今天在做题的时候突然想到一个问题，递归写出来的算法是否可以改成非递归的形式，查了一些资料发现：网上很多都说只要是递归可以写成的程序都是可以改成非递归形式的，关于递归的算法有很多的说法递归的优点： 这个不用多说，递归写出来的程序和算法很清晰，甚至树的前序遍历和后序遍历这样复杂的代码都可以用不超过十行的递归代码来完成，在排序中，快速排序是一个很典
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2024-06-06 05:45:10
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使用django进行数据库模拟数据生成使用django进行数据库模拟数据生成使用django进行数据库模拟数据生成
原创
2021-08-02 13:55:30
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一、目的在kettle的转换任务以及共享资源库、Carte服务创建好后，需要对kettle的转换任务用海豚调度器进行调度，调度的前提的写好脚本。所以，这篇博客首先介绍在Linux上脚本运行kettle的转换任务二、前提准备（一）我的kettle任务为转换任务ktr，不是作业任务kjb（二）ktr任务使用pan文件，kjb任务使用的是kitchen文件注意：两种任务使用两种文件，它们使用是不同的文件
```mermaid
flowchart TD
Start --> Input_Data
Input_Data --> Data_Preprocessing
Data_Preprocessing --> Data_Analysis
Data_Analysis --> Output_Result
Output_Result --> End
```
在Pyth
原创
2024-06-07 06:34:51
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Python的6种基本数据的简单操作Python的基本数据类型主要包括：变量Variable，数字Number，字符串String，列表List，元组Tuple，字典Dictionary。1.变量 Python中的变量不需要类型声明，直接赋值使用就可以。 变量a,b,c分别为int，float，str类型，使用type(Variable)可查看变量类型2.数字 Python3.x中数字类型包括in
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2023-09-20 09:15:09
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近几天在研究数据增强的方式，看到了mosaic，并且需要用到它，查阅了一些代码，根据个人数据，修改了代码，现有三套代码实现了mosaic，但也有些许问题。 mosaic数据增强方式是一次性从数据集中随机读取四张图片进行放缩或裁剪，然后将初步处理的四张图片按照左上、左下、右下、右上的顺序进行位置分布，组合后得到一张新的图，并将标签数据处理后进行对应。mosaic的优势，一次性输入四张图，受batch
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2023-10-09 10:03:51
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第一章 何为数据挖掘一、数据挖掘定义、意义和基本任务1、数据挖掘**是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模型和趋势，并根据这些信息建立起用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。**简言之就是在海量的数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供方向、决心等。2、数据挖掘的意义：数据挖掘有助于企业发现业务的趋势，揭示已知事实，预测未知的结果，对于企业保
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2023-08-06 14:16:50
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# 使用Python进行数据导入导出
在数据处理和分析的工作中，数据的导入和导出是非常常见的操作。Python作为一种流行的编程语言，提供了许多方便的工具和库，可以帮助我们轻松地进行数据的导入和导出。本文将介绍如何使用Python进行数据的导入和导出，并提供一些代码示例帮助读者更好地理解。
## 数据导入
在Python中，我们可以使用`pandas`库来导入不同格式的数据，如CSV文件、E
原创
2024-04-29 06:14:41
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http://boylook.itpub.net/post/43144/520543 利用MV的数据迁移最大的特点是比较灵活，可以实现跨平台，跨数据库版本迁移，而且能够实现数据的重组优化。该方式的实现原理要求在源表对象有一个主键，用于MV刷新。在源表上创建MV日志，再在目标数据库创建结构一样的表，然后在目标数据库上采用prebuilt方式创建MV，第一次采用完全刷新，然后一直采用增量刷新，等到要切
原创
2013-09-18 11:30:36
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一、Python数据挖掘1.1 数据挖掘是什么？数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过算法，找出其中的规律、知识、信息的过程。Python作为一门广泛应用的编程语言，拥有丰富的数据挖掘库，使得数据挖掘变得更加容易。1.2 Python的优势为什么我们要选择Python来进行数据挖掘呢？以下几点原因可能解答你的疑惑：语法简洁，易学易用丰富的数据挖掘库和工具跨平台性
