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《构建实时机器学习系统》一第3章 数据分析工具 Pandas 3.1 颠覆 R 的 Pandas

第3章 数据分析工具 Pandas 3.1 颠覆 R 的 Pandas 进行机器学习应用的第一步是理解和探索数据,为此我们需要一套交互性很强的软件。一款理想的数据分析软件可以轻松地从多个来源读取数据、进行预处理,并且还要具有优良的统计和可视化功能,Pandas 就是这样一款软件。Pandas 是一款基于 Python 的数据分析和建模的开源软件包。2012 年两位笔者刚刚在亚马逊相识的时候,如日中天的 R工具正是机器学习和数据分析的主流,而基于Python 的数据分析工具 Pandas 正在默默无闻地发展壮大。到2016 年本书写作之时,Pandas 已经完全取代了 R,成为了主流业务中数据分析的必备软件。这样的成功与Pandas 的设计是密不可分的。这其中有以下两个方面的原因。取材于 R,超越 R:Pandas 里处处都有R 的影子。

系统日志管理那点事

说起日志,大家都是耳熟能详的,一大堆日志插件映入眼帘,日志收集的方式也历历在目,但是,今天我们的重点不仅仅是收集日志了,今天我们主要说说怎么管理日志 收集日志 日志管理的第一件事,就是日志的收集。日志收集是开发者必备的技巧,不管是哪个开发语言,哪个开发平台,日志收集的插件都是有很多选择的。例如: .net 平台大家钟爱的log4net,支持多种存储方式(文件、数据库),多种格式,多种日志拆分方式。 java 平台主流的log4j、slf4j、logback,多种选择。 日志收集的组件这里就不一一说明了,使用都是很简单的,这里重点说明一下,日志我们收集应该注意的地方: 1. 日志等级一定要规范 等级 说明 debug 调试信息 info 用来收集关注的信息 warn 警告信息 error 错误信息 好多开发工程师记录日志总是喜欢用info级别来记录日志,一般的组件默认级别都是info,所有info默认都是会被记录的,而debug信息发布后,是不会被记录的。这是一种偷懒的做法,但这也是很普遍的做法。正确的方式应该根据日志本身的特性去设置日志的级别,其实规范的日志级别是非常重要的: 正确的级...

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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。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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