数据科学内容广泛,涉及到统计分析.机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能.学习数据科学,推荐学习<精通数据科学从线性回归到深度学习>. 针对技术书籍,最好的阅读方法是对照每一章的示例代码,动手实现所讨论的模型.这样会极大加深自己对模型的理解和实践能力,否则就会像读小说一样,阅读时感觉不错,但实际使用时就无从下手了.配套代码则兼容Python 3和Windows系统. 学习参考: <精通数据科学从线性回归到深度学习>PDF,432页,带书签目录,文字可以复制.配套源代码.作者:唐亘

背景: 之前的需求是根据接口中提供的Blob数据实现PDF下载,已实现代码如下: 1 const url = window.URL.createObjectURL(newBlob([response.data],{type: 'application/pdf'}) 2 const link = document.createElement('a') 3 link.href = url 4 let filename = response['headers']['content-dispositio

当前,机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科,需要深入地研究学习才能精通. <机器学习与数据科学基于R的统计学习方法>试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目.为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧,涉及数据连接.数据处理.探索性数据分析.监督机器学习.非监督机器学习和模 型评估.选用的是R统计环境,所有代码示例都是用R语言编写的,涉及众多流行的R包和数据集. 适合数据科学家.数据分析师.软件开发者以及需要了解数据科学和机器学习方法的科研人员阅读参考. 学习参考:

数据科学是一个蓬勃发展.前途无限的行业,有人将数据科学家称为"21世纪头号性感职业".本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识--数学和统计学.作者选择了功能强大.简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好.简洁易读的实现范例. 学习后可以: 学到一堂Python速成课: 学习线性代数.统计和概率论的基本方法,了解它们是怎样应用在数据科学中的: 掌握如何收集.探索.清理.转换和操作数据: 深入理解

如果有一定的数据分析与机器学习理论与实践基础,<Python数据科学手册>这本书是绝佳选择. 是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.很友好实用,结构很清晰.但不适合数据分析的入门的学习人员,尤其matplotlib与机器学习部分,虽点到为止切到要害,但没有一定的基础,很难通顺的走完每个章节,每个小节.而且不是查查文档,看看资料就能解决的. 中文版PDF,474页,带目录和书签,文字能够复制粘贴:附源代码. 英文版PDF,548页,带目录和书签,文字能够复制粘贴.

学习R有不会的就查工具书<R数据科学>, 工具不是重点,创造价值才是目的.具体到数据科学,表现形式往往是提供解决方案或者做出某种决策.至于使用什么语言,采用什么工具,不本质.用 R 还是 Python 或者是 Julia, 都可以. 工具会影响单位时间内产出的效率.典型的数据分析场景下,生产力的标志可能并不是一开始就写一个保证高并发的服务框架,因为可能业务方向都还没定呢.所以此时的生产力标志往往是尽快发现问题,尽快验证各种模型,尽快做出合理决策. 学习参考: <R数据科学>高清中文

本书是HTML5初学者极好的入门教材之一,内容通俗易懂.由浅入深.循序渐进.本书内容覆盖全面.讲解详细,其中包括标签语义化.标签使用规范.选择器类型.盒模型.标签分类.样式重置.CSS优化.Photoshop切图处理.整页制作.CSS3新样式.HTML5新功能等. 本书具有四大特色: 一是案例简洁形象,以简单案例来剖析晦涩的知识点: 二是通过精简核心内容,摒弃老旧的概念与语法,突出重点内容,从而节省读者的阅读时间与学习成本: 三是本书作者实战操作经验丰富,本书内容不仅仅局限于知识点讲解,还包含开

本文对应脚本已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中经常会需要某个地区的道路网络及节点数据,而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源(譬如图1柏林路网): 图1 通常我们可以在 https://www.openstreetmap.org/export 中选择矩形区域内的路网矢量数据进行下载,但这种方式对选择区域的大小有一定限制,想获取较大范围区域

目录 简介 Python的主要数据类型 Python中的String操作 基本操作 String连接 String复制 Math操作 内置函数 函数Function 传递参数 列表 添加元素 从list中删除元素 合并list 创建嵌套的list list排序 list切片 修改list的值 list遍历 list拷贝 list高级操作 元组 元组切片 元组转为list 字典 创建字典 访问字典的元素 修改字典的元素 遍历字典 if语句 Python循环 for循环 while循环 break

目录 第一章 IO的本质 IO的本质 DMA和虚拟地址空间 IO的分类 IO和NIO的区别 总结 第二章 try with和它的底层原理 简介 IO关闭的问题 使用try with resource try with resource的原理 自定义resource 总结 第三章 File文件系统 简介 文件权限和文件系统 文件的创建 代码中文件的权限 总结 第四章 文件读取那些事 简介 字符和字节 按字符读取的方式 按字节读取的方式 寻找出错的行数 总结 第五章 文件写入那些事 简介 字符输出和

