问题描述： TensorFlow中dataset方法中 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=20).repeat().batch(batch_size) 其中shuffle的buffer_size是有什么用？ 答： 是做随机采样使用的缓冲大小，buffer_s ...
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2020-09-11 16:12:19
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一文带你掌握常见的Pandas性能优化方法，让你的pandas飞起来！“阅读本文大概需要4.5分钟”Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。对于程序猿/媛而言，时间就是生命，这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能
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2020-09-11 16:06:08
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数据集搜索神器「BIFROST」来自专辑深度学习教程点击上方“JackCui”，选择“加为星标”第一时间关注技术干货！1前言数据是深度学习的血液。数据的好坏，很大程度上影响了模型的效果。数据集难找？贴心的Jack，今天给大家带来了一个数据集搜索工具「BIFROST」。2BIFROST「BIFROST」一个集美貌与才华的网站。BIFROST：https://datasets.bifrost.ai/收
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2020-09-11 16:02:19
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厉害了，散点图还能这么画！点击上方“Python读财”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达数据可视化中，二维散点图的应用范围很广，比如用来观测两个变量之间的相关性、展示销量的的走势等等，这些是散点图的常规用法。然而，这篇文章想讲的是，二维散点图能够展现的信息远不止两个维度。Matplotlib进阶绘图的第二篇文章，带你扒一扒散点图都有哪些妙用。本文用的数据集是加州房产价格数据集，每个样本代表
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2020-09-11 15:54:58
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提高数据的颜值！一起看看Pandas中的那些Style点击上方“Python读财”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达Pandas的style用法在大多数教程中见的比较少，它主要是用来美化DataFrame和Series的输出，能够更加直观地显示数据结果。下面采用某商店的零售数据集，通过实际的应用场景，来介绍一下style中那些实用的方法。首先导入相应的包和数据集importpandasas
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2020-09-11 15:53:41
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Pandas数据处理三板斧，你会几板？在日常的数据处理中，经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作，对应这些操作，Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据处理需求。这篇文章就以案例附带图解的方式，为大家详细介绍一下这三个方法的实现原理，相信读完本文后，不论是小白还是Pandas的进阶学习者，都会对这三个方法有更深入的理解。本文演示的数据集是模
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2020-09-11 15:49:39
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是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～一、逻辑回归简介逻辑回归又称Logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题。二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1）。例如：一个垃圾邮件过滤系统，x是邮件的特征，预测的y值就是邮件的类别（是垃圾邮件还是正常邮件）。对于类别我们通常称为正类（positiveclass）和负
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2020-09-10 22:48:59
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前言 Google在收购Kaggle之后，在去年整合了kernel推出了Colaboratory，使得我们可以免费使用强大的GPU，TPU资源。 我们在上传一些py文件或者数据集时，由于Colab会在长时间闲置时或者一段时间（12个小时）之后，就会断开资源，当然你上传的东西也就没有了！因为每次连接时 ...
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2020-09-09 18:45:19
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SpringCloudFlow与ApacheSpark集成点击左上角，关注：“锅外的大佬”专注分享国外最新技术内容帮助每位开发者更优秀地成长1.简介SpringCloudDataFlow是用于构建数据集成和实时数据处理管道的工具包。在这种情况下，管道(Pipelines)是使用SpringCloudStream或SpringCloudTask框架构建的SpringBoot应用程序。在本教程中，我们
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2020-09-07 19:17:49
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总有不懂数据的人，把算法工程师当算命工程师用。用完了还嫌弃预测不准，甚至还把业务开展不力甩锅给预测。公司业绩遇到问题，不是集中起来想办法，而是集中起来批斗为什么没有预测到……全！是！扯！蛋！今天系统科普一下，到底数据预测能干啥。为数据分析师们发声。1无法预测的场景数据预测，得有数据才能预测，这是个基本前提。所以没有数据，预测个屁。典型的没有数据的场景有：*宏观政策问题：预测下明年会有啥新政策？*主
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2020-09-07 18:53:55
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