飞行延迟预测 介绍 延误是任何运输系统中最令人难忘的性能指标之一。 值得注意的是，民航业者将延误理解为航班延误或推迟的时间。 因此，延迟可以由飞机的起飞或到达的预定时间与实际时间之间的差异来表示。 国家监管机构有许多与航班延误的容忍阈值有关的指标。 实际上，航班延误是航空运输系统中必不可少的主题。 2013年，欧洲有36％的航班延误了超过5分钟，而美国有31.1％的航班延误了超过15分钟。 这表明该指标的相关性如何，以及无论航空公司网格的规模如何对其产生影响。 为了更好地了解整个飞行生态系统，每时每刻都会收集来自商业航空的大量数据并将其存储在数据库中。 淹没在传感器和物联网产生的大量数据中，分析人员和数据科学家正在增强其计算和数据管理技能，以从每个数据中提取有用的信息。 在这种情况下，理解领域，管理数据和应用模型的过程被称为数据科学，这是解决与大数据有关的挑战性问题的趋势。 在此项目中，我

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算法模板 描述 Python3中的模板和示例，包括常见的数据结构和算法。 我已经收集并总结了用于特定算法的通用代码模板，并添加了最典型的示例以帮助更好地利用它。 所有示例均来自 ，我附上了问题ID和简短描述。 “停止尝试重新发明轮子” 因此，我尽力找到问题，解决方案和代码中的共性。 当我学习时，我总结了模板供将来使用。 首先，我打算自己使用它，现在我意识到也许可以和需要它的人分享。 补充说明 它是用Python3编写的，但是很容易扩展到其他语言，例如Java和C ++ 。 只需替换python语法糖和高级技巧，也许不够简洁。 由于时间和能力的限制，这里仅介绍常见的数据结构和算法。 几乎适合面试，但不足以竞争。 我已尽力收集并总结了特定领域中最通用和最佳实践的模板，但是此版本可能不是最佳解决方案。 或者，它确实是最佳性能和最简洁的解决方案，但它不适合您。 在可接受的性能范围内，当您最方便地使用它时，这是最佳实践。 代码模板是由python用一些伪代码编写的，因此我使用self并添加存根函数以通过编译器的检查。 您应该根据注释用特定的逻辑替换它们。 为什么选择Python？

OilMap-Web :world_map: :oil_drum: :glowing_star: 使用OilMap可视化国家地图上的石油数据 OilMap是一项独立的计划，旨在监视全球的石油和天然气行业，以提高决策和投资的透明度和问责制。 执照 此项目已获得MIT许可证的许可-有关详细信息，请参阅文件。 作者 Roque Leal-初步工作 社区 资质认证 ODI- *开放数据证书* -ODI 致谢 MapBox-地图-MapBox 灵感-大赦溢油-MapBox Labs

大致介绍 好久没有写博客了，正好今天有时间把前几天写的利用python定时发送QQ邮件记录一下 1、首先利用request库去请求数据，天气预报使用的是和风天气的API（www.heweather.com/douments/api/s6/weather-forecast） 2、利用python的jinja2模块写一个html模板，用于展示数据 3、python的email构建邮件，smtplib发送邮件 4、最后使用crontab定时执行python脚本 涉及的具体知识可以去看文档，本文主要就是解释代码的结构 和风天气API API没什么好说的，利用requests库去请求数据，然后提取出数据

《Kylin 4：A Major Step Forwards To CLOUD.pdf》

基于对flink的学习，和对flink源码的简单梳理，从flink on yarn的角度，介绍flink从启动，到提交yarn任务，以及完成整个过程涉及到的进程交互和内存管理等底层逻辑。该资源一共分为4个部分：1、yarn提交流程，2、组件通信，3、任务调度，4、内存管理 适合人群：具备一定编程基础和大数据基础知识，工作1-3年的大数据研发和运维人员 能学到什么：①flink on yarn模式之下的启动和运行原理，通过简单梳理底层逻辑加深对flink的掌握；②从底层机理的角度剖析flink是如何处理我们的需求的，从而帮助我们更好的解决运维问题。 阅读建议：此资源基于flink的源码追踪并简单分析，学习参考的时候建议下载相应版本的flink源码，并搭建虚拟机安装部署测试flink，在运行过程中结合源码和笔记学习效果更佳。有经验的开发人员可以编译并debug flink的源码，这样可以更加直观深入地研究flink的运行原理。有利于开发应用和解决问题