本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。
2022-06-30 09:13:04
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ETL中三个字母分别代表的是Extract、Transform、Load，即抽取、转换、加载。（1）数据抽取：从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据；（2）数据转换：将从源数据源获取的数据按照业务需求，转换成目的数据源要求的形式，并对错误、不一致的数据进行清洗和加工。（3）数据加载：将转换后的数据装载到目的数据源。
2022-06-29 19:33:43
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本项目主要是对一些常用的算法的实现，以及基于spark的机器学习算法实现。
目前以实现的功能有：
* 数据预处理
* 基于spark的LR逻辑回归分类
* 基于spark的DT决策树分类
2022-06-29 19:09:40
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STM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zipSTM32F103RC_Datasheet.zip
2022-06-29 19:08:44
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自1948年引入信息论以来，信息论已被证明在分析与压缩、存储和传输数据有关的问题方面起着重要作用。例如，信息论允许分析数据通信和压缩的基本限制，并在几十年的实际通信系统设计中发挥了作用。近年来，在使用信息理论方法解决数据压缩、数据通信和网络之外的问题方面出现了复兴，例如压缩感知、数据获取、数据分析、机器学习、图挖掘、社区检测、隐私和公平。在这本书中，我们探索了信号处理、机器学习、学习理论和统计的接口上的一系列广泛的问题，其中源自信息论的工具和方法可以提供类似的好处。几十年来，信息论在这一界面上的作用确实得到了承认。一个突出的例子是在1980年代使用互信息、度量熵和容量等信息理论量来建立估计的极大极小率。在这里，我们打算探索这个界面的现代应用，这些应用正在塑造21世纪的数据科学。
当然，标准信息理论工具与信号处理或数据分析方法之间有一些显著的差异。从整体上说，信息论倾向于关注渐近极限，使用大的块长度，并假设数据是由有限的比特数表示，并通过一个噪声信道观看。标准结果不关心复杂性，而是更多地关注通过可实现性和反向结果表征的基本限制。另一方面，一些信号处理技术，如采样理论，专注于离散时间表示
2022-06-27 22:04:54
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（一）页面变量对象data
对象data 有两个方面用途
第一，前端wxml的数据渲染是通过设置此对象中定义的变量进行关联展现的
第二，定义JS页面中的页面局部变量，使其整个页面中可使用或调用
对象data定义的变量支持各种数据类型，string,int,[],{}
**第一.**wxml数据渲染，只要通过设置data值（this.setData({...})）即可
如：
wxml页面：detail对象中包含有TaskBillCode与BillDate两个属性
(此图片来源于网络，如有侵权，请联系删除! )
js页面：(此图片来源于网络，如有侵权，请联系删除! )
第二.页面变量
定义：(此
2022-06-27 16:49:36
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网上看到一个使用opencv读取图片然后计算数据集的均值和标准差的，但是那个读取图片后把图片的每个值append到一个列表，要是数据集大的话内存真的会爆掉的啊，所以借助网上另一个使用pytorch的数据读取方式来计算的，原文https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11448460.html 这篇是分别计算了训练集、测试集和验证集数据的均值和标准差并将均值和标准差保存到了一个文件中，我不需要那样子，我只需要计算我总数据集的均值标准差并输出就好了，所以做了一点修改。
首先说一下我的文件夹格式，没有分训练集测试集啥的，就是一个文件夹下面分类别放
‘/home
2022-06-27 15:59:30
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Python是访问、操作和从各种数据中获得见解的理想选择。Python for Data Science通过根植于实际示例和实践活动的边做边学的方法向您介绍Python的数据分析世界。您将学习如何编写Python代码来获取、转换和分析数据，为业务管理、市场营销和决策支持中的用例实践最先进的数据处理技术。
您将发现Python丰富的用于基本操作的内置数据结构集，以及用于数据科学的健壮的开源库生态系统，包括NumPy、pandas、scikit-learn、matplotlib等。这些示例展示了如何以各种格式加载数据，如何简化、分组和聚合数据集，以及如何创建图表、地图和其他可视化功能。后面的章节将深入展示真实世界的数据应用，包括使用位置数据为出租车服务提供动力，市场篮子分析来识别共同购买的商品，以及机器学习来预测股票价格。
这本书从数据处理和分析的概念介绍开始，解释一个典型的数据处理管道。然后，我们将介绍Python的内置数据结构和一些广泛用于数据科学应用程序的第三方Python库。接下来，我们将探讨用于获取、组合、聚合、分组、分析和可视化不同大小和数据类型的数据集的日益复杂的技术。随
2022-06-25 20:05:30
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主要介绍了Python requests.post方法中data与json参数区别详解，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
2022-06-24 22:15:34
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