里昂统计数据可视化 演示： :

RSC11 Data Set遥感分类图像数据集，由武汉大学采集并整理。有11个分类，但是每个类别只有3副图像。

本文实例讲述了Python简单实现的代理服务器端口映射功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 一 代码 1、模拟服务端代码 import sys import socket import threading #回复消息，原样返回 def replyMessage(conn): while True: data = conn.recv(1024) conn.send(data) if data.decode().lower() == 'bye': break conn.close() def main(): sockScr = socket.so

NeuralAnnot: Neural Annotator for 3D Human Mesh Training Sets中Human3.6M的data

高中位数 您是否知道没有数学方法将的概念扩展到更高维度的独特方法？ 高维中位数存在各种定义，并且此Python软件包提供了这些定义的许多快速实现。 中值因其高的击穿点（高达50％的污染）而非常有用，并且在机器学习，计算机视觉和高维统计中有许多不错的应用。 该软件包当前具有和实现，并支持使用NaN丢失数据。 安装 软件包的最新版本始终在可用，因此可以通过键入以下命令轻松安装： pip3 install hdmedians 类固醇 给定一个有限集 的 维观测向量 ，类 这些观察结果由 medoid的当前实现是在矢量化Python中实现的，可以处理支持的任何数据类型。 如果您希望算法处理编码为nan的缺失值，则可以使用nanmedoid函数。 例子 创建一个6 x 10的随机整数观测值数组。 >>> import numpy as np >>> X = np.random.randin

练习线性回归的数据集 Linear Regression - Sheet1.csv

Python应用数据科学 ## Python 数据科学简介

Geolife GPS 轨迹数据集–用户指南 这一 GPS 轨迹数据集是在 (微软研究亚洲) Geolife 项目中收集的, 178 用户在四年 (2007年4月至 2011年10月) 期间。该数据集的 GPS 轨迹由一个时间戳点序列表示, 每一个都包含纬度、经度和高度信息。该数据集包含17621个轨迹, 总距离为1251654公里, 总持续时间为48203小时。该轨迹数据集可以应用于移动模式挖掘、用户活动识别、基于位置的社交网络、位置隐私和位置推荐等多个研究领域。

本文件是博客中的介绍代码的运行代码。 环境：python3.7+keras2.3.1+tensorflow1.15.0+sklearn0.22.1+matplotlib3.1.1 三方库：mglearn0.1.7

苏打SQL SQL可访问数据的数据测试，监视和分析。 苏打SQL有什么作用？ 苏打SQL可让您 检测到不良数据时停止管道 通过超高效SQL提取指标和列配置文件 通过声明性配置文件完全控制指标和查询 为什么要使用苏打SQL？ 为了防止数据的使用者遭受静默数据问题，最好的方法是分析和测试数据： 当它降落在您的仓库中时， 在每个重要的数据处理步骤之后 就在消费之前。 这样，您可以防止将不良数据传递给下游使用者。 您将花费更少的时间进行消防并获得更好的声誉。 苏打SQL如何工作？ Soda SQL是一个命令行界面（CLI）和Python库，用于使用SQL测量和测试您的数据。 作为输入，Soda SQL使用YAML配置文件，其中包括： SQL连接详细信息 要计算什么指标 对测量进行哪些测试 基于这些配置文件，Soda SQL将执行扫描。 扫描将执行所有测量并运行与一个表关联的所