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博客目录
1.
Python
❱
1.1.
Python基础库
❱
1.1.1.
NumPy论文都已经登上了Nature,Pythoneer会用了吗?
1.1.2.
Python-标准库之pathlib,路径操作
1.1.3.
Python-标准库heapq,堆数据结构操作详解
1.1.4.
Python-基于ssh连接远程Mysql数据库
1.1.5.
Python-记录re正则模块,方便后期查找使用
1.1.6.
Python-内建模块-bisect,数组二分查找算法
1.1.7.
Python-扑克牌发牌游戏
1.1.8.
Python-中一个好用的地址解析工具cpca(chinese_province_city_area_mapper)
1.1.9.
Python-字典已经是有序的,你知道吗?
1.1.10.
Python-math模块详解
1.1.11.
Python利用partial偏函数,生成不同的聚合函数
1.1.12.
Python内置的-os-模块常用函数、方法
1.1.13.
Python文件打包成exe可执行程序
1.1.14.
《Python-编程从新手到高手》知识点
1.1.15.
Python-单实例模式详解
1.1.16.
Python函数参数:列表作为默认值,一个隐藏的陷阱!
1.1.17.
Python-函数参数类型与使用规则详解
1.1.18.
Rust-是否会重写-Python-解释器与有关的库,替代-C-语言地位?
1.1.19.
Python-3-14-无GIL解释器性能测试:释放多核CPU的并行潜力
1.1.20.
Python-2个好用的装饰器函数
1.1.21.
Python-collections详解:解锁高效数据结构
1.1.22.
Python-标准库之pathlib(二),路径操作
1.1.23.
Python-基于协程的端口扫描工具
1.1.24.
Python-利用-uv-“一键”-快速部署服务
1.1.25.
Python-迈向强类型化的优雅转变
1.1.26.
Python-项目管理新思路:用-uv-Workspace-共享虚拟环境,省时省空间!
1.1.27.
Python-新晋包项目工具uv的简单尝试
1.1.28.
Python-在指定文件夹安装三方库,并进行加载使用
1.1.29.
Python-装饰器的灵活实现:带参数与不带参数
1.2.
Python数据处理
❱
1.2.1.
对比Excel,利用pandas进行数据分析各种用法
1.2.2.
对csv文件,又get了新的认知
1.2.3.
对csv文件,又get了新的认知(二)
1.2.4.
历史双色球数据分析---python
1.2.5.
利用Python计算两个地理位置之间的中点
1.2.6.
利用Python模拟Excel数据透视表具有“值显示方式”功能
1.2.7.
像excel透视表一样使用pandas透视函数
1.2.8.
Numpy中的shuffle和permutation区别
1.2.9.
pandas-错误提醒:FutureWarning--elementwise-comparison-failed;
1.2.10.
Pandas数据处理误区要知其然知其所以然
1.2.11.
Python--Numpy中的范数
1.2.12.
Python-把csv文件转换为excel文件
1.2.13.
Python-常用的加解密算法实例应用
1.2.14.
Python-处理Excel文件为了通用原则,建议用openpyxl库
1.2.15.
Python-多线程,真实使用代码
1.2.16.
Python-基于datetime库的日期时间数据处理
1.2.17.
Python-利用aiohttp异步流式下载文件
1.2.18.
Python-利用Pandas把数据直接导入Mysql
1.2.19.
Python-利用pandas对数据进行特定排序
1.2.20.
Python-两个字典如何实现相加?(相同的键,值相加)
1.2.21.
Python-小知识系列(一)
1.2.22.
Python-字符串格式化方法总结
1.2.23.
Python-jupyter-常用语句汇总
1.2.24.
Python pandas.2.0-初探
1.2.25.
Python pandas-里面的数据类型坑,astype要慎用
1.2.26.
Python pandas-数据筛选与赋值升级版详解
1.2.27.
Python pandas-数据无法正常分列
1.2.28.
Python pandas.str.replace-不起作用
1.2.29.
Python-pandas遍历行数据的2种方法
1.2.30.
Python-pandas数据分列,分割符号&固定宽度
1.2.31.
Python-pandas数据计数函数value_counts
1.2.32.
Python-pandas在读取csv文件时(linux与windows之间传输),数据行数不一致的问题
1.2.33.
Python常用语句汇总
1.2.34.
Python加载txt数据乱码问题升级版解决方法
1.2.35.
Python数据处理中-pd-concat-与-pd-merge-区别
1.2.36.
Python数据预处理中One-Hot编码的方法
1.2.37.
Python通过修改系统注册表,强制设置Excel宏信任级别
1.2.38.
Python用xlwings库处理Excel
1.2.39.
Python中的Lambda匿名函数
1.2.40.
Pythonner还在为了练习Numpy而没有真实数据而烦恼吗?
1.2.41.
Python 利用矢量化,计算2个经纬度之间的距离
1.2.42.
Python pandas中重排列与列重名
1.2.43.
Python-Pandas导出Excel时保留URL为纯文本的完美方案
1.2.44.
Python-基于hdfs路径统计hive表存储信息
1.2.45.
Python-基于OpenList接口下载夸克网盘资源
1.2.46.
Python-基于pyhive库操作hive
1.3.
polars-学习
❱
1.3.1.
Python polars学习 01_读取与写入文件
1.3.2.
Python polars学习 02_上下文与表达式
1.3.3.
Python polars学习 03_数据类型转换
1.3.4.
Python polars学习 04_字符串数据处理
1.3.5.