计算与推断思维 一.数据科学 二.因果和实验 三.Python 编程 四.数据类型 五.表格 六.可视化 七.函数和表格 八.随机性 九.经验分布 十.假设检验 十一.估计 十二.为什么均值重要 十三.预测 十四.回归的推断 十五.分类 十六.比较两个样本 十七.更新预测 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 第 1 章 准备工作 第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构.函数和文件 第 4 章 NumPy

新增了五个教程: Python 和 Jupyter 机器学习入门 零.前言 一.Jupyter 基础知识 二.数据清理和高级机器学习 三.Web 爬取和交互式可视化 Python 数据科学和机器学习实践指南 零.前言 一.入门 二.统计和概率回顾和 Python 实践 三.Matplotlib 和高级概率概念 四.预测模型 五.Python 机器学习 六.推荐系统 七.更多数据挖掘和机器学习技术 八.处理真实数据 九.Apache Spark-大数据机器学习 十.测试与实验设计 精通 Pytho

敏捷数据科学:用Hadoop创建数据分析应用(数据分析最佳实践入门敏捷大数据首作分步骤|全流程演示思路.工具与方法) [美]Russell Jurney(拉塞尔·朱尔尼) 著   冯文中 朱洪波 译 ISBN 978-7-121-23619-8 2014年7月出版 定价:49.00元 184页 16开 编辑推荐 对大数据的挖掘需要投入大量的人力和时间.怎么才能确保构建的是一个正确的模型?通过这本实践指南,你可以学到一套灵活的工具和方法论,在Hadoop上构建数据分析应用. 使用诸如Python.

比较原始图像数据和PDF中的图像数据,结果见表1.1.表1.1中各种“解码器”的解释见本文后续的“PDF支持的图像格式”部分,“PDF中的图像数据”各栏中的数据来自开源的PdfView.如果您有兴趣查看PDF文件内部细节,建议用UltraEdit-32,仅看PDF文件结构 用PdfView足矣.表1.1 从ACDSEE打印图像到Acrobat PDF虚拟打印的结果 原始图像 PDF中的图像数据 序号 说明 宽×长(象素) 图像解码器 文件长度(字节) PDF解码器 BitsPerComponen

可以下载itextsharp(https://sourceforge.net/projects/itextsharp)下载,然后在工程中引用该控件,举例子如下 1  datatable 的内容转换为PDF      首先,建立一个datatable转换为pdf的方法如下 using iTextSharp; using iTextSharp.text; using iTextSharp.text.pdf; using System.IO; ///<summary> /// 将DataTable转

第一章 1.Anaconda(最著名的python数据科学平台) 下面小伙伴们咱们来初初识下Anaconda吧 What is Anaconda???? 回答: (1).科学计算的平台 (2).有很多方便的包可供咱们使用 (3).跨平台:Mac \Linux\Windows (4).最重要的是:开源免费还有社区供小伙伴们交流 2.安装Anaconda 下载地址:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/(咱们到清华的国内镜像下载快些)[g

https://www.leiphone.com/news/201703/iZGuGfnER4Sv2zRe.html 2017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(Completeness of Vision)和执行能力(Ability of Execute),将他们按评分放置在四个象限中(魔力象限的横坐标表示的是前瞻性,纵坐标表示的则是执行能力). 尽管像Python和R

文章提纲 全书总评 C01.Python 介绍 Python 版本 Python 解释器 Python 之禅 C02.Python 基础知识 基础知识 流程控制: 函数及异常 函数: 异常 字符串 获取键盘输入: 字符串处理 字符串操作 正则表达式 C05. 容器(Container)与集合(Collections) 元组(Tuple) 列表(List) 字典(Dictionary) 集合(Collections) C06.Python 标准库 数学模块:math 时间模块:time,datet

Python数据科学手册(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1KurSdjNWiwMac3o3iLrzBg 提取码:qogy 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · 本书是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包.首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境:第2章讲解能提供ndarr

最近写了个pdf下载的demo,在这里记录一下.. 1  要下载pdf首先要有pdf 模板 ,制作pdf 模板就是 word 另存为 pdf . 2 用 Adobe Acrobat X Pro 这个软件编辑刚才保存的pdf,先打开 ,然后点击工具,点击编辑 ...这个工具是收费的,网上有好多破解版的..  注意用这个工具编辑pdf的时候 生成的  域 有文本域 ,单选框 ,复选框,这里要注意,如果是复选框,复制是没办法赋值文字的. 大概是上面的样子.. 3 编写java代码:  主要思路是 ,