数据准备
2.1.2 数据准备
数据准备阶段通常会占到实际机器学习任务的79%的时间。包括数据采集、数据清洗（清理）、数据标注、数据验收、数据交付等阶段。数据采集：采集之前，要对数据来源进行考察，越熟悉的数据来源越好。采集一般有四种途径，分别观测数据、人工收集、调查问卷、线上数据库观测数据：observation，实验室监测数据、浏览器上的网页数据，规模化自动化采集，伴随环境噪声，数据缺失或不规整，需要仔细做好数据清理工作。人工
日期 2023-06-12 10:48:40数据清洗与准备（2）
1 处理缺失值（1） 过滤缺失值（见上一篇文章）（2） 补全缺失值有时候我们并不是想要过滤缺失值，而是需要补全数据。大多数情况下，主要使用fillna方法补全缺失值，调用该方法时，可以传入一个常数来替代缺失值。 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3)) df.iloc[:2, 1]
日期 2023-06-12 10:48:40【EventBus】事件通信框架 ( 订阅方法注册 | 注册 事件类型 - 订阅类 + 订阅方法 到指定集合 | 取消注册 数据准备 )
文章目录一、注册订阅方法二、完整代码示例一、注册订阅方法订阅方法注册的过程就是将 订阅方法参数类型 和 订阅类 + 订阅方法 封装类 , 保存到 Map<Class<?>, CopyOnWriteArrayList<MySubscription>> subscriptionsByEventType 集合中 , 该集合的键值含义如下 :Key - 订阅者方法事件参
日期 2023-06-12 10:48:40
《利用Python进行数据分析·第3版》学习笔记1·准备环境
时隔5年，《利用Python进行数据分析》在2022年9月20日推出了最新的第3版。在此次新版“鼹鼠书”中，Wes亲自讲解了最新的1.4版的Pandas。这次，很高兴能受邀翻译第3版的《利用Python进行数据分析》，22年11月底翻译好了本书，还有不到一个月，这本书应该就快能付梓啦。 这5年中，数据分析又发生了很大的变化。尤其是眼见着OpenAI的GPT横扫技术领域，让以往一切模型方法看起来
日期 2023-06-12 10:48:40
导出MSSQL数据，轻松准备备份（将整个mssql导出）
MSSQL数据是完全可靠的。它提供了灵活的、可靠的解决方案，用于备份、管理和恢复数据。但是，随着数据量的增加，需要更容易的方式来准备备份，以便及时防止潜在的损坏情况发生。 要准备MSSQL数据备份，首先要导出数据。MSSQL提供了一些很棒的工具来帮助我们实现这一目标。首先，可以使用 SQL Server Management Studio (SSMS) 来将 MSSQL 数据以多种格式导出到本
日期 2023-06-12 10:48:40
SQLServer2008数据库镜像部署实例之一数据库准备
一、目标 利用SqlServer2008enterpriseX64，建立异步（高性能）镜像数据库，同时建立见证服务器实现自动故障转移。 二、前提条件、限制和建议 2.1、伙伴双方（主体服务器和镜像服务器）及见证服务器必须使用相同版本的SqlServer 2.2、如使用见证服务器，择须确保其系统上安装SqlServer2005或更高版本 2.3、在镜像服务器上创建镜像数据库时，
日期 2023-06-12 10:48:40
Linux 下安装oracle 数据库的准备
rpm -q --queryformat "%{NAME}-%{VERSION}-%{RELEASE} (%{ARCH})\n" binutils \ compat-libstdc++-33 elfutils-libelf elfutils-libelf-devel gcc gcc-c++ glibc \ glibc-common glibc-devel-2.5 libaio libaio-d
日期 2023-06-12 10:48:40python开发笔记-如何做数据准备
时间格式： >>> from datetime import date >>> firstday = date.fromtimestamp(1464010200) >>> lastday = date.fromtimestamp(1495200600) >>> firstday d
日期 2023-06-12 10:48:40
数据准备在大数据分析中地位有多重要
数据准备在大数据分析中地位有多重要 从大数据分析一面世时，各大企业都争先恐后进行大数据的收集和分析，进而给自己的决策带来借鉴和宝贵意见。但大数据分析的发展，大数据收集远远不能满足，也无法更为精准精确地为大数据分析提供更好的数据来源。于是，数据准备作为一名兴起的无名背后英雄，开始在大数据分析中占据重要地位。下面就好好让数据分析师告诉你：数据准备在大数据分析中地位有多重要！ 随着
日期 2023-06-12 10:48:40数据准备在大数据分析中地位有多重要
