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Pycharm与github

一、Pycharm上传代码到github第一步:安装git,一般都还没有安装git就去找SSH key,怎么可能找得到请必须先有自己的GitHub账号,然后才是找自己的SSH keyMac如何找到自己的SSH key,步骤很详细,跟着走不会有问题的。https://www.jianshu.com/p/5b34b7b34caewin如何找到SSH key链接如下https:/...

【数据分析】——pandas

文章目录一、生成pandas二、pandas行索引号、列索引号、数值索引及固有属性。三、Panda索引补充:多重索引,将二维变一维,三维变二维五、pandas运算六、pandas处理丢失数据(如nan数据)七、合并八、文件的存取补充:**时间日期:**时间重采样Pandas分组计算Pandas 聚合函数pandas核心数据结构:https://blog.csdn.net/qq_34229228/a

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#python#数据分析
kafka、数据仓库、ELK、Hadoop

文章目录一、kafka埋点信息读入kafka二、数据仓库1、构建数据据仓库ODSETL1. 基础层2. 主题层数据共享三、ELKElasticsearch:Logstash:Kibana:四、Hadoop1. 数据采集传输类2. 数据存储类3.数据计算类4.数据分析及可视化5.系统管理一、kafkakafka是一个实时数据处理系统,可以横向扩展、高可靠,而且还变态快,已经被很多公司使用。对于实时数

github怎么参与开源项目

刚好我有两个账号,就用它们演示一下吧。首先点击Explore,在搜索栏中搜索hellobigorange然后,我们点击fork。fork完后,点黑色猫头回到自己的仓库,打开自己刚刚fork的内容。复制链接,注意一定要fork完后再复制,不然没法推送的。然后就是常规的,新建文件夹,打开右击git bush here,输入**git clone 链接地址*克隆完后,挑出你认为...

#github#git
禁忌搜索算法及TS解TSP问题

禁忌搜索适用于离散化变量求解。一、局部领域搜索又称爬山启发式算法,从当前的节点开始,和周围的邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的,那么返回当前节点,作为最大值(即山峰最高点);反之就用最高的邻居节点替换当前节点,从而实现向山峰的高处攀爬的目的。它是禁忌搜索的基础,TS算法是在其上改进而来。优点:容易理解,容易实现,具有较强的通用性;局部开发能力强,收敛速度很快。缺点:全局开发能力弱,只能搜索

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#算法#机器学习#人工智能
pandas_数据可视化

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 将图片画在网页里%matplotlib inlinets=pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range('2000/1/1',periods=1000))ts=ts.cumsum()...

迁移学习

定义:将一个场景中学习到的知识迁移到另一个场景中应用。迁移学习顾名思义就是把已经训练好的模型的参数迁移到新的模型来帮助新模型的训练。考虑到大部分的数据或任务是存在相关性的,所以通过迁移学习我们可以将已经学习到的模型参数,通过某种方式来分享给新的模型,从而加快优化模型的学习效率不用像大多数模型那样从零开始。例子:为什么需要迁移学习?使用深度学习技术解决问题的过程中,最常见的障碍在于,因为模型有大量的

CPPN、孪生网络、强化学习

一、CPPN二、孪生网络孪生网络孪生网络是一种监督学习,用于度量学习。它的特点是它接收两个图片作为输入,而不是一张图片作为输入。Triplet 网络3、(~~)没听懂4、强化学习(~~我是懵的)...

github怎么参与开源项目

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#github#git
物联网产品的平台架构

物联网( IoT ,Internet of things )即“万物相连的互联网”,是互联网基础上的延伸和扩展的网络,将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络,实现在任何时间、任何地点,人、机、物的互联互通。在未来十年,随着物联网与互联网、人工智能、5G、大数据等技术的发展,即将迎来引领社会发展的智能化时代。对于物联网技术的应用,可划分为四层,分别感知层、网络层、平台层、应用层:感知

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