git的代码量大多数都是根据命令行统计,或者根据第三方插件统计.但是都不满足我的需求,因为我们代码都由gitlab管理,于是想到了通过gitlab暴露出来的接口获取数据. 第一步,生成私钥 登录你的gitlab申请私钥private_token 第二步,获取当前用户可见的所有项目(即使用户不是成员) 接口地址:gitlab的地址/api/v4/projects/?private_token=xxx返回参数: [{ "id":219, "description":&q

http://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/53842574 作为系列文章的第四篇,本文将重点探讨数据采集层中的ELK日志系统.日志,指的是后台服务中产生的log信息,通常会输入到不同的文件中,比如Django服务下,一般会有nginx日志和uWSGI日志.这些日志分散地存储在不同的机器上,取决于服务的部署情况了.如果我们依次登录每台机器去查阅日志,显然非常繁琐,效率也很低,而且也没法进行统计和检索.因此,我们需要对日志进行集中化管理,将所有机器上的日

1.2 Why Python for Data Analysis?(为什么使用Python做数据分析) 这节我就不进行过多介绍了,Python近几年的发展势头是有目共睹的,尤其是在科学计算,数据处理,AI方面,否则大家也不会来看这本书了. 使用Python的一些优点 Python是一门胶水语言,可以把不同语言整合起来,比如上层代码使用Python编写,底层代码用C,C++等语言实现. 解决了两种语言的问题.以前做研究用一门语言写原型(比如R,SAS),效果好了才会用其他语言去重新实现一遍(比如J

Python 数据分析:让你像写 Sql 语句一样,使用 Pandas 做数据分析 一.加载数据 import pandas as pd import numpy as np url = ('https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv') tips = pd.read_csv(url) output = tips.head() Output: total_bill tip sex smoke

  作为系列文章的第四篇.本文将重点探讨数据採集层中的ELK日志系统.日志.指的是后台服务中产生的log信息,一般会输入到不同的文件里.比方Django服务下,一般会有nginx日志和uWSGI日志. 这些日志分散地存储在不同的机器上,取决于服务的部署情况了.假设我们依次登录每台机器去查阅日志,显然非常繁琐,效率也非常低,并且也没法进行统计和检索. 因此.我们须要对日志进行集中化管理,将全部机器上的日志信息收集.汇总到一起. 完整的日志数据具有非常关键的数据: 信息查找.通过检索日志信息.定位对

随着企业的迅速发展,企业对数据分析的需求也在不断地凸显,但我们在实际的工作中经常会遇到这样尴尬的情形:擅长数据分析的人不懂业务,擅长业务的人又不了解数据分析.那么怎么让更懂业务逻辑.业务分析需求和痛点的业务人员也能独立完成数据分析工作呢? 目前业务人员难以完成数据分析工作的最大原因是很多业务人员不懂技术.不懂编程.这就可能有人会问了,Excel不是也能做数据分析吗?现实是用Excel来进行数据分析只是简单的分析,看不到整体的问题和矛盾点,数据分析的效果并不好.因此,运用简单易上手的BI工具来进行

之前听朋友吐槽过,他们是上千人的企业,但做数据分析居然还是靠手动上传数据,而且还是用的excel做的.但其实excel并不是企业做数据分析的好工具. 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程.这一过程也是质量管理体系的支持过程. 在实际工作中,数据分析可帮助企业作出判断,以便采取适当行动.我们先来看看企业数据分析的过程:       既然说到Excel做数据分析,那就先看看excel是如何分析数据的 一般接触信息化和数

你是否还在被以下问题所困扰? 辛苦辛苦地拿到了一堆数据,却不知道从何下手分析? 因为不会统计数据分析伤透脑筋,而打消考博的梦想? 数据分析求助无门,涌现出想要放弃学位的念头? 突然开天眼般的想到了一个好idea,却因为涉及统计数据分析望而却步? 如果你还在经历以上的痛苦,那么,你或许可以花时间了解一下Smartbi这个软件.不管你是营销人员做市场调查,还是数据人员做数据分析,又或者是学术党做论文研究,都离不开这个强大的数据处理分析软件! 一.面向Excel用户的自助分析 Smartbi Exce

本文由  网易云发布. 作者:张淞(本篇文章仅限知乎内部分享,如需转载,请取得作者同意授权.) 昨夜,网易有数产品经理路过开发的显示屏前见到了类型这样的一张图: 于是想到有数能不能做出这样的图来?作为有数的开发的我在一边思索了一下,开了一下脑洞,结合最近做的网易有数的新功能,觉得可以实现,于是就开始做一张. 首先,我们需要看上图的x轴与y轴分别是什么,x虽然显示的是月份,但是实为日期轴,而且是日期映射为“年-周”的日期轴,而且这些日期是有时间范围的,这意味着我们需要添加日期筛选器.而这里的y轴则

