如何使用AWS EC2 Hadoop集群处理200 GB数据 存储200 GB的NYC出租车数据集并部署Cloudera Hadoop集群以对其进行可视化。 使用Python Datashader绘制和可视化Hadoop大型数据集 没有Datashader的可视化 工作流程概述 使用数据着色器 最终可视化

技术指标 技术指标存储库提供了用于对开/高/低/收盘（OHLC）股票价格数据进行技术分析的工具。 techindicators.py代码包含Python 3.6函数，该函数使用Numpy库计算各种技术指标（移动平均线，RSI，MACD，CCI等）。 关联的Jupyter笔记本演示了techindicators.py中包含的所有功能的使用。 Jupyter笔记本中显示的图是使用Matplotlib和mpl_finance模块创建的。 为什么要创建另一个技术分析工具？ 已经有许多工具可用于使用Python进行技术分析。 其中大多数涉及将数据分析库和/或Python包装器用于技术分析库 。 那么，

FER-面部表情识别 这项工作是为了证明以下问题： : 使用卷积神经网络和OpenCV构建了实时面部检测器和情绪分类器。 CNN模型已经过调整，即使在低端设备上也具有出色的性能。 使用说明 按照进行神经网络训练。 文件结构： FER_CNN.ipynb-训练CNN的教程 FER.py-使用预先训练的模型进行推断 model.json-神经网络架构 weights.h5-训练过的模型权重 安装 建议使用Python虚拟环境。 用于模型预测 pip install -r requirements.txt 要么 pip install opencv-python pip instal

bond_pricer Python类和jupyter iPython笔记本，用于为固定息票债券定价。 它主要设计用于一级市场，但也适用于二级市场。 支持以下优惠券频率：年度，半年度，季度，每月 支持以下日期计数约定：实际/实际，实际/ 365，实际/ 360、30 / 360美国，30/360欧盟 支持以下首个优惠券类型：常规，长优先，短优先，全短优先

情感分析 受过Python的情感分析，并接受过Amazon西班牙评论的西班牙语培训。 请参阅我的博客以获取详细信息： 模型训练： : 应用于网页的模型： :

jupyter notebook是一个比较比较不错的网页版python编辑器，但是，由于很多“技术文档”都是直接以markdown(.md格式的文件)的格式编写的，而且jupyter notebook的代码文件(.ipynb)也可以转换成.md格式的文件，更为重要的是，我们从github上下载的很多学习资料也都是.md文件格式的。因此，为了能够在jupyter notebook上实现： 使用jupyter notebook浏览技术文档； 将转换成.md格式的python代码在不用转换格式的情况下直接由jupyter notebook上打开并且运行代码; 更加方便的由jupyter notebo

主要介绍了jupyter notebook插入本地图片的实现，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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