数据准备在大数据分析中地位有多重要 从大数据分析一面世时，各大企业都争先恐后进行大数据的收集和分析，进而给自己的决策带来借鉴和宝贵意见。但大数据分析的发展，大数据收集远远不能满足，也无法更为精准精确地为大数据分析提供更好的数据来源。于是，数据准备作为一名兴起的无名背后英雄，开始在大数据分析中占据重要地位。下面就好好让数据分析师告诉你：数据准备在大数据分析中地位有多重要！ 随着
日期 2023-06-12 10:48:40数据准备在大数据分析中地位有多重要
数据准备在大数据分析中地位有多重要 从大数据分析一面世时，各大企业都争先恐后进行大数据的收集和分析，进而给自己的决策带来借鉴和宝贵意见。但大数据分析的发展，大数据收集远远不能满足，也无法更为精准精确地为大数据分析提供更好的数据来源。于是，数据准备作为一名兴起的无名背后英雄，开始在大数据分析中占据重要地位。下面就好好让数据分析师告诉你：数据准备在大数据分析中地位有多重要！ 随着
日期 2023-06-12 10:48:40ML：MLOps系列讲解之《CRISP-ML (Q)ML生命周期过程—了解机器学习开发的标准过程模型—业务和数据理解→数据工程(数据准备)→ML模型工程→评估ML模型→模型部署→模型监控和维护》解读
ML：MLOps系列讲解之《CRISP-ML (Q)ML生命周期过程—了解机器学习开发的标准过程模型—业务和数据理解→数据工程(数据准备)→ML模型工程→评估ML模型→模型部署→模型监控和维护》解读 目录 MLOps系列讲解之《CRISP-ML (Q)ML生命周期过程—了解机器学习开发的标准过程模型》解读
日期 2023-06-12 10:48:40ML：MLOps系列讲解之《CRISP-ML (Q)ML生命周期过程—了解机器学习开发的标准过程模型—业务和数据理解→数据工程(数据准备)→ML模型工程→评估ML模型→模型部署→模型监控和维护》解读
ML：MLOps系列讲解之《CRISP-ML (Q)ML生命周期过程—了解机器学习开发的标准过程模型—业务和数据理解→数据工程(数据准备)→ML模型工程→评估ML模型→模型部署→模型监控和维护》解读 目录 MLOps系列讲解之《CRISP-ML (Q)ML生命周期过程—了解机器学习开发的标准过程模型》解读
日期 2023-06-12 10:48:40Python数据分析入门：数据清洗和准备(没基础的你还不看嘛)
数据清洗是数据分析关键的一步，直接影响之后的处理工作 数据需要修改吗？有什么需要修改的吗？数据应该怎么调整才能适用于接下来的分析和挖掘？ 是一个迭代的过程ÿ
日期 2023-06-12 10:48:40【Android 安全】DEX 加密 ( 代理 Application 开发 | multiple-dex-core 依赖库开发 | 配置元数据 | 获取 apk 文件并准备相关目录 )
文章目录 一、multiple-dex-core 依赖库作用二、配置目录元数据三、multiple-dex-core 代理 Application四、获取 apk 文件并准备相关目录五、相关代码
日期 2023-06-12 10:48:40公司让我一个人干数据中台，是不是可以准备找下家了
大数据群里，有个哥们问了下面这样一个问题，让刚刚阳康返工的群友们笑的心跳加速，直接炸锅。 开工有惊喜 一个人搞一个数据中台！这是啥神仙领导做出来的决策
日期 2023-06-12 10:48:40【软件测试】性能压测前数据准备思路
测试最重要的环节之一通常是测试数据准备。 在测试执行前，除了准备测试环境和测试案例外，测试数据准备也是必不可少的。俗话说的好巧妇难为无米之炊，特别是性能压测，对测试数据
日期 2023-06-12 10:48:40《Python数据可视化编程实战》——第 1 章 准备工作环境 1.1 介绍
本节书摘来自异步社区《Python数据可视化编程实战》一书中的第1章，第1.1节，作者[爱尔兰]Igor Milovanović ，颛青山 译，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 第 1 章 准备工作环境 本章包含以下内容。 安装matplotlib、NumPy和SciPy库 安装virtualenv和virtualenvwrapper 在Mac OS X上安装matp
日期 2023-06-12 10:48:40《数据科学实战手册（R+Python）》一第1章 准备你的数据科学环境
本节书摘来自异步社区《数据科学实战手册（R+Python）》一书中的第1章，第1.1节，作者【美】Tony Ojeda（托尼·奥杰德） , Sean Patrick Murphy（肖恩·派特里克·墨菲） , Benjamin Bengfort（本杰明·班福特） , Abhijit Dasgupta（阿布吉特·达斯古普塔），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第1章 准备你的数据科
日期 2023-06-12 10:48:40舆情监控数据采集 Scrapy 目标整理和数据准备
很多小伙伴爬虫做多了发现没有在开始做合理规划的情况下后期整理或者再次使用、查询的时候非常尴尬，为了避免这种尴尬的局面，很多内容要提前做好准备，也是为了后期的管理框架搭建做准备。 因此这个章节很重要，要看懂这篇文章是做什么的
