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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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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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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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Python学习教程:从Excel到Python最常用的32个Pandas函数(一)

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PyODPS开发中的最佳实践

PyODPS支持用 Python 来对 MaxCompute 对象进行操作,它提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理,并且可以用 ml 模块来执行机器学习算法。

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Virgin Hyperloop One如何使用Koalas将处理时间从几小时降到几分钟--无缝的将pandas切换成Apache Spark指南

Virgin Hyperloop One(超级高铁公司)是一家从事超级高铁研究的公司,致力于能让高铁达到飞机的速度并且拥有更低的成本。为了能够制造一个商业的系统,我们需要收集并且分析非常大量的各种不同的数据,包括各种运行测试数据,多种模拟数据,技术设施数据,甚至社会经济数据等等。

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数据分析工具PANDAS技巧-如何过滤数据

在本文中,我们将介绍在Python中过滤pandas数据帧的各种方法。 数据过滤是最常见的数据操作操作之一。 它类似于SQL中的WHERE子句,或者必须在MS Excel中使用过滤器根据某些条件选择特定行。

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数据分析工具PANDAS技巧-如何删除数据帧的列

数据分析工具PANDAS技巧-如何删除数据帧的列 在本教程中,我们将介绍如何从pandas数据帧(dataframe)中删除或删除一个或多个列。 什么是pandas ? pandas是一个用于数据操作的python包。

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