Surprising Things You Can Do with Python’s csv Module
认为这仅是为了阅读简单的表格吗？查看此Python标准库模块还能做什么。
10 Pandas One-Liners for Data Cleaning
是否想让数据清洁更有趣？这些熊猫的单线将帮助您完成更多工作！
8 Common CSV Import Errors in NetSuite - and How You Can Avoid Them
在本指南中，我们介绍了用户在 NetSuite 中遇到的最常见的 CSV 导入错误，并提供了全面的解决方案和建议。
Канада отправила ВС Украины первые бронемашины ACSV
6月12日，加拿大政府宣布向乌克兰捐赠首批8x8轮式ACSV（装甲战斗支援车）装甲战斗支援车。
Hacker Hits NYU Website, Posts Alleged Test Scores, GPAs Based On Race
黑客在纽约大学的网站上，所谓的考试成绩，基于詹妮弗·卡巴尼（Jennifer Kabbany）的种族摄取的GPA，纽约大学的网站于周六被黑客入侵，其首页替换为据称的SAT和ACT SCORES和GPAS和GPAS的2024年学生队伍的GPA，并被赛车分解。据报道，据报道在黑客页面上发布的所谓数据表明，与西班牙裔和黑人申请人相比，亚洲学生的平均表演和SAT得分更高，而白人学生的GPA则更高。该页面具有绿色写作的黑色背景和信息：“ 2023年6月29日，在大学招生中的种族份额行动，大学招生的种族肯定行动被统治。秘密// nigint // nonorm”也写在屏幕上。“包含四个可访问的CSV文件，
企業のマーケティングや営業にもサステナビリティ変革の足音－34年ぶりのマーケティング定義刷新に見る地方創生への期待
■摘要“区域振兴2.0”是基于以下假设：国内人口将下降并旨在建立一个“可持续社会，您可以在其中幸福，安全，安全地生活”。关键点之一是通过公私伙伴关系来促进经济和社会改革，通过回应每个地区的独特社会问题。 从私营部门的角度来看，Nissei基础研究所的一项调查表明，消费者正在寻求企业进行更积极的可持续性活动。近年来，据说“高质量的，战略性的公私伙伴关系着重于解决当地问题”，如GR（政府关系）所代表，但在促进区域振兴的可持续发展方面，它也表明了当地的期望私营公司的积极参与和实践。 此外，区域街区市场不包括三个主要的大都市地区，在私人最终消费支出基础上占该国的40％以上（2020年），公司也旨在通过
Optimizing the Data Processing Performance in PySpark
PySpark 技术和策略解决常见的性能挑战：实践演练Apache Spark 近年来凭借其强大的分布式数据处理能力成为领先的分析引擎之一。PySpark 是 Spark 的 Python API，通常用于个人和企业项目以解决数据挑战。例如，我们可以使用 PySpark 高效地实现时间序列数据的特征工程，包括提取、提取和可视化。然而，尽管它能够处理大型数据集，但在极端数据分布和复杂的数据转换工作流等各种情况下仍然会出现性能瓶颈。本文将研究使用 Databricks 上的 PySpark 进行数据处理时的各种常见性能问题，并介绍各种微调策略以实现更快的执行速度。照片由 Veri Ivanova
Three reasons why developers should use DuckDB
开发人员应该使用 DuckDB 的三个理由软件开发人员如何使用 DuckDB 进行数据分析软件开发人员必须身兼数职：从编写代码、设计系统到分析事件期间的数据转储。我们的大多数工具都针对这项任务进行了优化——对于编写代码，我们有强大的 IDE，对于设计系统，我们有功能丰富的图表工具。对于数据分析，软件开发人员是否拥有最好的工具？在本文中，我列出了三个主要原因，说明为什么 DuckDB（一种开源分析数据库）是软件开发人员必备的工具。来源：Unsplash原因 1：使用普遍理解的 SQL想象一下，你是一家食品配送公司的软件开发人员。您收到一封电子邮件，说与付款相关的客户投诉突然增加。该电子邮件包含一
TensorFlow Transform: Ensuring Seamless Data Preparation in Production
利用 TensorFlow Transform 扩展用于生产环境的数据管道照片由 Suzanne D. Williams 在 Unsplash 上拍摄数据预处理是任何机器学习管道的主要步骤之一。Tensorflow Transform 可帮助我们在分布式环境中通过庞大的数据集实现它。在进一步介绍数据转换之前，数据验证是生产管道流程的第一步，这已在我的文章《在生产管道中验证数据：TFX 方式》中介绍过。请阅读本文以更好地理解本文。我已在此演示中使用 Colab，因为配置环境更容易（也更快）。如果您处于探索阶段，我也会推荐 Colab，因为它可以帮助您专注于更重要的事情。ML 管道操作从数据提取和
PySpark Explained: Four Ways to Create and Populate DataFrames
从 CSV 到数据库：将数据加载到 PySpark DataFrames 继续阅读 Towards Data Science »
AutoML with AutoGluon: Transform Your ML Workflow with Just Four Lines of Code
AutoML 与 AutoGluon：仅用四行代码实现的 ML 工作流AutoGluon 如何主导 Kaggle 竞赛以及您如何击败它。用四行代码击败 99% 数据科学家的算法。由 DALL-E 生成的图像在两项热门的 Kaggle 竞赛中，AutoGluon 仅在对原始数据进行 4 小时的训练后就击败了 99% 的参赛数据科学家（AutoGluon 团队。“AutoGluon：用于文本、图像和表格数据的 AutoML。” 2020）这句话摘自 AutoGluon 研究论文，完美地概括了我们今天将要探索的内容：一个以最少的编码提供令人印象深刻的性能的机器学习框架。您只需要四行代码即可设置完整的
December 23 - Chat GPT 4 in action, on Eurozone inflation
今年的圣诞倒数日历项目主要在 ChatGPT 3.5 和 DALL E2 上完成。我最近才获得 GPT 4.0 的使用权，它的功能强大无比，尤其是它能够响应实时事件（它是在当前数据上训练的），从而创建更详细、更逼真的图片，并且正如我将在此处展示的那样，能够分析数据。因此，我想我将围绕这个条目展开讨论，并展示一个我使用 GPT 4.0 进行的一些实证和统计经济分析的示例。第一步是创建我自己的 GPT，针对以 excel 或 CSV 格式上传的数据进行时间序列分析。这并没有花很长时间，尽管我不清楚我的小 GPT 是否比通用的“数据分析”GPT 更好，但随着时间的推移，理论上它应该会变得更擅长我感兴
Department of the Navy Releases Cyberspace Superiority Vision
华盛顿——海军部首席网络顾问 (DON PCA) 克里斯托弗·克利里 (Christopher Cleary) 先生上周发布了国防部网络空间优势愿景 (CSV)，以指导该部追求网络空间优势并改善该部的网络态势。该愿景由三个核心原则组成：安全、生存和打击。
A very good read to understand Convolutional Neural Networks
我将对此进行总结，并随着时间的推移在其上添加更多细节，但与此同时，我强烈建议您浏览此链接 :)https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/06/architecture-of-convolutional-neural-networks-simplified-demystified/