Python polars学习 05_包含的数据结构
1.3.6.
Python polars学习 06_Lazy-Eager-API
1.3.7.
Python polars学习 07_缺失值
1.3.8.
Python polars学习 08_分类数据处理
1.3.9.
Python polars学习 09_数据框关联与拼接
1.3.10.
Python polars学习 10-时间序列类型
1.3.11.
Python-polars学习-11-用户自定义函数
1.4.
数据可视化
❱
1.4.1.
利用Python+PyEcharts画出《人民日报》各国疫情图
1.4.2.
利用Python画出《人民日报》各国疫情图——南丁格尔玫瑰图
1.4.3.
罗兰贝格图--Python等高线图(平滑处理)
1.4.4.
Matplotlib-自定义函数实现左边柱形图,右边饼图
1.4.5.
Python-基于pyecharts自定义经纬度热力图可视化
1.4.6.
Python-利用Matplotlib制作初中时圆规画的图
1.4.7.
Python-基于Matplotlib制作动态图
1.4.8.
Python-基于plotly库快速画旭日图
1.4.9.
Python-基于plotly库快速绘制时间线图
1.5.
Python图像处理
❱
1.5.1.
利用Python-自己动手制作动漫效果图片
1.5.2.
利用Python对图片进行马赛克处理
1.5.3.
利用Python对图片进行模糊化处理
1.5.4.
Python---opencv一次读取视频里面多张视频帧
1.5.5.
Python-人脸检测方法总结
1.5.6.
Python基于opencv-“三维”旋转图片,解决日常小问题
1.5.7.
Python-利用4行代码实现图片灰度化
1.5.8.
Python-利用聚类算法对图片进行颜色压缩
1.5.9.
Python-微信头像添加国旗
1.5.10.
Python-一个在本地给图片添加水印的小工具
1.5.11.
利用Python生成手绘效果的图片
1.5.12.
利用Python实现二维码自由
1.6.
数据采集
❱
1.6.1.
Python-利用协程采集想看的《人世间》下载地址
1.6.2.
Python-中一个好用的股票开源库akshare
1.6.3.
Python-利用协程整合IPTV直播源
1.7.
数据分析与挖掘
❱
1.7.1.
《精益数据分析》读书分享-----增长引擎说
1.7.2.
不同岗位的数据分析人员,可能使用不同的分析方法
1.7.3.
传统统计分析在Python中的使用
1.7.4.
机器学习-决策树原理-Python
1.7.5.
机器学习算法总结
1.7.6.
机器学习之sklearn-feature_selection-chi2基于卡方,特征筛选详解
1.7.7.
利用熵值法确定指标权重---原理及Python实现
1.7.8.
Python-利用数据分布直方图来确定合适的阈值
1.7.9.
Python-如何确定K-Means聚类的簇数
1.8.
NLP
❱
1.8.1.
Python-除了结巴分词,还有什么好用的中文分词工具?
1.8.2.
Python调用apiKey试玩ChatGPT
1.8.3.
自然语言处理(NLP)-Bert与Lstm结合
1.9.
数学知识
❱
1.9.1.
分类问题中Sigmoid-与-Softmax-区别
1.9.2.
利用Python枚举所有的排列情况
1.9.3.
让ChatGPT回答闰年的计算逻辑
1.9.4.
Python-使用sklearn计算余弦相似度
1.9.5.
Python利用枚举法,解决一道面试算法题
1.10.
Web
❱
1.10.1.
Python中一个构建-web-页面的神奇库-streamlit
2.
Hive
❱
2.1.
Hive---HQL支持的2种查询语句风格,你喜欢哪一种?
2.2.
Hive-数据聚合成键值对时,根据值大小进行排序
2.3.
Hive-中把一行记录拆分为多行记录
2.4.
Hive中的常用函数
2.5.
Hive-中的各种常用set设置
2.6.
Hive中对相邻访问时间进行归并分组
2.7.
Hive中各种日期格式转换方法总结
2.8.
hadoop-常用命令总结
3.
Linux
❱
3.1.
Linux-(Centos-7)中-Anaconda环境管理,安装不同的版本Python包
3.2.
Linux之NTFS、FAT32、exFAT-各种格式硬盘挂载整理
3.3.
SecureCRT利用Python脚本自动登陆服务器,自动验证Google-Authenticator动态验证码
3.4.
数据分析师常用的-Linux-命令总结
3.5.
在Linux服务器上部署Jupyter-notebook
4.
Clickhouse
❱
4.1.
Clickhouse-读取存储在hdfs的hive表数据
4.2.
Clickhouse-基础使用教程
4.3.
Clickhouse中创建生成日期序列自定义函数
5.
EXCEL数据处理-VBA
❱
5.1.
Excel中的标准差stdev-S和stdev-P区别
5.2.
数据去重-----VBA字典法
6.
大模型相关
❱
6.1.
尝试-gemini-cli,在本地开发俄罗斯方块
6.2.
基于DeepSeek,构建个人本地RAG知识库
7.
随笔
❱
7.1.
工欲善其事必先利其器
7.2.
吴军老师的《计算之魂》部分重点摘要
7.3.
从互联网+,到DeepSeek+,新一轮的技术变革
7.4.
管理的精髓
Light
Rust
Coal
Navy
Ayu
DataShare
机器学习算法总结
作者:数据人阿多
根据自己看的一些书籍及技术博客等内容,对机器学习算法进行一些总结,供大家参考