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疫情后的2023年如何在学习数据科学的同时赚钱
本文来自于国外一位行业资深从业者的经验总结，让我们从她的从业经历来预测下在疫情管控放开后的2023年如何在大数据分析行业更好的发展 尽管数据科学家的工资很高，但是通过朝九晚五的工作，攀登公司阶梯，积累财富，需要很长时间。因此，我开始寻找不同的方法来应用我的数据科学技能，而不是在如何使用 Python 进行数据科学
Python及其在数据科学中的应用Python很容易学习，它的语法也相对简单。它是数据科学的流行语言，因为它功能强大且易于使用。Python 是一种出色的数据分析语言，因为它包含各种数据结构、模块和工具。 你应该将Python用于数据科学的原因有很多： Python是一种非常通用的语言。它可用于各Python3.11竟还有这么多性能提升！
Python3.11竟还有这么多性能提升！ Python 3.11 在几天前发布了，它照例带来了很多新特性，例如异常组、细粒度的错误位置与堆栈回溯、标准库对 TOML 的解析支持，当然，还有备受大家期待的由 faster CPython 项目带来的速度提升。 根据 pyperformance 的基准测试，CPython 3.11 比 CPythonSPVM：：Sys 0.26 发布 - Python / NumPy移植到Perl的项目
对于 Python / NumPy 移植到 Perl 的项目，SPVM：：Sys 是从文件读取/写入数据的基本类。0.26 2022-11-12 [Incompatible Changes] * The definitions of the following methods in the Sys::IO::Stat class are changed. [Before] method st_dev : int (); methopython开发环境搭建 anaconda的安装和使用
初学python的童鞋们到了开始编写一个工程或者项目的阶段时，肯定会有这样一个问题：如此多的modules怎么进行安装和管理。这篇文章将会和大家分享这个问题的解决方案。这篇文章的目的（当然除了给我可怜的博客阅读量增加一些之外）不仅是给大家一个解决方法，也是让大家对于python环境管理有重温Python基础——列表
列表是什么列表有一系列特定顺序排列的元素组成。可以包含字母表中的所有字母，数字等。其中的元素之间可以没有任何联系，列表通常包含多种元素。在Python中用方括号([])表示列表，用逗号分隔其中的元素。a=['wo','ai','xue','xi',13,14]访问列表元素列python进阶（26）collections标准库
namedtuplenamedtuple的由来因为元组的局限性：不能为元组内部的数据进行命名，所以往往我们并不知道一个元组所要表达的意义，所以引入namedtuple这个工厂函数，来构造一个带字段名的元组。namedtuple继承自tuple类 命名元组赋予每个位置一个含义，提供可读性。它们可以用于任何普通元组，并添将 Python Flask 应用程序从 Heroku 迁移到 Fly
这是对我一直用来让应用程序在 Fly 上运行的过程的描述，只需最少的更改。第一阶段实际上是在 Heroku 中，像通常在 Heroku 上一样对依赖项或语言运行时进行任何版本升级。我认为这使一切变得更容易，而不是在尝试整理部署的同时尝试升级任何东西。这可能不会影响您，但我的所有应用程序中Python 中的可迭代陷阱
什么是可迭代对象？Typehints从Python 3.5开始在Python中引入。作为此介绍的一部分，引入了一个新模块，其中包含内置集合和抽象基础 Classes.is 的各种类型，该类型在 PEP 中突出显示用于类型提示，并由许多最常用的 Python 集合实现。从 Python 3.9 开始，此类型可以从中导入并可用作类型和抽如何免安装使用 Python？
安装 Python 很容易，但或许你正在用智能手机/平板电脑，在用不允许安装软件的电脑，或者因为其它原因无法安装 Python。那么，如何通过免安装的方式使用 Python 呢？本文将介绍 17 个免费的 Python 解释器和交互式 Shell（也称为 REPL），你可以从 Web 浏览器中直接访问。（译注：国内访问部分网站不稳使用Prisma进行测试
模拟真实环境的一种方法是使用 Docker 封装数据库和一些测试数据。这可以通过测试来启动和拆除，因此可以作为远离生产数据库的隔离环境运行。本指南假设您的计算机上安装了 Docker 和 Docker Compose，并在项目中安装了 Jest 设置。我明白你在说什么，但是...你想为测试准备那么多吗？我想如何在 React 中制作天气应用程序
在本文中，我们将在反应中制作一个天气应用程序。在这个项目中，我们将使用openweather API，它为我们提供免费的API来获取天气详细信息。在这里，我们将添加一个输入字段，用户将在其中添加任何城市名称，一旦输入城市名称，就会发生 API 调用，详细信息将被提取到屏幕上。此应用程序将完全取决于Akeras模型第四课 关于Model的方法 About Keras models
