数据分析从零开始实战 | 基础篇(五)
福利干货，第一时间送达！本文偏长（4k+字），实用性高，老表建议先收藏，然后转发朋友圈，然后吃饭、休闲时慢慢看，反复看，反复记，反复练。零、写在前面前面四篇文章讲了数据分析虚拟环境创建和pandas读写CSV、TSV、JSON、Excel、XML格式的数据，HTML页面读取，今天我们继续探索pandas。数据分析从零开始实战数据分析从零开始实战 | 基础篇（一）数据分析从零开始实战 | 基础篇（二
介绍一款免费好用的可视化数据库管理工具
大家好，我是民工哥。之前也给大家推荐过DBA的管理工具：10款最佳的MySQL GUI工具，DBA必备神器！文章中就提到了今天要给大家推荐的工具。HeidiSQL介绍：HeidiSQL 是一个功能非常强大的 MySQL 客户端软件。它是德国程序员Ansgar Becker和几个Delphi程序员开发的一个开源工具。要通过HeidiSQL来管理数据库，用户应该用有效地凭证登陆到MySQL服务器，创建
数据分析从零开始实战 | 基础篇（六）
本文偏长（3k+字），实用性高，老表建议先收藏，然后转发朋友圈，然后吃饭、休闲时慢慢看，反复看，反复记，反复练。零、写在前面前面四篇文章讲了数据分析虚拟环境创建和pandas读写CSV、TSV、JSON、Excel、XML格式的数据，HTML页面读取，数据库相关操作，今天我们继续探索pandas。数据分析从零开始实战数据分析从零开始实战 | 基础篇(一)数据分析从零开始实战 | 基础篇(二)数据分
好玩、有趣的 Linux 命令学习神器 kmdr！
大家好，我是你们的民工哥。所有学习Linux系统的初学者都知道，入门时除了简单的系统知识需要了解之外，其次，最重要的就是学习与理解Linux命令的用法与其应用场景。所以，大家也会遇到这样的情况，不太懂的命令用法，我们会去查找资料。据不完全统计，Linux系统常见的命令约600+个，一时间想全部掌握太难了，特别对于一个初学者来说，更是难上加难。我在公众号的后台、技术交流群，经常看到很多人都会遇到这种
非常详细的transformer笔记，包括XLNet, MT-DNN, ERNIE, ERNIE2,
华校专老师更新了个人笔记，增加了Transformer笔记，包含XLNet,MT-DNN,ERNIE,ERNIE2,RoBERTa等内容，内容十分详细，非常值得学习，特此推荐。作者华校专，曾任阿里巴巴资深算法工程师、智易科技首席算法研究员，现任腾讯高级研究员，《Python大战机器学习》的作者。华老师也是我们的知识星球的嘉宾。这是作者多年以来学习总结的笔记，经整理之后开源于世。笔记地址：http:
推荐一个python学习的宝库（github的star数71000+）
Python近几年非常火，TIOBE2019年一月发布的排行榜显示，python获得2018年第3次获得TIOBE最佳年度语言称号，这是python第3次获得TIOBE最佳年度语言排名，也是获奖次数最多的编程语言。近日发现github上一个python学习的宝库，github的star数71000+，特此推荐。github地址：https://github.com/vinta/awesome-py
简单的JSON格式化工具介绍
简单的JSON格式化工具介绍乱敲代码乱敲代码大菜鸟将Json文本数据信息转换为JsonObject对象,通过KV的形式获取值大菜鸟将JSON文本转换成实体类，注意属性要对应大菜鸟将List转换成JSON格式数据大菜鸟将Map转换成JSON格式数据大菜鸟将Bean转成Json格式数据大菜鸟可以使用JSON.parseObject()来转换
SpringBoot整合Shiro(二)乱敲代码乱敲代码大菜鸟菜单权限其实就是来控制界面的菜单是否显示，比如控制了菜单权限，有权限的才会显示没有权限的则不显示，菜单权限是和用户进行绑定的加入Pom依赖大菜鸟config来存放配置文件,创建ShiroConfig加入Shiro拦截器大菜鸟配置好了以后创建用户主体，绑定用户关系验证用户信息，这样就差不多整合完毕了大菜鸟启动项目输入地址就会发现，没有登陆
SpringBoot整合Shiro(一)Shiro介绍
SpringBoot整合Shiro(一)Shiro介绍乱敲代码乱敲代码大菜鸟ApacheShiro是一个功能丰富的综合安全框架。下面这张图展示了Shiro的主要特点：(源网络）大菜鸟整体框架如图：（源网络，侵删）
机器学习day8-SVM训练误差为0的解存在问题
训练误差为0的SVM分类器一定存在吗理论上，存在一组参数以及使得SVM训练误差为0，但是这个参数不一定是满足SVM条件的一个解，在实际训练SVM模型时，会加入一个松弛变量，那么还能够保证得到的SVM分类器满足训练误差为0吗？因此，我们需要找到一组参数，使得满足训练误差为0，且是SVM模型的解。SVM模型解的限制条件是目前我们得到的一组参数可以使得，当时，；当时，。因此，我们还需要满足的条件，因此，
