18、系统管理员的数据处理指南

系统管理员的数据处理指南

1. 引言

在信息技术领域,系统管理员(sysadmin)需要对数据、文件和目录进行有效控制。处理目录树中的文件、解析和替换文本,以及重命名文件等操作,都是系统管理员的日常工作。在动画行业,数据量巨大,数据迁移频繁,这就需要专门的数据管理员,即“数据管理员(data wrangler)”。

数据管理员需要不断地将新数据从一个位置迁移到另一个位置,常用的工具如 rsync、scp、cp 或 mv ,结合 Python 脚本可以实现强大的功能。同时,备份工作也至关重要,使用 Python 可以编写自定义的备份脚本,但要注意进行充分的测试。此外,在数据迁移前后或过程中,可能需要对数据进行处理,例如创建去重工具。

2. 使用 OS 模块与数据交互

OS 模块是一个可移植的应用程序编程接口(API),用于与系统服务进行交互。在 Python 2.5 中,OS 模块包含 200 多个方法,其中很多方法都与数据处理相关。

以下是使用 IPython 探索 OS 模块常见数据方法的示例:

In [1]: import os
In [2]: os.getcwd()
Out[2]: '/private/tmp'
In [3]: os.mkdir("/tmp/os_mod_explore")
In [4]: os.listdir("/tmp/os_mod_explore")
Out[4]: []
In [5]: os.mkdir("/tmp/os_mod_explore/test_dir1")
In [6]: os.listdir("/tmp/os_m
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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