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Numpy(Numerical Python) Numpy:提供了一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,主要用于多维数组(矩阵)处理的库.用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多.本身是由C语言开发,是个很基础的扩展,Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础. 高性能科学计算和数据分析的基础包 ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速.节省空间 矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量运算 线性代数.随机数生成 imp

热爱收集实用又好用的软件,工具类软件不在多,发挥作用,提高效率最重要~推荐几个压箱底的藏货 一.Noizio -自然而然的白噪声,专注工作 Noizio是一款OS X 下的白噪音应用,可以让自己觉着是坐在一个壁炉前.咖啡馆里.森林里,海边,有 10种模拟音效,可以让你忽略其他噪音,专注工作.这是一种自然而然的感觉,不需要刻意去倾听,一种背景音.Noizio 支持优山美地.支持Retina,可以随机启动,总之很棒呆. Mac AppStore下载:https://itunes.apple.com/

建议:如果只是处理(小)数据的,用R.结果更可靠,速度可以接受,上手方便,多有现成的命令.程序可以用.要自己搞个算法.处理大数据.计算量大的,用python.开发效率高,一切尽在掌握. 概述 在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程.偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学.偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学. 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R

Linux 上的数据可视化工具 5 种开放源码图形化工具简介 Linux® 上用来实现数据的图形可视化的应用程序有很多,从简单的 2-D 绘图到 3-D 制图,再到科学图形编程和图形模拟.幸运的是,这方面的工具有很多开放源码实现,包括 gnuplot.GNU Octave.Scilab.MayaVi.Maxima 等.每个工具都有自己的优缺点,并且都是针对不同的应用程序而设计的.对这些开放源码图形可视化工具进行一下探索,有助于我们更好地决定哪个工具最适合我 们的应用程序. 0 评论: M. Ti

Python 性能剖分工具 眼看着项目即将完成,却被测试人员告知没有通过性能测试,这种情况在开发中屡见不鲜.接下来的工作就是加班加点地找出性能瓶颈,然后进行优化,再进行性能测试,如此这般周而复始直到通过性能测试.尽管丰富的工作经验有助于性能优化,但只有科学地应用工具才能在最短的时间内找出最佳优化粒度的瓶颈代码段,达到事半功倍的效果. profile.cProfile与hotshot Python 内置了丰富的性能优化工具来帮助我们定位性能瓶颈,如:profile.cProfile和 hotsho

异常描述: 微信小程序领取卡券,调用 wx.addCard 接口,安卓手机正常调起领取卡券界面,苹果手机.微信开发者工具中均出现“参数错误”,如图: 异常解析: 安卓手机能正常调起领取界面,那就说明领取卡券参数是没有问题的,那么苹果手机中出现的异常应该就是ios系统对js的某些兼容性问题了.认真再从头看一遍小程序开发文档中关于 领取卡券 的部分,能看到这么一句: 注:cardExt 需进行 JSON 序列化为字符串传入 既然安卓手机访问正常,那十有八九就是参数格式问题了. 问题解决: 检查下小程

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

NumPy Numpy :提供了一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,主要用于多维数组(矩阵)处理的库.用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多.本身是由C语言开发,是个很基础的扩展,Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础. 高性能科学计算和数据分析的基础包 ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速.节省空间 矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量运算 线性代数.随机数生成 使用以下语句导入 Numpy 库: im

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如果你对漏洞挖掘.逆向工程分析或渗透测试感兴趣的话,我第一个要推荐给你的就是Python编程语言.Python不仅语法简单上手容易,而且它还有大量功能强大的库和程序可供我们使用.在这篇文章中,我们会给大家介绍其中的部分工具. 注:本文罗列出来的工具绝大部分都是采用Python编写的,其中有一小部分还使用了C语言库. Network(网络) l  Scapy:一款强大的交互式数据报分析工具,可用作发送.嗅探.解析和伪造网络数据包. l  pypcap.Pcapy和pylibpcap:配合libpc

新年新气象,在2016年的第一天,我入手了人生中第一台自己的电脑(大一时好友赠送的电脑在一次无意中烧坏了主板,此后便不断借用别人的或者网站的).macbook air,身上已无分文...接下来半年的房租都不知道该怎么半了,都怪消费太冲动. 不过,眼下需要解决的不是房租问题,而是在新电脑上搭建开发环境,正好在搭建的时候总结一下: 1.FQ工具:lantern 地址:https://github.com/getlantern/lantern 2.命令行工具:term2 官网:http://www.i

国内用的比较多的国外VPS应该算的上是Linode和DigitalOcean了,和他们相比Host1plus在价格上更有优势,最低每月2.5刀,也就相当于每月30多块的话费,而且Host1Plus支持中文,支持支付宝支付,支付起来更方便,比较接地气.虽然说价格是便宜,但是产品不一定就是差的,一般搭个梯子,建个人博客什么的,都还能承受的起. Linode 价格 Linode 最低每月是10刀 Digitalocean 价格 Digitalocean 最低每月是5刀 Host1plus host1p

上周末开始接触react native,版本为0.37,边学边看写了个demo,语法使用es6/7和jsx.准备分享一下这个过程.之前没有native开发和react的使用经验,不对之处烦请指出.希望对在web开发有一定基础,想涉及app开发的同学有帮助,共同进步. 一.环境安装 首先是开发环境安装,我是在win7/8 64位环境下安装的安卓环境.模拟器用的是android studio自带模拟器(android emulator),安卓API 24(7.0),因为我没有mac -.-.文中组件

React Native(以下简称RN)的开发环境配置直接参考官方文档即可完成,不过对小白来说东西有点多,有些名词不是很好理解,这里就官方的安装文档稍微展开说一下. 中文版配置说明:不错的中文说明.官方英文版配置说明:英文不错的小伙伴可以直接看英文官方的 环境需求:1.Xcode 7.0以上版本 React Native目前需要Xcode 7.0 或更高版本.你可以通过App Store或是到Apple开发者官网上下载. 2.需要安装Homebrew 这个东东又叫brew,是在OSX平台上的软件

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作者:天谕链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21380662来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.刚好这两天对之前github上关注的一些比较有意思的项目进行了一下分类整理,在这里列出来分享给大家,希望能对大家寻找工具或者资源有所帮助. 大部分Repo是关于安全以及Python的,也有一些其他主题的项目,有很多我都没有用过,关于项目的功能概括如果写的有不对的地方,还请大家多多包涵,给予指正. 欢迎组团欢迎一起学习交流!转载请注

前言 上周由于写了一篇关于"Eclipse+ADT+Android SDK 搭建安卓开发环境" 的博文,其他博主们表示相当的不悦,都什么年代了还用Eclipse+ADT开发安卓应用程序,作为一个现代人当然要用Android Studio+Genymotion来打造高效的Android开发环境啦!经过一番挣扎之后(毕竟学校老师都是交咱们用Eclipse+ADT搭建安卓 开发环境嘛),要知道这年头接受一个新东西是非常的痛苦的--! 最终我还是决定装一个试试!!当然对已经习惯使用Eclips