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从 1.9 到 1.11，聊聊 PyFlink 的核心功能演进（附 Demo 代码）
作者: 阿里云实时计算Flink
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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。
深入研究Apache Spark 3.0的新功能
作者: 阿里云E-MapReduce团队
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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。
适合 Python 入门的 8 款强大工具！
作者: 云栖号资讯小编
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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。
学习Python两年，我的人生轨迹发生了怎样的变化？
作者: 云栖号资讯小编
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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。
数据科学产业中哪些架构最热门？本文为你盘点了 5 款！
作者: 云栖号资讯小编
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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。
Spark Packages寻宝（一）：简单易用的数据准备工具Optimus
作者: 开源大数据EMR
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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。
MaxCompute Mars 完全指南
作者: 继盛
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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。
重磅！Apache Flink 1.11 功能前瞻抢先看！
作者: 阿里云实时计算Flink
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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。
使用Python玩转GPU
作者: 夜半饿得慌
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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...
Spark DataFrame 不是真正的 DataFrame
作者: 继盛
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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。
当 Mars 遇上 RAPIDS：用 GPU 以并行的方式加速数据科学
作者: 继盛
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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。
手把手教你使用Python批量创建复工证明
作者: python进阶者
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/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。
谁说.NET不适合搞大数据，机器学习、人工智能
作者: 幸运券发放
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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。
Python机器学习小知识：pandas.apply
作者: 北方的郎
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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。
Python数据处理小技巧：pivot_table后如何拍平columns
作者: 北方的郎
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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。
Python机器学习小技巧：GroupBy 和 Shift实现 Pandas分组错位
作者: 北方的郎
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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。
一个数据科学家需要哪些核心工具包?
作者: 云栖号资讯小编
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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。
