huobumingbai1234的博客

主要自己做个记录吧，流程：pyodps读取数据源-->pandas-->pyecharts;每天调度会计算好数据落到odps，这边再加个自动发送就好了。桑基图个人觉得某些场景还是蛮适合的，图像的表征能力还是很强的。画图部分主要参考了这个https://blog.youkuaiyun.com/akenseren/article/details/103416477，中间细节部分还是看了下官方文档。# -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdfrom py

本地文件有传输到odps的需要，虽然阿里云dataworks有这样的操作界面，但是文件内容有个逗号啥的就会有问题，所以专门写个脚本处理这一步。处理逻辑： pandas_read_csv ---->pyodps的dataframe------>odps代码如下，简单方便：# -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdfrom odps import ODPSfrom odps.df import Dat...

使用环境本人使用的是jupyter，没有在pycharm中尝试过，有时候可能会出现登录二维码弹不出来的情况，还有就是出来的二维码尺寸过大，无法识别

最近在公司有做一个 快递中转中心<--->另一个快递操作中心 操作量预测的项目，有一些方法和感想总结一下一、问题背景1、主要目的是为了预测T+7日内快递某操作中心到其他操作中心的发件量，即中心的操作量2、T+1日的预测精度高对实际工作帮助较大二、主要思路1、做仿真系统，把实际影响的因素都考虑进去，读快递网点实时的收件数据，然后和快递中心的人、车等影响因素相匹配，...

最近在看慕课网BOBO老师的机器学习入门课程，之前有看过很多的相关课程，讲数据原理推导及sklearn使用较多，顺便推荐一波，看过的课程中，个人觉得邹博老师讲的就蛮好(也看过吴恩达的斯坦福的课程，数学推导看的时候多看几遍也看的懂，过一会儿就忘了，哎)，文章的话可以参照https://www.cnblogs.com/pinard/category/894692.html这位的博客，觉得写得清楚明了，...

一、降维算法的主要的目的 1、降维可以减少数据共线性，减少冗余特征，提高算法运行效率 2、可视化需要二、主要的降维算法三、降维算法的主要思想 在高维数据中，有一部分特征是不带有有效信息的，还有一部分特征之间存在共线性(特征间有线性关系)，我们需要过滤掉这一部分特征。 PCA算法中，我们用方差表示特征是不是包含更多的信息...

工作中有一个小需求找相近的颜色，就用文本相似度做了，包是直接找的一个包，大概是交集/并集的计算形式，然后将计算结果写到txt文件中import difflibA = B = ['纯白', '纯黑色', '白红色Hi', '棕色/白色Hi', '白色/蓝色Hi', '白色/棕色Hi', ...