我的创作纪念日

机缘

转眼间从事程序员这个行业已经4年,现在想想当前当前选择了这人行业,感觉到十分幸运。程序员虽然是一个辛苦的行业,但是却是给了我这样一个平凡的人改变命运的机会。如果不是程序员这个行业,现在的我可能是在某个厂子里过着机械重复的每一天,见不到现在这个精彩的生活。

我的博客目前更像学习笔记,记录自己学习的知识,踩过的坑。我工作4年所有的知识基本都是靠自学,现在发现学习新的东西越来越快,忘记的越来越快学完一个技术只记得一个技术概念,它是谁,它能做什么我什么时候需要它。所以通过笔记形式把它具体的使用记录下来方便自己未来快速上手,也将自己踩过的坑记录下来,一来是能帮助他人,二来是在自己在再遇到时能够快速查笔记解决。


收获

biography
在创作的过程中,发现学习一门技术,在我们知道如何应用就到了第一个境界,这时我们并没有完全掌握这个技术。当我们能用书面或口语流畅的把这门技术讲出来这样就到了第二个境界。当我们能用生活中场景像映射把这个技术和一个不懂技术的人讲通,这样就到了第三个境界了。现在的我正朝这个方向努力。


日常

日常坚持每天学习新知识,我相信:“日拱一卒无有尽,功不唐捐终入海。",现在已经是终身学习的时代了,特别是像我们程序员这样的行业,基本3年就会有一个大的技术更新,所以更要坚持每天学习。学习是为了更好的工作,更是为了更好的充实自己,不虚度青春,只有坚持学习才会有更好的未来。


憧憬

坚持自考计算机科学技术补充自己的计算机基础知识提高自己学历让自己未来有更多的选择。未来在不忙时通过博客文章去总结,立足当下拥抱未来。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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