ToxicPanda Android banking trojan targets Europe and LATAM, with a focus on Italy
ToxicPanda Android 恶意软件已感染超过 1,500 台设备，使攻击者能够执行欺诈性银行交易。Cleafy 研究人员发现了一种新的 Android 银行恶意软件，称为 ToxicPanda，它已经感染了超过 1,500 台 Android 设备。ToxicPanda 恶意软件与 TgToxic 木马家族有一些相似的机器人命令，被发现在东南亚传播。然而，恶意 […]
指挥官 Karrie “Panda” Lang 是马里兰州人，2004 年通过 NROTC 被任命为少尉
How to Make Proximity Maps with Python
快速成功数据科学Geopy 的大圆方法密西西比州立大学的距离地图（作者）您是否注意到社交媒体上的一些“距离”地图？我刚刚看到 Todd Jones 的一张地图，它显示了您在美国本土 48 个州的任何位置与国家公园的距离。这些邻近地图既有趣又有用。如果您是生存主义者，您可能希望尽可能远离潜在的核导弹目标；如果您是狂热的垂钓者，您可能希望靠近 Bass Pro Shop。我和一个对美国大学橄榄球几乎一无所知的英国人一起读研究生。尽管如此，他在我们每周的投注中表现非常出色。他的秘诀之一是，假设参赛球队实力相当，或者主队更受青睐，那么他就押注任何需要行驶 300 多英里才能比赛的球队。在这个 Quic
Comparing Pandas and (%%SQL) for Data Analysis in Python
利用 SQL 和 Pandas 从糖尿病患者记录中提取见解继续阅读 Towards Data Science »
Crustacean with panda-like coloring confirmed to be a new species
一种新发现的甲壳类动物 Melita panda 展现出独特的熊猫般的色彩，强调需要进一步进行分类学研究以进行保护。文章《具有熊猫般色彩的甲壳类动物被证实为新物种》首次出现在《科学探究者》上。
Third Eye: Travel season for politicians, a Tutari message & a digital lottery
泰米尔纳德邦、拉贾斯坦邦、卡纳塔克邦和恰蒂斯加尔邦的首席部长和副首席部长正在进行国际巡回访问以吸引投资者。阿吉特·帕瓦尔在 Ganesh pandal 访问期间与一名图塔里玩家的互动因其潜在的政治信息而引起关注。梅加拉亚邦推出了 EasyLottery，这是一个旨在提高透明度的数字彩票系统。
How to Use Conditional Formatting in Pandas to Enhance Data Visualization
厌倦了盯着单调乏味的数据框？了解 Pandas 中的条件格式如何改变您的数据可视化体验！
Chaining Pandas Operations: Strengths and Limitations
了解何时值得在管道中链接 Pandas 操作。继续阅读 Towards Data Science »
How to Merge Large DataFrames Efficiently with Pandas
让我们学习如何有效地合并大型 Pandas 数据框。
How to Speed Up Python Pandas by Over 300x
如何加速 Pandas 代码 – 矢量化 如果我们希望深度学习模型在数据集上进行训练，我们必须优化代码以快速解析该数据。我们希望使用优化的方式编写代码，尽可能快地读取数据表。即使是最小的《如何将 Python Pandas 速度提高 300 倍以上》一文也首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
How to Speed Up Python Pandas by Over 300x
在此博客中，我们将定义 Pandas 并提供一个示例，说明如何矢量化 Python 代码以使用 Pandas 优化数据集分析，从而使代码速度提高 300 倍以上。
A Powerful EDA Tool: Group-By Aggregation
照片由 Mourizal Zativa 在 Unsplash 上拍摄了解如何使用分组聚合从数据中发现见解探索性数据分析 (EDA) 是数据分析师的核心能力。每天，数据分析师的任务都是发现“看不见的”东西，或者从浩瀚的数据中提取有用的见解。在这方面，我想分享一种我认为有助于从数据中提取相关见解的技术：分组聚合。为此，本文的其余部分将安排如下：Pandas 中分组聚合的解释数据集：大都会州际交通大都会交通 EDA分组聚合分组聚合是一种数据处理技术，包含两个步骤。首先，我们根据特定列的值对数据进行分组。其次，我们在分组数据上执行一些聚合操作（例如，求和、平均值、中位数、唯一计数）。当我们的数据很细粒
Using OpenAI and PandasAI for Series Operations
将自然语言查询和操作纳入 Python 数据清理工作流程。艺术家 Karen Walker 捐赠的红熊猫画作。我们在熊猫数据清理项目中需要执行的许多系列操作都可以由 AI 工具（包括 PandasAI）协助完成。PandasAI 利用大型语言模型（例如来自 OpenAI 的模型）来启用对数据列的自然语言查询和操作。在这篇文章中，我们将研究如何使用 PandasAI 查询系列值、创建新系列、有条件地设置系列值以及重塑数据。您可以通过在终端或 Windows Powershell 中输入 pip install pandasai 来安装 PandasAI。您还需要从 openai.com 获取令牌
Китайские хакеры 3 года воровали секреты у азиатского оператора связи
研究人员将这些攻击与 Mustang Panda、RedFoxtrot 和 Naikon 组织联系起来。
Building Your First Deep Learning Model: A Step-by-Step Guide
深度学习简介深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身又是人工智能 (AI) 的一个子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能，由多层人工神经元组成。这些模型能够通过称为训练的过程学习数据中的复杂模式，在此过程中，模型会进行迭代调整以最大限度地减少其预测中的错误。在这篇博文中，我们将介绍使用 MNIST 数据集构建一个简单的人工神经网络 (ANN) 来对手写数字进行分类的过程。了解 MNIST 数据集MNIST 数据集（修改后的国家标准与技术研究所数据集）是机器学习和计算机视觉领域最著名的数据集之一。它由 70,000 张从 0 到 9 的手写数字灰度图像组成，每张图像的大小为 28x28
Unlocking Data Insights: Key Pandas Functions for Effective Analysis
本文旨在介绍一些对数据分析至关重要的 Pandas 函数。通过掌握这些工具，您可以无缝处理缺失值、删除重复项、替换特定值以及执行其他几个数据操作任务。
Using SQL with Python: SQLAlchemy and Pandas
有关如何连接数据库、执行 SQL 查询以及分析和可视化数据的简单教程。
How to Convert JSON Data into a DataFrame with Pandas
本简短教程将指导您完成将 JSON 数据转换为 Pandas DataFrame 的过程。
