gunicorn提供一个更稳健的WSGI的并发管理。flask和connexion来提供app:

之前常用来评价回归模型的指标会选取MSE, RMSE这一类。但是这一类的指标问题在于难以直观对应到对拟合效果的解释。特别是有时候如果真实值挺大的时候，RMSE也会很大，更无法直观评价模型的优劣了。而CCC系数（ConcordanceCorrelationCoefficien）可以克服此类问题。CCC系数能够拆分成三个成分：1. pearson系数，用于评价拟合的线性程度。...

通过Anaconda中的conda包管理，可以建立不同的虚拟环境，就像docker一样，每个虚拟环境中的可以安装不同版本的包，避免互相冲突。具体操作如下：1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。2、conda常用的命令。1）conda list 查看安装了哪些包。2）conda env list 或 conda info -

第二种是通过python获取finebi的token，从而可以获取所有API的应用。（例如查看目前所有的仪表板）通过python可以构建比较复杂的web 应用，所以二者结合，可以在python的web应用中嵌入炫酷的大屏。有了该Token后，就可以解锁所有的API了。finebi（帆软）是一个BI工具，可以实现无代码的大屏展示，效果很棒。第一种是创建仪表板的公共链接。然后将该连接嵌入到web应用中

由于在ubuntu里安装win7虚拟机，需要进行共享文件夹的设置。但是安装samba的时候提示“软件包有未满足的依赖关系”：出现这种问题，一般是由于某个底层文件版本不对，所以需要一层层往下追。先尝试手动安装python-samba还是有问题，继续看看python-ldb:到了这里有点意思了，出现具体的版本号，于是可以先删除再安装了：最底层的就是这两个文件：libldb1和libtdb1，把这两个文

我们都知道在juypter中可以通过!来调用Shell的一些命令，例如!ls, !rm。但如果涉及到变量的话，和传统的linux中shell脚本的处理还是有些不同。没有看到相关的资料，今天试了很多次终于试出来了。如下图所示，如果想将变量a单独显示是没有问题的，用法和shell脚本中的用法一样，直接前面加个$号就可以。但是如果想要将变量嵌入到其他字符中，就不好使了，直接被隐身了。...

针对docker中已经安装了jupyter的情况下，通常会在启动容器时设置自动启动jupyter notebook，例如：docker run -it -d -m 20G --memory-swap -1 --restart=always --name myai-p 8888:8888 -v /home/xxx/:/usr/src/app python1.3 jupyter notebook --

通过Anaconda中的conda包管理，可以建立不同的虚拟环境，就像docker一样，每个虚拟环境中的可以安装不同版本的包，避免互相冲突。具体操作如下：1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。2、conda常用的命令。1）conda list 查看安装了哪些包。2）conda env list 或 conda info -

streamlit很好用，可以快速搭建app。更有趣的是，还可以发布应用，真是一站式解决方案啊。今天尝试了一把，流程简单，非常nice。1. 代码传到github1.1 首先在github上建立账号，然后在本机上安装git类的工具。本人是linux系统，直接apt-get install git即可。1.2 使用github的账号在本机生成ssh-gen，参考：Connecting to GitH

独立危险因素的概念在做Logistic回归分析时，OR大于1称为危险因素，小于1称为保护因素。而独立危险因素一般指经过单因素分析后有意义的因素，进一步进行多因素分析确定，筛选出来的有意义变量才成为独立危险因素。独立预后因素同理。可以简单地理解“独立”为：该因素单独分析时是有统计学意义的影响因素并且与其他因素一起分析时依旧具有统计学意义（即不受其他因素的影响）。非独立的情况...