@toc前言本文主要讲Python最常见的应用之一——网络数据获取，即爬虫：先介绍了网页和网络的基础知识，为从网页中获取数据打好基础；接下来以两个案例介绍从网络中获取数据和处理数据的不同方式，以进一步认识Python爬虫和数据处理。一、网络和网页基础知识1.数据来源数据源有很多，可以从数据库中获取，可以从文件中获取，也可以从

Hadoop太老了，很多人担心它会不会到了明天就已经过时了。目前云驱动数据处理和分析呈上升趋势，我们在本文中来分析下，ApacheHadoop在2019年是否还是一个可选方案。从我第一次使用ApacheHadoop生态系统开始，围绕着“大数据”和“机器学习”两个术语，很多事情已经变得很不一样。在本文中，我们来分析下从那之后发生了什

概述平时工作用python的机会比较多，习惯了python函数式编程的简洁和优雅。切换到java后，对于数据处理的『冗长代码』还是有点不习惯的。有幸的是，Java8版本后，引入了Lambda表达式和流的新特性，当流和Lambda表达式结合起来一起使用时，因为流申明式处理数据集合的特点，可以让代码变得简洁易读。幸福感爆棚，有没有！本文主要列举一些

前 言在过去“5分钟Serverless实践”系列文章中，我们介绍了如何构建无服务器API和Web应用，从本质上来说，它们都属于基于APIG触发器对外提供一个无服务器API的场景。现在本文将介绍一种新的设计模式：基于事件的实时数据处理。为了更形象地描述，我们以图片分类为例，先介绍通过APIG触发器如何构建一个图片分类的Web应

0x01背景最近HackerOne公布了Nginx内存内容泄漏的问题，如果说内存内容泄漏的问题是个Bug的话，那这个Bug是个比较典型的程序没有对输入异常数据做适当的过滤处理而形成的。现实中程序对有限正常系用例的数据处理是定量的，对无线的异常数据会出现处理的盲点，如果什么数据都可以作为一个可接受输入程序的输入数据

数据可视化在过去的几年中得到了长足的发展。开发者对于可视化产品的期待不再是简单的图表创建工具，而在交互、性能、数据处理等方面有了更高级的需求。ApacheECharts始终致力于让开发者以更方便的方式创造灵活丰富的可视化作品。在最新推出的ApacheECharts5，我们着力加强了图表的叙事能力，让开发者可以以更简单的方式，讲述数据背后的故事。

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企业数据需求不断变化，近年来变化趋势日益明显，从数据的3V特性看：体积，速度和变化；BigData强调数据量，PB级以上，是静态数据。而FastData在数据量的基础上，意味着速度和和变化，意味着客户可以更加实时化、更加快速地进行数据处理。在Forrester最近的一项研究中，超过75％的受访公司已经使用FastData解决方案。在接受调查的人中，8

前面的文章中只对损失函数进行了不同尝试，今天将从网络结构上进行改进提出融合VNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。一、脑肿瘤图像分析与预处理（1）、多模态MR脑肿瘤图像分析。分析的过程基本上跟上一篇一致，这里就不多言了，直接从数据处理开始。（2）

1.分组　　分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”，然后针对若干个“小区域”进行数据处理。2.分组的特点　　1.)groupby的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组，字段值相同的为一组　　2.)groupby可用于单个字段分组，也可用于多个字段分组3分组的用法select字段名from数据表gro