数据技术(R)会最终过时的话题(原谅我使用英语来表达自己的观点)

本文提出了学习R语言的三个核心步骤:掌握基础知识,利用语言平台学习原则,以及培养学习艺术。强调了无论编程语言如何变化,掌握核心技能和学习方法的重要性。

本文在Creative Commons许可证下发布。

Here‘s my recommendation:
Technology is changing fast.
Any programming language you learn does have a shelf life.
But don’t use that as a reason to not master the foundations of R.
Instead do the following:
    1、master the foundations of R
    This means master the essential tools of data visualization, data manipulation, and data analysis in R. Drill the syntax of these foundations until you know them with your eyes closed.
    2、Use your language as a platform to learn principles
    Once you’ve nailed the syntax, use your language as a “platform” to learn principles. Begin to focus on “how to analyze data”, “how to think about data visualization”, “how to find insights.” Essentially, you want to begin learning concepts, workflow, and process. These skills are language-agnostic, so you can bring them with you if you move to another language. 
   3、Master the art of learning
    Tools become obsolete. Over the course of your career, you’ll have to learn new things to stay competitive.
    Ultimately, I’m telling you not to despair that programming languages become obsolete.I want to to become so good at learning them that you just don’t care.

内容概要:本文围绕SecureCRT自动化脚本开发在毕业设计中的应用,系统介绍了如何利用SecureCRT的脚本功能(支持Python、VBScript等)提升计算机、网络工程等相关专业毕业设计的效率与质量。文章从关键概念入手,阐明了SecureCRT脚本的核心对象(如crt、Screen、Session)及其在解决多设备调试、重复操作、跨场景验证等毕业设计常见痛点中的价值。通过三个典型应用场景——网络设备配置一致性验证、嵌入式系统稳定性测试、云平台CLI兼容性测试,展示了脚本的实际赋能效果,并以Python实现的交换机端口安全配置验证脚本为例,深入解析了会话管理、屏幕同步、输出解析、异常处理和结果导出等关键技术细节。最后展望了低代码化、AI辅助调试和云边协同等未来发展趋势。; 适合人群:计算机、网络工程、物联网、云计算等相关专业,具备一定编程基础(尤其是Python)的本科或研究生毕业生,以及需要进行设备自动化操作的科研人员; 使用场景及目标:①实现批量网络设备配置的自动验证与报告生成;②长时间自动化采集嵌入式系统串口数据;③批量执行云平台CLI命令并分析兼容性差异;目标是提升毕业设计的操作效率、增强实验可复现性与数据严谨性; 阅读建议:建议读者结合自身毕业设计课题,参考文中代码案例进行本地实践,重点关注异常处理机制与正则表达式的适配,并注意敏感信息(如密码)的加密管理,同时可探索将脚本与外部工具(如Excel、数据库)集成以增强结果分析能力。
首先,对于该话题的文本分析,我们需要先进行数据收集。我们可以使用Python的第三方库tweepy来获取该话题下的微博数据,具体代码如下: ```python import tweepy # 设置API信息 consumer_key = "your_consumer_key" consumer_secret = "your_consumer_secret" access_token = "your_access_token" access_token_secret = "your_access_token_secret" auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret) auth.set_access_token(access_token, access_token_secret) # 创建API对象 api = tweepy.API(auth) # 根据话题获取微博数据 tweets = tweepy.Cursor(api.search_tweets, q="#你会原谅伤害过你的父母吗").items(1000) # 将微博文本保存到文件中 with open("tweets.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for tweet in tweets: f.write(tweet.text + "\n") ``` 接下来,我们需要对获取到的微博数据进行数据清洗。具体来说,我们需要去除一些无用的信息,如网址、@用户名、表情符号等等。以下是数据清洗的代码: ```python import re # 读取微博数据 with open("tweets.txt", "r", encoding="utf-8") as f: tweets = f.readlines() # 去除无用信息 tweets_clean = [] for tweet in tweets: # 去除网址 tweet = re.sub(r"http\S+", "", tweet) # 去除@用户名 tweet = re.sub(r"@\S+", "", tweet) # 去除表情符号 tweet = re.sub(r"\[.*?\]", "", tweet) # 去除多余空格 tweet = re.sub(r"\s+", " ", tweet) # 去除首尾空格 tweet = tweet.strip() tweets_clean.append(tweet) ``` 现在,我们可以开始进行文本分析了。我们将使用KNN和决策树两种算法进行混合使用,以得到更准确的结果。以下是完整的代码: ```python import re from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取微博数据 with open("tweets.txt", "r", encoding="utf-8") as f: tweets = f.readlines() # 去除无用信息 tweets_clean = [] for tweet in tweets: # 去除网址 tweet = re.sub(r"http\S+", "", tweet) # 去除@用户名 tweet = re.sub(r"@\S+", "", tweet) # 去除表情符号 tweet = re.sub(r"\[.*?\]", "", tweet) # 去除多余空格 tweet = re.sub(r"\s+", " ", tweet) # 去除首尾空格 tweet = tweet.strip() tweets_clean.append(tweet) # 对微博文本进行特征表示 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(tweets_clean) # 将微博文本标记为正面或负面 y = [] for tweet in tweets_clean: if "原谅" in tweet or "爱" in tweet or "孝顺" in tweet: y.append(1) else: y.append(0) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 使用KNN算法进行分类 knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) y_pred_knn = knn.predict(X_test) # 使用决策树算法进行分类 dt = DecisionTreeClassifier() dt.fit(X_train, y_train) y_pred_dt = dt.predict(X_test) # 混合使用KNN和决策树算法进行分类 y_pred_mix = [] for i in range(len(y_pred_knn)): if y_pred_knn[i] == y_pred_dt[i]: y_pred_mix.append(y_pred_knn[i]) else: y_pred_mix.append(y_pred_knn[i]) # 输出结果 print("Accuracy of KNN: {:.2f}%".format(accuracy_score(y_test, y_pred_knn) * 100)) print("Accuracy of Decision Tree: {:.2f}%".format(accuracy_score(y_test, y_pred_dt) * 100)) print("Accuracy of Mix: {:.2f}%".format(accuracy_score(y_test, y_pred_mix) * 100)) ``` 在这个例子中,我们使用了CountVectorizer来对微博文本进行特征表示,将微博文本标记为正面或负面。然后,我们使用KNN和决策树两种算法进行分类,并将它们的结果混合在一起。最后,我们输出了KNN、决策树和混合算法的准确率。 混合使用KNN和决策树算法的优点在于,它可以克服单个算法的缺点,同时利用多个算法的优点,从而得到更准确的结果。例如,在本例中,KNN算法可以捕捉到微博文本中的局部模式,而决策树算法可以捕捉到微博文本中的全局模式。通过将它们的结果混合在一起,我们可以得到更准确的分类结果。
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