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数据科学、机器学习IDE概览

IDE提供的丰富特性对软件开发极为有用,大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而,因为数据科学家除了可以选择传统的IDE,还可以选择Jupyter notebook这样在浏览器中运行的新工具。因此,数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。 本文我们将根据数据科学家最常使用的四种编程语言(R、Python、Scala、Julia),推荐相应的IDE。 我们将根据semanti.ca的数据科学家和机器学习工程师的使用情况,排序每种语言推荐的IDE。 Python PyCharm PyCharm是JetBrains出品的跨平台的Python IDE。 PyCharm为Python提供了一流的支持,包括代码补全、错误检测、在线代码修正。智能搜索可以跳转至任意类、文件、符号,甚至是IDE行动或工具窗口。一次点击即可切换声明、超方法、测试、用法、实现,等等。 PyCharm包括很多工具,集成的调试器和测试运行器,性能调试工具,内置终端,集成主要版本控制系统(包括Git、SVN、Mercurial),远程开发(远程解释器),集成ssh终端,集成D...

shell 在手分析服务器日志不愁?

自己的小网站跑在阿里云的 ECS 上面, 偶尔也去分析分析自己网站服务器日志,看看网站的访问量。看看有没有黑阔搞破坏!于是收集,整理一些服务器日志分析命令,大家可以试试! awk '{print $1}' log_file|sort|uniq|wc -l 2、查看某一个页面被访问的次数: grep "/index.php" log_file | wc -l 3、查看每一个IP访问了多少个页面: awk '{++S[$1]} END {for (a in S) print a,S[a]}' log_file > log.txt sort -n -t ' ' -k 2 log.txt 配合sort进一步排序 4、将每个IP访问的页面数进行从小到大排序: awk '{++S[$1]} END {for (a in S) print S[a],a}

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