canglong88的博客

Anaconda相关工具安装,安装指南

python爬虫+国外金融网站数据爬取+js逆向

1，请简述一下神经网络的基本结构和工作原理 2，详细说说这些层是怎么工作的吗 3，如何训练这个网络 4，下这个过程中的梯度计算和权重更新 5，代码实现 6，深度学习和传统机器学习的主要区别 7，在实际应用中，两者有哪些不同的表现 8， 9。。。。。。。。。。

1，主成分分析 2，线性判别分析 3，奇异值分解 4，独立成分分析 5，，非负矩阵分解 6.核PCA .................

贝叶斯要解决的问题，贝叶斯公式，模型比较理论，垃圾邮件过滤实例

帮助你在小红书开店铺的全程指导

服务器之间进行时间同步的脚本

Azkaban是一个用Java编写的开源工作流管理系统，旨在简化大数据处理过程中的任务调度和工作流程管理。它提供了一个直观的用户界面，允许用户轻松地定义、调度和监视工作流程。Azkaban的源代码包含了系统的各个组件，包括前端界面、后端服务以及与数据库交互的模块等。用户可以通过编译源代码来构建自定义的Azkaban部署，以满足其特定需求。 编译Azkaban源代码需要一些基本的开发工具，如Java Development Kit (JDK)、Apache Maven等。一旦配置好开发环境，用户可以使用Maven构建工具编译源代码。编译过程将会生成可执行的Jar文件和其他必要的依赖项，这些文件可以用于部署和运行Azkaban系统。 通过编译Azkaban源代码，用户可以实现对系统的定制和扩展，以满足特定的业务需求或性能优化要求。同时，编译源代码还有助于用户深入理解系统的工作原理和内部机制，从而更好地进行系统调优和故障排除。

Pandas 是一个功能强大且灵活的 Python 库，专为数据分析和数据处理而设计。它提供了快速、简单、灵活和表达性强的数据结构，特别是 Series（系列）和 DataFrame（数据框），使用户能够轻松地进行数据操作、数据清洗、数据转换和数据分析等任务。 要掌握 Pandas 最基本的操作，首先需要了解以下几个核心概念： Series：Series 是一维标记数组，类似于带有标签的 NumPy 数组。你可以将其视为由索引和相应的值组成的字典。 DataFrame：DataFrame 是二维标记数据结构，类似于电子表格或 SQL 表。它由行和列组成，每列可以是不同的数据类型。 数据索引与选择：Pandas 提供了多种灵活的方法来选择、过滤和操作数据，包括基于标签的索引、位置索引和条件索引等。 数据清洗与处理：Pandas 允许你轻松地处理缺失值、重复值、异常值等数据质量问题，并支持数据类型转换、合并、拆分、聚合等操作。 数据分析与可视化：Pandas 集成了丰富的数据分析和统计函数，同时也与 Matplotlib、Seaborn 等库无缝对接，方便用户进行数据可视化。

活动专题数据产品建设 全链路市场投放的数据产品策略 挖掘客户意见，驱动经营改善 比你更了解你，浅谈用户画像 用户画像场景与技术实现方案 网易数据部用户画像实践 网易严选画像建设实践 数据驱动消费者精细化运营产品和生态 百信银行用户-产品-企业经营多维分析实践 如何搭建数据指标体系 如何建设好的数据指标体系 数据安全工具建设经验分享 如何提升数据化管理效率 网易数据治理工具-资产 360 产品实践 数据中台的底层逻辑 数据产品+数据中台双引擎模式实践 “转变”，贝壳找房数据平台演变之路 专业数据准备工具的介绍和应用

通过该脚本可以直接安装nginx

Kylin是一种MOLAP的数据分析引擎。最早由eBay中国研发中心贡献给Apache基金。 Kylin特点： 数据源和模型：主要支持Hive、Kafka 构建引擎：早期支持MapReduce计算引擎，新版本支持Spark、Flink计算引擎。除了全量构建外，基于时间的分区特性，支持增量构建。 存储引擎：构建好的Cube以Key-Value形式存储在HBase中，通过优化Rowkey加速查询。每一种维度的排列组合计算结果被保存为一个物化视图，叫做Cuboid. 优化算法:Cube本身是空间换时间，也会根据算法，剪枝优化掉一些多余的Cuboid，需求平衡。 访问接口：支持标准SQL接口，可以对接Zeppelin、Tableau等BI工具。SQL通过查询引擎，可以被路由到对应的Cuboid上。

数据质量组件griffin下载