About Keras modelskeras中有两个主要的模型类型 the Sequential model 和 the Model class used with the functional API模型中有一系列的方法和属性from keras.layers import Dense, Inputfrom keras.models import Model, Sequentialimport kerasimport numpy as np# 举例模型dPytorch官方Faster R-CNN源代码解析(一)——特征提取
Pytorch官方使用的示例代码如下：import torchimport torchvisionmodel = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)# For trainingimages, boxes = torch.rand(4, 3, 600, 1200), torch.rand(4, 11, 4)boxes[:, :, 2:4] = boxes[:, :, 0:2] + boxes[:Pthread 并发编程（一）——深入剖析线程基本元素和状态
前言在本篇文章当中讲主要给大家介绍 pthread 并发编程当中关于线程的基础概念，并且深入剖析进程的相关属性和设置，以及线程在内存当中的布局形式，帮助大家深刻理解线程。深入理解 pthread_create基础例子介绍在深入解析 pthread_create 之前，我们先用一个简单的例子简单的认识一下 pthPython基础之面向对象：3、继承与派生
面向对象一、三大特征之继承 python三大特征： 封装、继承、多态 三者中继承最为核心，实际应用多，感受较为直观 封装和多态略微抽象1、继承的概念继承的含义: 在现实生活中，继承表示人与人之间资源的从属关系 例如：儿子继承父亲 在编程的世界中，继承表示类与类之间的资源从属如何使用 Python 进行数据科学
Python及其在数据科学中的应用Python很容易学习，它的语法也相对简单。它是数据科学的流行语言，因为它功能强大且易于使用。Python 是一种出色的数据分析语言，因为它包含各种数据结构、模块和工具。你应该将Python用于数据科学的原因有很多： Python是一种非常通用的语言。它可用于各种数到 2025 年，所有统计学家都应该成为数据科学家
到 2025 年，所有统计学家都应该成为数据科学家 介绍 长期以来，数据分析所需的技能一直是对统计理论、概念和概率论及其应用有很好的理解。早在 1974 年左右由 Peter Naur 创造数据科学术语之前，统计学家就是这种情况。 然而，今天后者感觉主宰了数据分析领域，似乎将传统统计学家推到了一从零开始的数据科学——免费
从零开始的数据科学——免费 我鼓起勇气报告了我作为数据科学家的所有发展，我认为这是一种发展自己并从数据科学家社区获得一些反馈的方式。 我第一次接触数据是在Fit理工学院和科技创新部一起参加的人工智能入门课程，用了40个小时，我第一次接触了Python和NumPy、Pandas等框架/库， Mat一个科学家博客感想
一 如何快速掌握一个新的科研方向？一个新手应该怎么读论文 对于一个新的科研方向，无论是新手还是老手，都需要阅读论文来掌握这个方向。这时候，一个典型的错误就是阅读综述性的文章！因为综述性的文章一般都写的不太好，这是大实话！ 我们在任何一个科研方向上所看到的论文，经过整理都应该符《【信】东方学帝回复俄罗斯科学院士首席科学家》 回复
《【信】东方学帝回复俄罗斯科学院士首席科学家》 https://tieba.baidu.com/p/7922729236 回复 2 楼 看了半天， 就看到 俄罗斯科学家 说 “我这篇文章 是 写给（纪念） 我 的 一个 朋友 的 ……” 东方学帝 说 “我的正确的 量子论 不能 发疯狂的科学家
/* Farmer John 的远房亲戚 Ben 是一个疯狂的科学家。 通常这会在家庭聚会时造成不小的摩擦，但这偶尔也会带来些好处，尤其是当 Farmer John 发现他正面对一些有关他的奶牛们的独特而不寻常的问题时。 Farmer John 当前正面对一个有关她的奶牛们的独特而不寻常的问题。 他最近订购了[动手学深度学习(PyTorch)]——梦开始的地方
目标： 介绍深度学习经典和最新的模型 LeNet、ResNet、LSTM、BERT.....机器学习基础 损失函数、目标函数、过拟合、优化实践 使用Pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果 内容： 深度学习基础——线性神经网络、多层感知机卷积神经网络——LeNet、AlexNet、V那些离开大厂，回归学术界的科学家们
「离开大厂，回归学术界」在近两年似乎已经成为了一种趋势，尤其是对于 AI 产业界而言，更是如此。 产业界，留给“失败”的时间不多？ 近日，Google 公司 TensorFlow 面向移动和嵌入式设备部分的技术主管 Pete Warden 发推表示自己将从 Google 离职，开始攻读斯坦福大学计算机科学博士学位科学图书馆的代码大多是不
最近我一直机器学习、计算语言学，所以我最后研究了科学界编写的库和工具--例如斯坦福核心NLP库、GATE、Weka、jMusic等等。 人们普遍的感觉是，科学图书馆的代码大多是不好的。我不会指指点点，但大一新生的错误太多了--没有考虑线程安全、神秘、丑陋和/或类型复杂的API、缺乏类型安全