数据结构|队列的实现[6]
队列队列的特性是先进先出。每次数据出去只能的队列的头部，每次数据进来只能加在队列的尾部。队列实现一般有两种方式，线性队列，链表队列。链表队列链表队列的实现可以参考单向链表。先建立一个普通的单向链表，然后设置三个属性。队列头，用来标识当前队列头的地址；队列尾，用来标识队列尾的地址；队列长，记录当前的队列长，理论上不给队列设置长度可以无限扩展。每次删除数据，就把队列头的标识移到下一个node的地址。每
机器学习day7-逻辑回归，分类问题
机器学习day7-逻辑回归问题逻辑回归逻辑回归，是最常见最基础的模型。逻辑回归与线性回归逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理回归问题。两者都是采用极大似然估计对训练样本建模，线性回归使用最小二乘法，逻辑回归则是似然函数。逻辑回归处理的多分类问题多项逻辑回归，Softmax Regression。其中，为模型的参数，而可以看成对概率的归一化。一般来说，多项逻辑回归具有参数冗余的特点，给同时加上减去
从记者的Twitter关注看他们稿件的党派倾向？
这篇论文属于社会计算方向，一般会用到社交媒体数据做研究，分析方法一般会用到文本分析。这篇文章文本数据处理感觉还是挺技术的，可以借鉴一下构建词典-使用词频比构建党派倾向(共和or民主)词典用户评价矩阵-使用记者-国会议员关注矩阵识别记者社交媒体账号的意识形态倾向文末有视频观看地址左倾右倾文献综述论文中没有使用lda主题模型，而是使用的比较简单好懂的词典法做的意识形态的主题划分。研究数据图片研究方法使
视频 | Python自然语言处理入门
作者:AliceZhaoYoutube地址https://www.youtube.com/channel/UCyv-PL-QgkAXEfDRcKrYMeAGithub地址https://www.youtube.com/channel/UCyv-PL-QgkAXEfDRcKrYMeA最近在Youtube上找到一个《Python自然语言处理》的视频教程，内容包括NLP简介&数据科学数据清洗&a
综述:文本分析在市场营销研究中的应用
翻译自Berger,Jonah,AshleeHumphreys,StephanLudwig,WendyW.Moe,OdedNetzer,andDavidA.Schweidel."Unitingthetribes:Usingtextformarketinginsight."JournalofMarketing(2019):0022242919873106.腾讯课堂|Python网
当Python遇到哈工大无人机校庆彩排
6.7是哈工大百年校庆，我与工大结缘已有11载，从翩翩少年变成大叔，在决胜脱贫攻坚的决胜之年，我也正在朝着大爷的路上狂奔，没有一点减速的迹象。17年种草大疆的spark，感觉电子产品很炫酷，但工大百年校庆特殊的时间，无人机表演我看的很认真，忘记了烦恼忧愁，去T大爷的，自豪激动心情不时夹杂着woc、NB词语。大家没看的可以长按下方图片，跟大邓重温一下，真的很好看，不骗你^_^本来没想写窝工，窝工不缺
cntopic库：支持中英文LDA话题分析
cntopic简单好用的lda话题模型，支持中英文。该库基于gensim和pyLDAvis，实现了lda话题模型及可视化功能。本文视频讲解已上传到B站(今晚会通过审核)，大家可以关注大邓的B站账号：大邓和他的python安装pipinstallcntopic使用这里给大家引入一个场景，假设大家采集新闻数据，忘记采集新闻文本对应的新闻类别，如果人工标注又很费工夫。这时候我们可以用lda话题模型帮我们
大邓的自建博客Thunderhit开通了
Python数据挖掘与文本分析＆Stata应用能力提升与实证前沿开始报名了~在B站看到一位博主用Hugo制作个人博客的视频，感觉挺简单的，真的十几分钟就能看到云端出现自己的博客，当然了想让自己的博客更美观更炫酷，精雕细琢会花很多功夫。现在大家看到的效果，大邓用了一整天的时间，一点点修饰改动出来的。目录安装Hugo新建Hugo项目Academic主题下载启动本地博客在本地新建一篇文章将本地博客部署到
制作一个美团外卖的cps小程序
饿了么可以从淘宝联盟的官方api获取，而美团外卖却关闭了个人cps接口。那么我们如何制作如何下面这样的分享返利小程序呢？即便在美团外卖关闭的个人接口的时候！饿了么无门槛红包美团领券红包先说一下，你需要准备的材料：一个美团外卖账户一个微信公众号（最好拥有）第一步，分享一下你的美团分享链接，可以在下面找到美团外卖小程序，我的-邀请有奖，这个页面，分享给文件传输助手之后，则从文件传输助手点进去，会出现下
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