Python
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-十一-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（十一） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 将 Dockerized Python 应用部署到 Azure 的简单指南 原文：https://towardsdatascience.com/a-simple-guide-to-deploying-a-dockerized-pyt
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-四-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（四） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 嵌入数据文化的 4 个实际行动 原文：https://towardsdatascience.com/4-practical-actions-for-embedding-a-data-culture-ec469a53765d?sourc
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-十四-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（十四） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 线性回归导论 原文：https://towardsdatascience.com/an-introduction-to-linear-regression-9cbb64b52d23?source=collection_archive
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-十三-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（十三） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 所有数据集成都应该使用变更数据捕获 原文：https://towardsdatascience.com/all-data-integrations-should-use-change-data-capture-a1d20709177
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-十五-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（十五） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 用自然语言处理分析印度诗歌 原文：https://towardsdatascience.com/analyzing-hindu-verses-with-nlp-25d72986703b?source=collection_archi
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-十七-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（十七） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 Azure 数据工厂管道的自动化测试 原文：https://towardsdatascience.com/automated-testing-of-azure-data-factory-pipelines-23f60d33ba5e?
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-四十三-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（四十三） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 从埃隆·马斯克的推特图中我们能学到什么？ 原文：https://towardsdatascience.com/graph-mining-2dd6c4c1f1b1?source=collection_archive---------
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-四十四-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（四十四） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 这就是为什么你应该考虑成为一名数据分析师 原文：https://towardsdatascience.com/heres-why-you-should-consider-becoming-a-data-analyst-ffe177
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-四十五-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（四十五） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 毕业后立即找到一份数据科学家的工作有多容易？ 原文：https://towardsdatascience.com/how-easy-is-it-to-find-a-job-as-data-scientist-right-after
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-四十七-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（四十七） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 如何构建 AutoML API 原文：https://towardsdatascience.com/how-to-build-an-automl-api-8f2dd5f687d1?source=collection_archive
DataFrame的创建和属性
DataFrame是一个表格型的数据结构，可以看成就是excel中的表格。 官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/reference/frame.html DataFrame的创建 DataFrame构造方法如下： pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=Fal
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-四十六-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（四十六） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 如何为单一语言调整多语言 T5 模型 原文：https://towardsdatascience.com/how-to-adapt-a-multilingual-t5-model-for-a-single-language-b9f
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-四十九-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（四十九） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 如何使用人工智能生成“corridos tumbados”失败 原文：https://towardsdatascience.com/how-to-fail-to-generate-corridos-tumbados-using-a
