杨今朝

摘要： 1 阅读全文

摘要： ping检查hosts 网络 for i in `awk '{print $1}' /etc/hosts|grep -v '#'`;do ping $i -c2 -w2 -i 0.2>/dev/null&&echo $i is up||echo$i is down;done awk '{print 阅读全文

摘要： 1、查看在运行的虚拟机 virsh list 2、启动虚拟机 virsh start win10 3、挂起虚拟机 virsh suspend win10 4、恢复被挂起的虚拟机 virsh resume win10 5、开机启动虚拟机，即在虚拟机服务（libvirt）启动的时候，就启动虚拟机。 vi 阅读全文

摘要： 1、安装 pip3 install pqi 2、查看当前的源 pqi show 3、查看当前的可用源 pqi ls 4、切换源 pqi use username(如aliyun) 阅读全文

摘要： 基本概念： 在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音，影响计算的结果；二是因为无关的特征会加大计算量，耗费时间和资源。所以我们通常会对数据重新变换一下，再跑模型。数据变换的目的不仅仅是降维，还可以消除特征之间的相关 阅读全文

摘要： #python版本3.7 import re, collections #将语料库里的单词全部转换为小写def words(text): return re.findall('[a-z]+', text.lower()) #词频统计def train(features): model = colle 阅读全文

摘要： 基础知识储备： 导入常用python package导入文章content，导入停用词表使用jieba对content内容分词创建函数去除content中的停用词（注意格式的不同 dataframe, series, list）统计词频：使用词云画图创建词云展示使用IF-IDF提取关键字构建LDA主 阅读全文

摘要： 工作流程： 在数据科学竞赛的解决问题的七个步骤： 1.问题或问题的定义。（理解题目）2.获得培训和测试数据。（获取数据）3.争论,准备清理数据。（初步清洗数据）4.分析、识别模式,并探索数据。（特征工程）5.模型,预测和解决问题。（机器学习算法介入）6.可视化报告,并提出解决问题的步骤和最终的解决方 阅读全文

摘要： %matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd #引入数据 from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housinghou 阅读全文

摘要： 创建一维数组： 创建二维数组： 查看数组形状： 参数为列表的创建方法： 创建一个10*8的全为1的矩阵： 创建4*4全为0的矩阵: 填充矩阵： 创建满秩矩阵： 平均分组：（0-100） 迭代器生成数组，左闭右开：步长为2的数组 随机生成一个一维数组，5个元素: np.random.ranint(0, 阅读全文