日期 2023-06-12 10:48:40大数据学习——虚拟机准备(改主机名)
1 vi /etc/sysconfig/network 把HOSTNAME改为mini2 hostname mini2 exit 2 vi /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 删除eth0，把eth1改为eth0 3 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 删除uuid
日期 2023-06-12 10:48:40《数据科学：R语言实现》——第3章 数据预处理和准备 3.1 引言
本节书摘来自华章计算机《数据科学：R语言实现》一书中的第3章，第3.1节，作者 丘祐玮（David Chiu），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 数据预处理和准备 3.1 引言 在之前的章节中，我们介绍了如何把各种来源的数据整合在一起。然而，只是采集数据并不够，还需要确保所采集数据的质量。如果数据的质量不高，分析的结果可能会由于有偏采样或缺失数据而误导大家。而且，如果采
日期 2023-06-12 10:48:40Pentaho 7.0更新：数据准备和分析两不误
Pentaho公司的软件定位一直是做整合数据集成和分析，不过在即将发布的7.0平台中，该公司提供了用于加速和提升数据准备流程的功能。 升级后的分析、集成、数据准备工具于11月发布，支持用户在处理和准备过程中的任何环节直观地检查数据。这样数据科学家、数据工程师和业务分析师都可以使用图表、图形和其它可视化组件来动态检查数据，发现并提前解决潜在的数据质量问题，而无需等到完成整个分析工作才能发现。 例
日期 2023-06-12 10:48:40基于测试数据覆盖率的测试数据准备的手法示例(采用正交分析法 就可以满足)
2、生成测试数据的流程分析步骤主要为： 1）按照等价区分法，将表切分成不同的集合（也就是表设计是的子表），这里最重要的是确定数据集的切分是的最大业务概念分类。 如本例中的往来单位信息表，应该首先按照顾客/收货人/供应商/运输商切分成4等分数据集。 以顾客为例，下一个的重要信息就是顾客状态了，失效顾客一般来说就是判断其是否生效，提示出错即完成，因此其他数据对测试用例来说是没有任何意义的，
日期 2023-06-12 10:48:40SQL Server数据恢复准备之TRUNCATE TABLE理解
SQL Server数据恢复准备之TRUNCATE TABLE理解 转自：https://blog.51cto.com/aimax/2142553 易语随风去关注0人评论6717人阅读2018-07-14 17:00:36 当truncate table发生时，如何进行恢复，相信大部分人都会选择通过还原备份到truncate table前，然后将数据重新导入正式表中。 那
日期 2023-06-12 10:48:40马云谈大数据：数据时代的“五个新” 做好准备
马云，1964 年9 月10 日生于浙江省杭州，1988 年毕业于杭州师范学院外语系，同年担任杭州电子工业学院英文及国际贸易教师，1995 年创办中国第一家互联网商业信息发布网站“中国黄页”，1998 年出任中国国际电子商务中心国富通信息技术发展有限公司总经理，1999 年创办阿里巴巴，并担任阿里集团CEO、董事局主席。2013 年5 月，辞任阿里巴巴集团CEO，继续担任阿里集团董事局主席。6 月
日期 2023-06-12 10:48:40使用JDBC对数据库进行查询的前期准备工作，以及简单的JDBC访问MySQL数据库(Mac)
首先JDBC的前期数据库数据准备： 1，打开链接好MySQL的Workbench软件，新建一个数据库： 2、然后打开数据库对应的代码编辑窗口，建立表和插入数据记录： 3、然后是打开关于javaWeb编程的Eclipse，然后把数据库链接的jar包拷贝进去，然后加载jar文件 4、然后开始进行JDBC编程：
日期 2023-06-12 10:48:40数据结构准备工作
github准备：https://github.com/guochaoxxl/18DataStruct guochaoxxl guochaoxxl@163.com 先自行阅读这篇文章https://www.cnblogs.com/guochaoxxl/p/6823114.html，扫下盲再来 建立远程仓库：https://www.cnblogs.com/guochaoxxl/p/7278361.
日期 2023-06-12 10:48:40NVMe风暴来袭，数据中心准备好了吗
千头万绪，数据中心要考虑的问题很多，如云计算、DevOps等，NVMe算哪根儿葱，排得上号儿吗？回答这个问题之前，也想问一个问题，你的业务应用存在性能下降的问题吗？你关注更好的用户体验吗？如果你关注这些问题，就应该关注NVMe最新的技术进展。 业务性能下降，很多时候并不来自于计算，不是吗？昨天，英特尔又发布了新的E7 V4至强处理器，又将性能拉升了30%（参见：31年破天荒，英特尔至强E7 v4
日期 2023-06-12 10:48:40