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-四十二-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（四十二） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 Neo4j 图形嵌入入门 原文：https://towardsdatascience.com/getting-started-with-graph-embeddings-2f06030e97ae?source=collection
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-四十-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（四十） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 从数据科学访谈到开源 GitHub 项目 原文：https://towardsdatascience.com/from-a-data-science-interview-to-an-open-source-github-projec
TowardsDataScience-博客中文翻译-2021-四十八-
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（四十八） 原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 如何用 Qiskit 创建量子多内核分布 原文：https://towardsdatascience.com/how-to-create-quantum-multinoulli-distributions-with-qiskit-
二、 扩散模型（Diffusion Model）的训练过程
目录1. 前向过程与反向过程2. 扩散模型的训练过程训练过程第2步训练过程第3，4步训练过程第5步训练过程伪代码3. 为什么可以从0时刻的图片(mathbf{x}_0)直接生成t时刻的图片(mathbf{x}_t)?从 (mathbf{x}_{t-1}) 到 (mathbf{x}_t)从 $mathbf{x}_{0} $到 (mathbf{x}_t)概率密度函数 (qleft(mathbf{x}_
GitLab集成GPT进行自动化CodeReview实战
GitLab集成GPT进行自动化CodeReview实战背景 GitLab基于Merge Request的Code Review流程是一个团队协作中至关重要的环节，它确保了代码质量并促进了团队成员之间的有效沟通。CodeReview准备工作如下为了确保Code Review的有效性，需要设置分支的合并权限。通常，只有项目维护者
Python中调用R语言代码（rpy）的一些报错和解决
我搭建网站的过程中，需要将可视化的图下载下来，使用Echarts是比较好看，但是下载的是图片格式（png)，项目需求是下载PDF的R绘制的图。 所以我这边使用Python调用R代码，借rpy实现这个功能。 在 Python 中调用 R 代码有多种方式，其中最常用的是通过 rpy2 库，它允许在 Python 中运行 R 代码并获取结果。 rpy2 是一个非常强大的 Python 库，可以直接在 P
gunicorn部署django
转载自：https://blog.csdn.net/qq_15028721/article/details/129298393 gunicorn_config.py文件： 启动命令 guincorn 你的项目.wsgi -c gunicorn_config.py 2. 部署完成之后碰到了一个问题，django级别的日志无法打印 3. supervisor管理gu
Combining Data from Multiple Sources
Project 1: Combining Data from Multiple Sources Introduction Finance research often requires assembling a data set from different sources. In many cases, the sourcedata is not formatted such that it
pandas随笔（七）-- 统计文本中单词出现的次数（词频统计）
题目描述 编写解决方案，找出单词 'bull' 和 'bear' 作为 独立词 有出现的文件数量，不考虑任何它出现在两侧没有空格的情况（例如，'bullet', 'bears', 'bull.'，或者 'bear' 在句首或句尾 不会 被考虑）。 返回单词 'bull' 和 'bear' 以及它们对应的出现文件数量，顺序没有限制。 测试用例 输入 Files 表： file_name con
2024.09.09 北京市政信件
今天开学第一天，主要进行了北京市政百姓信件分析进行了爬虫 import json import demjson3 import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv hea
Python爬虫：灵活且强大
Python，以其简洁的语法和强大的库支持，成为了编写爬虫API的理想选择。Python的 requests 库使得发送HTTP请求变得异常简单，而 json 库则可以轻松处理JSON格式的数据。这些特性使得Python在爬虫领域备受青睐。 电商商品SKU信息：电商运营的基石 SKU信息是电商运营中的基础数据，它包含了商品的规格、价格、库存等关键信息。在电商平台上，SKU信息的准确性直接影响到用户
DeepLabCut: 基于深度学习的无标记动物姿态估计工具
DeepLabCutDeepLabCut是一款强大的开源工具,用于对包括人类在内的所有动物进行无标记姿态估计。它采用深度学习技术,可以对用户自定义的特征进行精确跟踪和分析。以下是DeepLabCut的主要特点和功能: 主要特点 无标记跟踪:无需在动物身上贴附任何标记物,即可实现高精度的姿态估计。 适用广泛:可用于包括人类在内的所有动物物种,适用于多种行为分析场景。 高效训练:通过迁移学习,只需50
CUTLASS: NVIDIA的高性能CUDA线性代数库
CUTLASS简介 CUTLASS (CUDA Templates for Linear Algebra Subroutines) 是NVIDIA开发的一个开源CUDA C++模板库,用于实现高性能的矩阵乘法(GEMM)和相关计算。它采用了类似cuBLAS和cuDNN的分层分解和数据移动策略,将这些"移动部件"分解为可重用的模块化软件组件,通过C++模板类进行抽象。 CUTLASS的主要特点包括:
VisualDL: 飞桨深度学习可视化工具
VisualDL简介 VisualDL是百度飞桨(PaddlePaddle)推出的一款功能强大的深度学习可视化分析工具。它为开发者提供了丰富的可视化功能,包括实时跟踪训练指标、可视化模型结构、展示数据样本、可视化高维数据分布等,帮助用户更直观地理解训练过程和模型结构,从而高效地进行模型优化。 VisualDL的主要特点包括: 易用性强:API设计简洁,只需添加几行Python代码即可实现丰富的可视
GluonTS: 强大的概率时间序列建模库
GluonTS: 强大的概率时间序列建模库 GluonTS是一个功能强大的Python库,专门用于概率时间序列建模,尤其关注基于深度学习的模型。它基于PyTorch和MXNet构建,为数据科学家和研究人员提供了一套全面的工具,用于处理常见的时间序列任务,如预测和异常检测。 主要特点 GluonTS的主要特点包括: 简化的建模流程: GluonTS提供了必要的组件和工具,使时间序列建模变得简单高效。