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重磅！Apache Flink 1.11 功能前瞻抢先看！

作者: ApacheFlink 224人浏览

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

作者: 继盛 1167人浏览

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

作者: 夜半饿得慌 396人浏览

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

作者: 继盛 1028人浏览

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

作者: 继盛 1081人浏览

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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/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

作者: 幸运券发放 334人浏览

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

作者: 北方的郎 190人浏览

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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