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2024-08-16 13:38:33
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1. 原始表 数据清洗后的表 3.数据导入 4.脚本编写和脚本加载 然后 hdfs dfs -put 5.数据清洗+转储 然后我就失败了
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2019-02-11 20:42:00
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在数据分析和机器学习领域，数据可视化是一项至关重要的技能。通过图形化展示数据，我们可以更直观地理解数据分布、趋势和模式。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种库来实现数据可视化，其中Matplotlib、Seaborn和Plotly是最常用的几个。本文将详细介绍这些库的基本用法以及一些高级技巧。1. Matplotlib基础安装与导入首先，我们需要安装并导入Matplotlib库。pip
pydantic文档：https://pydantic-docs.helpmanual.io/Github https://github.com/samuelcolvin/pydantic/安装pip install pydantic示例# -*- coding: utf-8 -*-from
原创
2022-02-18 10:35:30
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通过上述步骤，我们已经对电子商务客户数据集进行了数据预处理，涵盖了数据的导入、查看、缺失值处理、数据格式转换、重复值删除、数据标准化以及数据导出。通过这个案例，学生可以理解数据预处理的关键步骤和技巧，为后续的数据分析和建模做好准备。
在现代Web应用程序和网络爬虫中，对URL进行操作是一个常见而关键的任务。Python Furl是一个强大的URL处理库，它提供了简单而高性能的URL构建、解析和操作功能。本文将提供关于Python Furl的全面指南，包括安装和配置、基本概念、URL解析、URL构建、查询参数操作、片段处理、实际应用场景以及丰富的示例代码。什么是Python Furl？Python Furl是一个用于处理URL的
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2024-08-26 16:19:57
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pydantic文档：https://pydantic-docs.helpmanual.io/Github https://github.com/samuelcolvin/pydantic/安装pip install pydantic示例# -*- coding: utf-8 -*-from datetime import datetime, datefrom pathlib import Pathfrom typing import List, Optionalfrom pydan
原创
2021-07-12 10:27:25
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根据您的需求，我将提供一个使用Python和Pandas进行数据对比的完整解决方案。以下步骤将帮助您快速对比两个表格的销售差异：整体思路：1.建立店铺编码映射表2.清洗和处理两个数据源3.按店铺+商品+日期聚合数据4.使用合并(merge)和差异计算进行对比5.输出差异报表解决方案代码：import pandas as pd
import numpy as np
from datetime imp
什么是数据清理？什么是脏数据？首先我们来看看什么是脏数据：脏数据是指不准确、不完整或不一致的数据脏数据的常见特征是：拼写或标点符号错误与字段关联的数据不正确不完整的数据过时的数据重复记录解决上述所有问题的过程称为数据清理或数据清理。通常数据清理过程有几个步骤：规范化 （可选）检测不良记录更正有问题的值删除不相关或不准确的数据生成报告（可选）在流程结束时，数据应为：完成最新的准确正确一致相关规范化基
# 使用Python进行数据分析——入门指南
数据分析是现代数据驱动决策的重要组成部分，Python作为一门功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析的各个领域。对于刚入行的小白来说，了解整个流程以及每一步的详细实现是非常重要的。本文将详细探讨如何使用Python进行数据分析，并通过代码示例帮助你掌握此技能。
## 数据分析流程
在进行数据分析之前，我们应该先了解一般的数据分析流程。如下表所示：
原创
2024-08-15 08:51:37
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利用Python进行数据分析视频教程内容简介本视频讲的是利用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。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南（专门针对数据密集型应用）。本视频重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。作者简介WesMcKinney，资深数据分析
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2023-09-03 11:46:16
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