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从 1.9 到 1.11,聊聊 PyFlink 的核心功能演进(附 Demo 代码)

本文由 Apache Flink PMC,阿里巴巴技术专家程鹤群分享,主要介绍 PyFlink 的核心功能及应用。

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深入研究Apache Spark 3.0的新功能

分享嘉宾 Apache Spark PMC李潇,就职于 Databricks,Spark 研发部主管,领导 Spark,Koalas,Databricks runtime,OEM 的研发团队,在直播中为大家深入讲解了Apache Spark 3.0的新功能。

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适合 Python 入门的 8 款强大工具!

Python是一种开源的编程语言,可用于Web编程、数据科学、人工智能以及许多科学应用。学习Python可以让程序员专注于解决问题,而不是语法。

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学习Python两年,我的人生轨迹发生了怎样的变化?

关注自己能掌握的东西,通过开源站在巨人的肩膀上,一个人可以通过小预算,或是零预算的项目产生很多价值,大项目也会在不久之后道路。

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数据科学产业中哪些架构最热门?本文为你盘点了 5 款!

地球上的数据量每分每秒都在增加,海量的数据源源不断地从四面八方涌入各种机构组织,而这些数据最终或许会成为能够指引我们做出战略决策的宝贵财富。

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Spark Packages寻宝(一):简单易用的数据准备工具Optimus

本文主要介绍了Optimus项目,作为一个Spark的第三方库,Optimus基于PySpark,为用户提供了一套完整的数据质量探查和数据清理工具集,接口参考Pandas设计,易用且强大,非常适合大规模数据的清理准备工作。

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MaxCompute Mars 完全指南

Mars 能利用并行和分布式技术,加速 Python 数据科学栈,包括 numpy、pandas 和 scikit-learn。同时,也能轻松与 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 集成。

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重磅!Apache Flink 1.11 功能前瞻抢先看!

Flink 1.11 版本即将正式宣告发布!为满足大家的好奇与期待,我们邀请 Flink 核心开发者对 1.11 版本的功能特性进行解读与分享。Flink 1.11 在 1.10 的基础上对许多方面进行了完善和改进,并致力于进一步提高 Flink 的可用性及性能。

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使用Python玩转GPU

问题 随着机器学习对模型运算速度的需求越来越强烈,一直想进行GPU编程,但一直以来这些都是c++的专利一想到c++里的各种坑,就提不起劲来,毕竟这样来来回回填坑的投入产出,生产效率就会大打折扣 解决方案 让人欣喜的是,随着Python阵营的不断发展壮大,使用python进行GPU编程也越来越便捷了...

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Spark DataFrame 不是真正的 DataFrame

最早的 "DataFrame" ,来源于贝尔实验室开发的 S 语言。R 语言,作为 S 语言的开源版本,于 2000 年发布了第一个稳定版本,并且实现了 dataframe。pandas 于 2009 年被开发,Python 中于是也有了 DataFrame 的概念。

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当 Mars 遇上 RAPIDS:用 GPU 以并行的方式加速数据科学

在数据科学世界,Python 是一个不可忽视的存在,且有愈演愈烈之势。而其中主要的使用工具,包括 Numpy、Pandas 和 Scikit-learn 等。 Mars 在 MaxCompute 团队内部诞生,它的主要目标就是让 Numpy、pandas 和 scikit-learn 等数据科学的库能够并行和分布式执行,支持通过 RAPIDS 平台用 GPU 加速数据科学。

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手把手教你使用Python批量创建复工证明

/1 前言/ 受疫情影响,2020年2月份、3月份企业复工需为员工开具复工证明。因本公司人数较多,复制粘贴工作量巨大,特此为行政同事写此小工具,现与诸位共享。 /2 目标/ 1.实现批量将 Excel 姓名、身份证号信息导入 Word模板,并生成独立的 Word 文档; 2.此方法核心思路是 word 的邮件合并功能,可以理解为邮件合并 Python 版; 3.还可以实现批量在职证明生成、批量工资条生成、批量证书生成等功能。

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谁说.NET不适合搞大数据,机器学习、人工智能

谁说.NET不适合搞大数据,机器学习、人工智能 SciSharp Stack SciSharp STACK: https://scisharp.github.io/SciSharp/ 基于.NET的开源生态系统,用于数据科学、机器学习和AI。

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Python机器学习小知识:pandas.apply

pandas.apply函数是Python在机器学习处理数据时常用的一个方法。apply函数会自动遍历每一行DataFrame的数据,最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。该函数定义如下:DataFrame.apply(self, func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), **kwds)其中,func 参数是函数名,相当于C/C++的函数指针。

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Python数据处理小技巧:pivot_table后如何拍平columns

机器学习的过程中很多时候需要用到类似透视表的功能。Pandas提供了pivot和pivot_table实现透视表功能。相对比而言,pivot_table更加强大,在实现透视表的时候可以进行聚类等操作。

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Python机器学习小技巧:GroupBy 和 Shift实现 Pandas分组错位

使用Pandas进行数据操作的时候,有时需要分组将数据错位进行操作。 在数据分析中经常遇到需要分组使用a列的第n行数据与去b列的第n+1行数据进行对比或者计算的要求,下面是我使用pandas解决该问题的方法。

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一个数据科学家需要哪些核心工具包?

在过去的十年中,用于数据科学的Python逐渐流行起来,目前是该领域从业人员最流行的编程语言。在下面的文章中,作者将概述数据科学家使用的核心工具,这些工具主要侧重于基于Python的工具。

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【数据分析】不容错过的Pandas小技巧

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 数据分析,如何能错过 Pandas 。 现在,数据科学家 Roman Orac 分享了他在工作中相见恨晚的 Pandas 使用技巧。

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我要和import说再见了!这个Python库能让我偷偷懒

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