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数据科学20个最好的Python库

Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。去年,我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017,概述了当时业已证明最有帮助的Python库。今年,我们扩展了这个清单,增加了新的Python库,并重新审视了去年已经讨论过的 Python 库,重点关注了这一年来的更新。 我们的选择实际上包含了 20 多个库,因为其中一些库是相互替代的,可以解决相同的问题。因此,我们将它们放在同一个分组。 ▌核心库和统计数据 1.NumPy (Commits: 17911, Contributors: 641) 官网:http://www.numpy.org/ NumPy 是科学应用程序库的主要软件包之一,用于处理大型多维数组和矩阵,它大量的高级数学函数集合和实现方法使得这些对象执行操作成为可能。 2.SciPy (Commits: 19150, Contributors: 608) 官网:https://scipy.org/scipylib/ 科学计算的另一个核心库是 SciPy。它基于 NumPy,其功能也因此得...

Deno 并不是下一代 Node.js

这几天前端圈最火的事件莫过于 ry(Ryan Dahl) 的新项目 deno 了,很多 IT 新闻和媒体都用了标题:“下一代 Node.js”。这周末读了一遍 deno 的源码,特意写了这篇文章。长文预警(5000字,11图)。 0. 为什么开发 Deno? 这是我上周做的一张图,介绍了 JavaScript 的发展简史。刚才修改了一下,添加了对 Node.js 和 Deno 发布时间的标注。 Node.js 和 Deno 分别是 Ryan Dahl 在 2009 年和 2018 年,基于当年最新的前端技术开发的非浏览器 JavaScript 运行时。 Ryan Dahl 开发 deno 并不是因为 “just for fun”,也不是为了取代 node。下面慢慢解释。 1. 目前 deno 只是一个 demo 这两天花时间看了 deno 的源码(好在是初级阶段,源码很少,也很容易理解),顺带看了所有的 issue 和 pr。不知道“从官方介绍来看,可以认为它是下一代 Node”是如何脑补出来的。 既然是 Node.js 之父的新作,在讨论中自然离不开 Node.js。而作者很皮的回复...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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