一.子函数分析 1.发布数据子函数 (1)雷达数据数据类型 Header header # timestamp in the header is the acquisition time of # the first ray in the scan. # # in frame frame_id, angles are measured around # the positive Z axis (counterclockwise, if Z is up) # with zero angle bei

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 转自 | 宜信技术学院 作者 | 井玉欣 导读:随着“数据中台”的提出和成功实践,各企业纷纷在“大中台,小前台”的共识下启动了自己的中台化进程,以数据中台.技术中台.业务中台为代表的一系列技术,极大增强了业务的敏捷性,提高了组织效能.同时随着智能技术的发展,AI应用在业务研发中的占比逐渐升高,但AI模型训练的复杂性导致其开发慢.效率低,严重影响了业务的灵活性. 针对这种情况,能否基于中台化思想对业务

2019年伊始,我们迎来了乐维监控的又一重大功能更新——云平台监控,这将有效帮助企业将云上.云下数据聚合,方便统一化的监控管理与维护!未来,乐维监控每一次的产品功能及版本更新,我们都将第一时间于此发布,期待与您一起分享! 云监控是什么? 1. 收集获取云上资源的监控指标或用户自定义的监控指标,探测服务可用性,以及针对指标设置警报. 2. 使企业全面了解云上的资源使用情况.业务的运行状况和健康度,并及时收到异常报警做出反应,保证应用程序顺畅运行. 云监控的使用场景? 1. 日常巡检:日常管理云产品

Python绘制六种可视化图表详解,三维图最炫酷!你觉得呢? 可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的.对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来. 因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础. 私信回复[数据分析]可获取数据分析相关书籍 1. 折线图 绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集

背景:有很多小的转换需要串联起来,如果前一个执行成功,后面继续接着执行,如果执行等待中,就让程序等一会再次获取数据分析,如果失败就中止,成功就进行下一个转换,以此类推.... 需求:通过job把参数传入的转换,然后转换分析完后输出结果,然后Job接收后再次分析,查看是否需要进行再次循环, kettle文件下载:201911111826-kettle转换设置变量,校验输出新变量 截图说明: 设置变量 检查结果(此处省略在转换中获取job设置的变量) 设置输出一个新变量 通过新的转换,可能做些逻辑,

对于爬虫大家应该不会陌生,我们首先来看一下爬虫的定义:网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序,是搜索引擎的重要组成部分.网络爬虫为搜索引擎从万维网下载网页,自动获取网页内容的应用程序.看到定义我们应该已经知道它是可以从万维网上下载网页解析网页数据的.大家想一下在数据分析情景中它的应用场景有哪些?采集天气数据,网站采集文章,采集各种票务信息,股票信息采集等等有很多地方都会用的爬虫采集数据进行数据分析.通过数据分析增加分析维度信息,尤其是行业数据对标. 提及爬虫有些软件工程师会第一时间想到Python

目标: 使用tushare包获取股票的历史行情数据 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%以上的日期 假如为我们从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入一手股票,每年最后一个交易日卖出,到现在收益如何? 类似的股票数据平台: 聚宽(JoinQuant)量化交易平台是为量化爱好者(宽客)量身打造的云平台,我们为您提供精准的回测功能.高速实盘交易接口.易用的API文档.由易入难的策略库.... 安装tushare: pip install tush

Tushare金融大数据开放社区 免费提供各类金融数据和区块链数据 , 助力智能投资与创新型投资. 详见 https://tushare.pro/

思路: 第一步:使用pypeteer.launcher打开浏览器, 第二步:找到mta的登录页面,默认是使用QQ登录的,需要再触发一下切换使用帐号密码登录的按钮(通过使用iframe嵌入的腾讯单点登录页面),向iframe页面中自动输入用户名和密码,然后点击登录按钮: 第三点:打开MTA的相关页面,然后取cookie信息. 第四步:拿到cookie信息之后,就可以使用python调用页面上的各种接口地址(通过network查看相关的接口地址)取到你想要的数据了.    

