模型。但是当前的模型仍然会出错，并且它们不允许用户选择他们感兴趣的有害评论类型，例如，某些平台可能可以接受亵渎，但不能接受其他类型的有害内容（查看文末了解数据获取方式)。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告，包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Alexander Egorenkov 编译 | 张天健，笪洁琼 很多人通常很难问出合适的数据科学问题。这是因为他们还没有弄清楚问题如何用数据解决方案来解决。 数据科学工具起初可能看起来非常有限，但是我们可以将大多数真实世界的问题改成我们数据科学的语言。在一个数据驱动的环境下，如何有效的利用数据科学，如何提出数据科学可以解决的问题非常重要。 我们可以问什么问题？ 我们将学习过程分为6个目的，每个目的都有相关问题。 作为数据的科学家，这些问题是我们可以提问，解决，
导读：吾日三省吾身，过年胖了吗？情人节过了吗？发际线还好吗？别想这么多啦，程序员和数据科学家的世界里，只有Python值得你费脑子！今天为大家准备了10本数据分析相关好书，助你早日成为Python大神！
进化算法是一类模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等机制，来优化问题的解。人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，简称AFSA）是一种基于鱼群行为模拟的进化算法，它模拟了鱼群觅食和逃避掠食的行为，用于解决优化问题。
对象地址编码采用分级分区域方法，编码结构共18位（GB28181位20位）。对象地址编码按照数字编码的方式，每一位的数字编码范围为0～9。
电力监控系统是一种用于监测和管理电力设备、电网运行状态的系统。以下是关于电力监控系统的详细介绍：
Demo视频：wukong-robot + Jetson + 3D 打印外壳打造的智能音箱（by 网友 @电力极客）
计算机的硬件看似很多，其实并不多，主要分成十几种不同功能的硬件，这些硬件通过接口组装成一台完整的计算机。电脑硬件，包括电脑中所有物理的零件，以此来区分它所包括或执行的数据和为硬件提供指令以完成任务的软件；主要包含：机箱，主板，总线，电源，硬盘，存储控制器，界面卡，可携储存装置，内置存储器，输入设备，输出设备, CPU风扇，蜂鸣器等。下面我们就来分别细聊一下各个硬件的作用。（在学习python教程之前还是可以有必要知道一下的，毕竟咱们是搞后端的）
半年前前写过一篇《用python批量获取A股业绩预告》，关注度非常高，最近快到中报季，很多上市公司已经开始发布中报的业绩预告了。所以根据大家的意见，最近把这个代码优化了下，详见后文。
Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。
本文介绍了电力大数据分析在电力行业的应用，包括电网监测、运营效率提升、客户体验改善、减少损失和降低成本等方面。电力企业正在利用大数据技术进行数字化转型，以更好地满足客户需求、提高运营效率和降低运营成本。永洪科技的一站式大数据分析平台为电力行业提供了强大的数据分析和挖掘能力，帮助电力企业实现数据驱动的决策和创新。
电力视频监控分析系统通过对电力工程建设领域利用电力视频监控系统进行违规违章操作检测及其他安全区域监测，电力视频监控分析系统可以降低或减少安全事故造成的人员伤害和设备损害，提升公司社会形象，杜绝违规行为的发生。视频智能分析系统可以进一步强化安全管理，能够降低电力安全事故、环境事故和工伤事故的发生，减少电力公司经济损失和社会矛盾，维护电力生产秩序稳定和社会秩序稳定。
在国家电网有限公司（下称：国网公司）2019年初发布的1号文件中，着力于构建“三型两网、世界一流”的能源互联网被排在年度重点工作首位，即由承载电力流的坚强智能电网与承载数据流的泛在电力物联网共同构成能源流、业务流、数据流“三流合一”的能源互联网。
话说这机器学习横空出世，就像孙悟空抄起金箍棒一阵乱挥，打破了许许多多行业的旧秩序。
随着电网规模越来越大，电能质量的监测点越来越多，对监测系统提出了更高的要求。随着社会经济发展，电气化铁路、电弧炉、变频器等冲击性、非线性、不平衡度负载在电力套用中越来越多，谐波、负序、闪变、电压暂态等电能质量问题直接影响着电力系统的供电安全。电能是一种商品，其质量问题是供应商和客户共同关注的问题。用电企业有必要建立电能质量监测系统，实现对整个配电电网电能质量的实时监控。
电力供应是整个社会生产、人民生活的基本保证之一。智慧电力作为城市智能化发展的客观需求，是智慧城市的重要基础，也是智慧城市建设的一项重要内容。
今年，如果有科技领域热词评比的话，那么“芯片”这个词一定会跃居榜首入。伴随着中兴事件所引发的关于芯片的种种讨论，众多企业争相表示要做芯片，芯片似乎成为了一个抢手的香饽饽。然而，究竟谁能吃到嘴里目前来说言之尚早。
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于，R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性，但也有助于减少训练时间。
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
即时通信 IM
对象存储
