第31期水很深的深度学习Task01 绪论与深度学习概述、数学基础1 绪论与深度学习概述1.1人工智能1.2机器学习1.3深度学习1.4主要应用2 数学基础2.1 矩阵基本知识2.2 矩阵的分解2.3 概率统计2.4 最优化估计Task02 机器学习基础一些基本概念数据集误差分析泛化误差分析交叉验证有监督学习线性回归支持向量机决策树无监督学习聚类降维Task03 前馈神经网络神经元网络结构感知器
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2024-05-29 00:50:53
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GitHub 不仅是目前最流行的代码管理工具之一，也是普及开源文化的最大贡献者的平台。在本文中将介绍一些对数据科学和机器学习爱好者最有用的 Github 代码库。（排名顺序不分先后）1、The Algorithm数据结构是计算机科学中最流行的词，可能紧随其后的是数据科学。但是每个计算机科学专业的学生都必须了解数据结构，如果你打算在该领域从事长期职业，那么它是最重要的学习之一。无论您是 ML 工程师
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2023-09-29 22:25:57
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前言PyHubWeekly每周定期更新，精选GitHub上优质的Python项目/小工具。我把PyHubWeekly托管到了Github，感兴趣的可以欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目，它们分别是：git-imergehomuProxyPoolPythonDataScienceHandbookselenium下面分别来介绍一下上
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2023-07-26 14:59:49
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前言GitHub上最热门的Java开源项目排行已经出炉啦，一起来看看吧：1、JimuReporthttps://github.com/zhangdaiscott/JimuReport Star 1388这是一款免费的数据可视化工具，报表与大屏设计！类似于excel操作风格，在线拖拽完成报表设计！功能涵盖: 报表设计、图形报表、打印设计、大屏设计等，永久免费！2、dolphinschedulerht
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2024-01-23 16:53:46
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一、选题的背景为什么要选择此选题？要达到的数据分析的预期目标是什么？（10 分）众多的招聘岗位中，大数据岗位分布在全国各个城市，岗位与企业之间又有着错综复杂的联系，企业类型多样，不同的企业有着各自不同的文化，对应聘者也有着不同约束。应聘者不同经验获得的薪资也不一样，找到符合自己的职位，需要考虑招聘者发布的基本要求，如：经验，学历等各方面的需求。应聘者也会考查企业性质和类型。以下我们对发布求职公司进
# GitHub数据分析入门指南
## 一、引言
在这个数据驱动的时代，数据分析技能变得日益重要。GitHub是一个开放的平台，存储了大量的开源项目，通过分析这些数据，我们可以获得不少见解。本文将为你简要介绍如何进行GitHub数据分析，从获取数据到数据可视化的完整流程。
## 二、流程概述
以下是进行GitHub数据分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 数据分析在GitHub上的应用
## 导言
随着大数据时代的到来，数据分析作为一种重要的技术工具被广泛应用于各个领域。而GitHub作为全球最大的开源代码托管平台，也为数据分析提供了丰富的资源和工具。本文将介绍数据分析在GitHub上的应用，并提供相应的代码示例。
## 什么是数据分析？
数据分析是通过收集、处理和解释数据，以获取有意义的信息，从而支持决策和实现业务目标的过程。数据分析可以
原创
2023-09-03 12:03:03
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在现代数据分析的领域中，GitHub 成为了一项重要的协作平台，帮助开发者们和数据科学家们共享代码、管理版本、并共同推进数据分析的项目。本篇博文将详细记录解决“数据分析 GitHub”相关问题的过程，涵盖背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南等多个方面，旨在为有需要的读者提供系统化的参考。
### 背景定位
在进行数据分析时，团队通常需要处理大量的数据集、算法和模型。这使得
Spark SQL是Spark内部最核心以及社区最为活跃的组件，也是未来Spark对End-User最好的接口，支持SQL语句和类RDD的Dataset/DataFrame接口。相比在传统的RDD上进行开发，Spark SQL的业务逻辑在执行前和执行过程中都有相应的优化工具对其进行自动优化(即Spark Catalyst以及Tungsten两个组件)，因此未来Spark SQL肯定是主流。在Spa
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2024-08-18 18:02:24
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在数据分析大赛中，参赛者经常面临对海量数据进行有效分析的挑战。本文的目的是记录我们在准备“数据分析大赛资料”时，如何高效地解决常见问题，最大程度提高系统的性能和准确性。以下是我们的复盘记录，包括问题背景、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践以及生态扩展。