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie

这是本人一直比较好奇的问题,网上没搜到,最近在看python数据分析,正好自己动手做一下试试.作者对于python是零基础,需要从头学起. 在写本文时,作者也没有完成这个小分析目标,边学边做吧. ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ Python基础: 中国大学Mooc,南京大学,张莉老师 -<用Python玩转数据> 了解基本的语法和常用函数就行了,其他的用的时候再搜. 财经数据源: TuShare

Numpy(Numerical Python)是高性能科学计算和数据分析的基础包. 1.Numpy的ndarray:一种多维数组对象 对于每个数组而言,都有shape和dtype这两个属性来获取数组的形状(元组表示)和类型. 创建ndarray: 可直接用np.array()着函数进行创建,往其中传入一维或者多维列表.   利用zeros()和ones()可以创建指定形状的全1或者全0数组.传入的参数为元组(1,2,3)   np.arange()是python内置函数的数组版本. 改变ndar

基于上两篇文章的工作 [Python数据分析]Python3操作Excel-以豆瓣图书Top250为例 [Python数据分析]Python3操作Excel(二) 一些问题的解决与优化 已经正确地实现豆瓣图书Top250的抓取工作,并存入excel中,但是很不幸,由于采用的串行爬取方式,每次爬完250页都需要花费7到8分钟,显然让人受不了,所以必须在效率上有所提升才行. 仔细想想就可以发现,其实爬10页(每页25本),这10页爬的先后关系是无所谓的,因为写入的时候没有依赖关系,各写各的,所以用串

继上一篇[Python数据分析]Python3操作Excel-以豆瓣图书Top250为例 对豆瓣图书Top250进行爬取以后,鉴于还有一些问题没有解决,所以进行了进一步的交流讨论,这期间得到了一只尼玛的帮助与启发,十分感谢! 上次存在的问题如下: 1.写入不能继续的问题 2.在Python IDLE中明明输出正确的结果,写到excel中就乱码了. 上述两个问题促使我改换excel处理模块,因为据说xlwt只支持到Excel 2003,很有可能会出问题. 虽然“一只尼玛”给了一个Validate函

本文利用Python3爬虫抓取豆瓣图书Top250,并利用xlwt模块将其存储至excel文件,图片下载到相应目录.旨在进行更多的爬虫实践练习以及模块学习. 工具 1.Python 3.5 2.BeautifulSoup.xlwt模块 开始动手 首先查看目标网页的url: https://book.douban.com/top250?start=0, 然后我尝试了在代码里直接通过字符串连接仅改变”start=“后面的数字的方法来遍历所有的250/25 = 10页内容,但是后来发现不行,那样的话出

因为工作要求, 需要对EMF文件文字内容做分析.....SO, 如下代码出现了 懒得加注释了, 反正对外接口属性就那么几个, 根据英文猜吧, 很容易的 说明一下: 这个东西结果会对所有文字内容按照左上到右下的顺序排序(EMF内数据顺序是根据画图顺序来的, 所以不一定是什么顺序, 但是数据分析就要得到行列关系) 但是图片没有行列概念, 所以我简单借鉴了一下纯粹横排版模式, 认为2个文字元素, 只要显示范围的中线在对方范围内, 就会被认为是同一行 2015-10-19: 1.修改了几个排序时的BUG

Kyligence联合创始人兼CEO,Apache Kylin项目管理委员会主席(PMC Chair)韩卿 武汉市云升科技发展有限公司董事长,<智慧城市-大数据.物联网和云计算之应用>作者杨正洪 万达网络科技集团大数据中心副总经理,<Spark高级数据分析>中文版译者龚少成 数据架构师,IT脱口秀(清风那个吹)创始人,<开源大数据分析引擎Impala实战>作者贾传青 等等业内专家联合推荐 Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查

Flask:Python系的轻量级Web框架. 1. 网页爬虫工具集 Scrapy 推荐大牛pluskid早年的一篇文章:<Scrapy 轻松定制网络爬虫> Beautiful Soup 客观的说,Beautifu Soup不完全是一套爬虫工具,需要配合urllib使用,而是一套HTML/XML数据分析,清洗和获取工具. Python-Goose Goose最早是用Java写得,后来用Scala重写,是一个Scala项目.Python-Goose用Python重写,依赖了Beautiful S

1. What - 什么是CC攻击 CC攻击,即针对应用层HTTP协议的DDos攻击,攻击者在短时间内向目标服务器发送大量的HTTP请求,使得服务器会非常繁忙,资源消耗会增加:同时,如果请求中包含基于数据库的查询,也会对数据库的性能造成影响.   2. Why - 为什么要防范CC攻击 降低Qos质量,妨碍正常用户的访问,严重时会使服务不可用.   3. how - 如何防范 1) 确认HTTP请求会话唯一性 客户端IP+session,服务端可以做判断,相同时刻下的请求,如果客户端IP出现的次