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Aidan075
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3年前
说实话,数据分析师真不用先学Python!
大家好,我是小五🚀经常有朋友问我一个问题,转行数据分析师应该先学什么呀?抛开统计学、业务方法论,单拿出技能工具来说的话,我更希望大家先学习SQL。为了证实我的看法,我爬取了招聘网站,并做了一张柱状图来展示互联网公司对数据分析师的技能要求。可以看到对于一名(准)数据分析师来说,SQL确实是最需要掌握的技能。当然,大家对于各种工具也不必追求全部掌握,它们的目的都
Stella981
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3年前
ShopsN已经进入跨境电商提供商领域并取得了飞速发展
十年磨一剑,厚积方能薄发。所有的果,都有原因的,不是无缘无故的。ShopsN在2018年下半年度的商业领域开发中,获得了三家跨境电商公司的青睐,分别是澳洲跨境直邮商城系统开发、美国直邮保税仓跨境商城开发、以及一家拉美地区西班牙语外销型跨境电商系统的开发工作。这其中既包含了b2c单商户系统,也包含b2b2c的多用户商城系统(https://www.
Wesley13
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3年前
MTDDL 美团点评分布式数据访问层中间件
背景2016年Q3季度初,在美团外卖上单2.0项目上线后,商家和商品数量急速增长,预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB(数据库,以下统一称DB)主从延迟、表变更困难等一系列问题。要解决上面所说的问题,通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分,可以缓解目前写峰值QPS过大、D
Stella981
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3年前
Noark入门之线程模型
0x00单线程多进程单线程与单进程多线程的目的都是想尽可能的利用CPU,减少CPU的空闲时间,特别是多核环境,今天咱不做深度解读,跳过...0x01线程池锁最早的一部分游戏服务器是采用线程池的方式来处理玩家的业务请求,以达最大限度的利用多核优势来提高处理业务能力。但线程池同时也带来了并发问题,为了解决同一玩家多个业务请求不被
Wesley13
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3年前
NLP 中的基础总结
1.词中文中,常规的词一般直接由分词工具切割开,如工具包结巴分词,组成短语,一些情况下也可以用单个字表示。英文中的词比较常见的是单个词,也有些情况会使用英文词组1.1词的预处理一般情况下,对于英文文本,首先需要转换时态,三单这种词语的变换,首部大写字母转换小写,有时还需要对单词进行拼写检查。1.2停用词对于中英文文本都存在停用词现象
Wesley13
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3年前
2018年人工智能如何发展,从这四个方面为你解读
算法任何一个入门的软件开发人员都会听到这句话:算法是软件的灵魂!近年来大火的“机器学习”即是在算法在人工智能上的集中体现。今日头条通过AI算法实现智能内容推荐,谷歌和百度通过AI算法实现垃圾内容检测和删除,阿里巴巴通过算法自动识别刷单和假货风险等等。随着软件行业的发展,我们真切的体会到人工智能的脚步声越来越近了。理论上讲,凡是重复的简单工作都
Wesley13
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3年前
mysql联表批处理操作
1概述mysql中的单表增删改查操作,可以说是基本中的基本.实际工作中,常常会遇到一些基本用法难以处理的数据操作,譬如遇到主从表甚至多级关联表的情况(如一些历史问题数据的批量处理),考虑到效率问题,需要将请求次数控制在一个常量级别.这种情况下,由于需要操作的(作为参数的)数据量较大,或者获取参数较为复杂,往往不太容易处理.以下
美味蟹黄堡
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2年前
维护你的服务器
常规服务器维护可减少停机和故障,这对当今信息化的快速社会来说至关重要,很多时候服务器一次故障带来的后果是连锁性的,财产和经济效益的损失尚可弥补,但是丢失了公信力以及客户,用户群体的信任,就不是重开几单谈几个合作能弥补得了的。我们公司自己的产品一般都是放在江苏艾盾,3A网络这种专业的IDC服务商那里,和他们合作的氛围比较自然随和,专业的运维团队也是随叫随到,很
天翼云开发者社区
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1年前
浅谈基于Shapley值的数据融合反欺骗数据判断相关
多个信息源的数据进行融合处理后的信息具有较高准确性,同时具备互补性、及时性等特征,在一定程度上能够克服单信息源获取信息的局限性,能更加客观地对目标形成认识,具有更高置信度和较强鲁棒性。信息融合技术随着人工智能及物联网的发展,在人们日常生活中已被广泛应用。然而,在通过该技术享受生活便利的同时,也承担着其所带来的决策的误判、情报处理混乱等风险。
小万哥
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5个月前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。
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