Gitlab runner 快速搭建CICD pipeline 背景 日常开发中,相信大家已经做了很多的自动化运维环境,用的最多的想必就是利用Jenkins实现代码提交到自动化测试再到自动化打包,部署全流水线Jenkins在devops担任了很重要的角色,但是另一方面相信目前大家的代码版本管理大多都是交给git来管理,在企业私有部署的大背景下,Gitlab由于丰富的插件和细粒度更高的权限控制被大家所采用.如果只是把Gitlab作为代码版本管理,那就大大浪费他的附加价值,在Gitlab中自带CIC

笔者按: 在第5次AI TIME PhD Debate上,笔者邀请了部分国内外语义解析领域的杰出华人学者共话语义解析的过去,现状和未来.本博客为笔者根据视频讨论总结的干货整理.对原视频感兴趣的同学可以直接观看原视频: 传送门.语义解析是个新兴热门的领域,也欢迎读者在本博客下留言分享自己的感悟或问题,笔者会尽可能解答大家的问题. 一直以来是,语义解析(Semantic Parsing) 都是自然语言处理领域一个非常基础且重要的研究问题.通俗来讲,语义解析旨在让计算机学会理解自然语言,并将其翻译成机

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内

jenkins可以说是现在非常流行的一个继续集成工具,几乎所有的公司都在用,并且它也基本是devops的连接者,是一个比较核心的工具. 主要记录以下两个: 利用jenkins和gitlab的webhook结合,实现提交代码之后,自动触发jenkins的构建. 顺带介绍一下通过触发器构建,比如直接通过url去触发的方式. 一.jenkins结合webhook 1.jenkins配置 a.首先jenkins得需要安装两个gitlab的插件:Gitlab Hook Plugin和gitlab,插件的安

实验环境: 测试机:192.168.2.156 Jenkins:192.168.2.157 Gitlab:192.168.2.158 温馨提示:如果不知道,Jenkins和Gitlab安装过程~可参考本人的一下博客文章 https://www.cnblogs.com/bixiaoyu/p/9560992.html (Jenkins.war包构建Jenkins平台) https://www.cnblogs.com/bixiaoyu/p/9231861.html (企业级代码托管Gitlab) 一:

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内

以前都是使用禅道官方推荐的服务器本地扫描的方式,但其实不太方便,需要跟着项目的变化,不断的在配置文件维护项目相应仓库的配置. 然后现在Web Hooks越来越普遍的情况下,想尝试一种新的方式.看了禅道的Git模块Control中的代码后,发现了一个apiSync方法,于是有了思路: 覆盖其 git/apiSync 动作:并通过使用独立入口的方式回避其原有的鉴权机制,而通过 Gitlab 的 Hooks Secret Token来鉴权. 使用方法 将代码解压到禅道项目目录 生成一段随机字符串作为S

"Excel在过去.现在和未来都是一个无比优秀和天才的工具,无数虔诚的信徒将其奉为唯一的法门,而我却并不在其中了." 作为一个数据分析师,Excel是我入门必备的数据分析工具,虽然上手快,但也给我带了诸多不便,各种复杂问题. 一旦超过10万的数据量.或者函数.逻辑复杂一些,Excel绝对能卡到怀疑人生:想要实现数据的分析和清洗,不得不依靠各种函数和VBA,繁琐程度不亚于任何一门编程语言:业务流转过程中根本没办法保证数据的原貌,拿到手的Excel表不知道修改了多少次....... 相信我

背景介绍 上一个轮回,我花了三篇文章的时间着重向大家介绍了在条件有限的情况下,如果优雅地进行前端发版和迭代.庆七一,热烈庆祝香港回归,人民生活水平越来越好,昨天上午我自掏腰包买了台服务器,决定由冷兵器脚本编程部署时代进入热武器CICD 时代. 而今,山河无恙,飞机脚本终于不用再飞写第二遍了,敬礼! gitlab & jenkins: 我代表 CICD 接管构建部署,你们可以下岗,我们上岗! 手工苦力劳动:那我走..... 需求分析 我们在处理计算机问题时,应该去思考这样一个理念,"能坐着

1. 引言 前一篇介绍了Pandas实现简单的SQL操作,本篇中将主要介绍一些相对复杂一点的操作.为了方便后面实操,先给出一份简化版的设备统计数据: 0 android NLL 387546520 2099457911 0 ios NLL 52877990 916421755 1 android 魅族 8995958 120369597 1 android 酷派 9915906 200818172 1 android 三星 16500493 718969514 1 android 小米 2393

[声明:如需转载本文,请注明来源] 一.数据说明 启动时间用同一台设备,同一个包进行启动时间的测试,其中三组样本数据(每组100份对比数据)如下: 设备pro-5-1 base_list_1 = [0.944, 0.901, 0.957, 0.911, 1.189, 0.93, 0.94, 0.932, 0.951, 0.911, 0.934, 0.903, 0.922, 0.917, 0.931, 0.962, 0.945, 1.254, 0.918, 0.913, 0.931, 0.935,