主要使用两个pandas方法：1、read_sql函数：pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None)效果：将SQL查询或数据库表读入DataFrame。 此功能是一个方便的包装和...

注意：重要且关键章节已标星目录概述时间戳与时间跨度转换为时间戳提供格式参数（指定时间格式）*从多个DataFrame列组装日期时间无效数据纪元时间戳从时间戳到纪元使用origin参数生成时间戳范围自定义频率范围时间戳限制索引部分字符串索引切片与精确匹配精确索引截断和花式索引时间/日期组件DateOffset对象（时...

软件设计模式：工厂模式、适配器模式软件框架模式：MVC、MTV、MVP、CBD、ORM

人工智能的痛点：数据表达、特征提取、运算处理器解决了以上痛点，人工智能的任务就能解决了90%。 深度学习的核心问题之一：自动的将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些组合特征解决问题。 深度学习是机器学习的一个分支，深度学习除了学习特征和任务之间的关联外，还能自动从简单特征中提取更加复杂的特征， 深度学习和机器学习的差异：机器学习：输入à人工提取特征à权重学习à

TensorFlow最重要的两个概念：Tensor和FlowTensor：张量，多维数组Flow：流，表达了张量之间通过计算相互转化的过程 TensorFlow是通过计算图的形式表述计算的编程系统TensorFlow中每一个计算都是计算图上的一个节点，节点之间的边描述了计算之间的依赖关系图例： 计算图的使用：TensorFlow程序一般分为两个阶段：

我们真的淹没在数据中。每天，  创建2.5个五分之一字节的数据。这相当于仅在过去两年中创造的世界信息的90％。现在这就是我们所说的“大数据”。但它来自哪里？无处不在，从传感器和社交媒体网站到数字图像和视频。我们拥有的数据比我们知道的更多，所以现在是时候组织并理解它了。这是数据可视化进入图片的地方。在等待我们的地震转移中，被一些人称为工业数据革命，我们必须更好，更有效地创建创新的数据可视化，...

看到这个名字，你可能会产生以下的疑问：数据分析师为何要通关升级？各级数据分析师有何差异？要想成为中高级数据分析师需要通过哪些关卡？这门课的特色是什么？这门课的价值是什么？看过的人怎么说？数据分析师为何要通关升级大数据时代，从海量数据中挖掘对企业有价值的知识，已成为国内外的共识。美英日等发达地区，有大量从事数据分析工作的专门人才和机...

一、互联网常用名词解释1、PV（Page View）页面浏览量指某段时间内访问网站或某一页面的用户的总数量，通常用来衡量一篇文章或一次活动带来的流量效果，也是评价网站日常流量数据的重要指标。PV可重复累计，以用户访问网站作为统计依据，用户每刷新一次即重新计算一次。2、UV（Unique Visitor）独立访客指来到网站或页面的用户总数，这个用户是独立的，同一用户不同时段访问网站只...

Pytorch资源大全目录Pytorch及相关库NLP和语音处理：计算机视觉：概率/生成库：其他库：教程和示例论文的实现Pytorch其他  Pytorch及相关库pytorch：Python中的张量和动态神经网络，具有强大的GPU加速功能。NLP和语音处理：pytorch text：火炬文本相关内容。pytorch-seq2seq...

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