2017-11-0311:05数据平台Kaggle近日发布了2017机器学习及数据科学调查报告，针对最受欢迎的编程语言、不同国家数据科学家的平均年龄、不同国家的平均年薪等进行深度调查。此次调查共收到16000余份回复。以下「AI脑力波」小编对该报告数据进行了梳理编译，供大家参考。年龄从全球范围来...

大数据等最核心的关键技术：32个算法转载2016年12月11日22:24:05A*搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此，A*搜索算法是最佳优先搜索的范...

金龙 ·2017-06-2920:11本文介绍最近几年美团点评MySQL数据库高可用架构的演进过程，以及我们在开源技术基础上做的一些创新。同时，也和业界其它方案进行综合对比，了解业界在高可用方面的进展，和未来我们的一些规划和展望。在2015年之前，美团点评（点评侧）长期使用MMM（Master-...

change可以重命名列名，也可能修改列的数据类型，而modify只能修改列的数据类型。change比modify功能多，如果要用change修改字段类型和约束,要加上新字段名，新字段名可以和原来一样。...

 前后端分离的开发方式，我们以接口为标准来进行推动，定义好接口，各自开发自己的功能，最后进行联调整合。无论是开发原生的APP还是webapp还是PC端的软件,只要是前后端分离的模式，就避免不了调用后端提供的接口来进行业务交互。网页或者app，只要抓下包就可以清楚的知道这个请求获取到的数据，这样的接口对爬虫工程...

  在制作Excel表格的时候，为了使得自己制作的报表更加简洁明了，方便查阅，经常需要合并很多相同的单元格，如果有几千几万条记录需要合并的话，真的会让人发疯。怎样可以最快地实现合并功能呢？    1打开需要合并单元格的excel表格。(这里是以excel200...

 0x01请理解数据仓库和数据平台的区别当你开始建设数据仓库之前，需要明白数据仓库和数据平台是两个不同的概念，不要把搭建一套Hadoop+Hive的平台叫数据仓库，这是数据平台的范畴。我们常说的数据仓库不仅仅是指数据接入、数据存储和数据计算，它也要包括数据治理、数据建模和数据挖掘。比如元数据管理、维度建模和O...

http://www.d1net.com/bigdata/news/325426.html2014年11月，本文作者有机会和ZestFinance的创始人和首席执行官梅里尔（DouglasC.Merill）先生进行了面对面的交流。这位普林斯顿的认知学博士阐述了ZestFinance利用大数据进行信用风险管理的基本框架。...

  Django1.7以后添加了migration功能，数据库定义的升级完全实现自动化，之前是通过一个叫south的app来做的。这篇文章谈一下1.6下的手动更新升级。  1、tablecreate和tabledelete操作，万幸的是Django即便是旧版本，其table的添加...

pg_restorerestoresaPostgreSQLdatabasefromanarchivecreatedbypg_dump.Usage: pg_restore[OPTION]...[FILE]Generaloptions: -d,--dbname=NAME   ...

    sqlite的db数据一般是filename.db的格式，用普通文本编辑器打开是乱码，用sqlite名令操作比较麻烦，有时版本格式问题还会起阻扰，有一个GUI工具可以对sqlitedb格式数据进行管理和导出，sqliteexpert,下载链接：http://www.sql...

https://www.leiphone.com/news/201703/iZGuGfnER4Sv2zRe.html2017年Gartner数据科学平台（在2016年被称作“高级分析平台”）的魔力象限报告于近期出炉了。今年的报告对16个数据分析公司进行了15个标准的评估，并基于前瞻性（Compl...

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1591987712899539583选自arXiv作者：RzaAlpGüler,NataliaNeverova,IasonasKokkinos机器之心编译参与：Panda 实现从2D图像到3D表面的对应在很多方面都有极具价值的应用前...

   此列表内容主要来自于某书的附录部分。   1、WireShark，这方面神器级工具，不赘述，自己好好学吧。   2、tcpdump和windump,完全基于文本的数据包捕获和分析   3、Cai...

https://www.itcodemonkey.com/article/9339.html时序数据已用于越来越多的应用中，包括物联网、DevOps、金融、零售、物流、石油天然气、制造业、汽车、太空、SaaS，乃至机器学习和人工智能。虽然当前时序数据库仅局限于采集度量和监控，但是软件开发人员已经逐渐明白，他们的确需要一...