### 背景定位
在某次数据分析大赛中，参赛团队收集了大量用户行为数据。随着数据量的不断增加，分析处理速度逐渐下降，系统的响应时间出现显著
# 使用Python进行数据分析并上传到GitHub
在如今这个数据推动的时代，掌握数据分析是一项必不可少的技能。如果你是一名刚入行的小白，可能会对如何开始感到困惑。本文将指导你如何使用Python进行数据分析，并将结果上传到GitHub。我们将通过一个具体的流程来实现这一目标，下面是整个流程的概述。
## 整体流程
下面是一张表格，概述了实现数据分析并上传到GitHub的步骤：
| 步骤
# Github数据分析实例教程
## 1. 流程概述
为了完成Github数据分析实例，我们需要按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 从Github上获取数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 数据可视化 |
| 4 | 分析数据 |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤1：从Github上获取数据
在这一步，我们将
原创
2024-04-24 03:34:03
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在当今软件开发和开源项目管理中，GitHub作为一个重要的平台，承载着无数项目的版本控制和协作开发。随着项目规模的不断扩大，如何高效地分析和利用GitHub上的数据，成为了团队和企业面临的重要挑战。本文将详细记录我们在建设“GitHub数据分析系统”过程中的经验，包括初始技术痛点、架构演进、设计方案、性能优化、故障复盘以及扩展应用等方面。
### 初始技术痛点
在项目初期，我们面临着诸多技术债
# 大数据分析和GitHub的结合
大数据分析是现代科技的重要组成部分，通过对大量数据的收集与分析，我们能够提取出有价值的信息，以便更好地做出决策。而GitHub作为一个开源项目托管平台，为数据科学家和开发者提供了一个共享和协作的环境。本文将介绍如何在GitHub上进行大数据分析，并提供相关代码示例。
## 大数据分析的流程
大数据分析通常包括几个步骤：数据收集、数据预处理、数据分析和结果展
# GitHub学习数据分析的指南
在数据分析的领域，GitHub不仅是一个代码托管平台，也是一个学习和交流的重要社区。本文将通过一个简单的示例，带你了解如何在GitHub上学习和进行数据分析，包括使用Python和一些常用的数据分析库。我们将逐步掌握数据导入、数据清洗、数据分析以及数据可视化的流程。
## 工具准备
在进行数据分析之前，你需要准备一些工具和库。Python是数据分析中最常用
原创
2024-08-14 08:33:34
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今天上午将昨天遗留的问题解决了。项目是通过GitHub的api来调用当前托管的最受欢迎Python项目的信息。调用地址是：https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars首先使用requests来执行调用并返回json格式信息，然后将其转为字典来进行下一步处理：import requestsurl
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2024-09-03 11:42:14
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# Python Github 数据分析
## 简介
在当今的软件开发中，Git已成为了最流行的版本控制系统之一。而Github是一个基于Git的web平台，提供了代码托管、项目管理、协作开发等功能。Github上托管了无数的开源项目，这些项目的代码、贡献者、问题等数据蕴含着丰富的信息。我们可以利用Python进行Github数据的分析，从中挖掘出有用的信息，帮助我们更好地了解和管理开源项目。
原创
2023-11-01 04:34:40
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# 数据分析与GitHub项目的结合
在大数据时代，数据分析已成为一项不可或缺的技能。随着编程和数据科学工具的日益普及，越来越多的开发者将自己的数据分析项目托管在GitHub上，方便分享和合作。本文将简要介绍数据分析的基本概念，并通过一个简单的代码示例展示如何在Python中进行数据分析。
## 数据分析的基本概念
数据分析是通过对数据的整理、处理和解读，来提取有价值的信息与见解的过程。它通
原创
2024-09-10 04:39:22
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文章目录前言采集方式命令模式调度图监控方式go-torch方法FlameGraph工具wrk压测工具（go-wrk）go-torch使用Metricbeat 监控自定义方法 前言golang作为一门高效的语言，性能监控和调试非常重要，如何进行性能监控和分析是优化的关键。Go语言项目中的性能优化主要有以下几个方面：CPU profile：报告程序的 CPU 使用情况，按照一定频率去采集应用程序在
俗话说，知识改变命运。很多人通过学习知识使得自己获得很大的成功。现在很流行的就是数据分析行业，如果学好了数据分析知识，那么拿到高薪就指日可待。也正是因为如此，很多人都开始学习数据分析，那么学习数据分析知识都需要学习什么知识呢？下面就由小编为大家一一道来。首先，如果要学习数据分析的时候，我们需要学习Excel、数据可视化、数据库知识、Python和R语言、统计知识、分析思维、业务
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2023-08-21 13:40:10
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