Python获取二维矩阵每列最大值的方法 因为做项目中间有一个很小的环节需要这个功能，所以就写了一个简单的小函数，下面是具体实现： #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 \'\'\' __Author__:沂水寒城 \'\'\' ...
2018-04-27如何实现大数据时代下的人力破局 大数据时代对传统服务领域的渗透尤为明显，作为与数据打交道最为频繁的人力资源管理行业，更亟待技术改革，应对数据之战的考验更显紧迫。如何突围大数据时代下的人力变局，树立 ...
2018-04-27
Python表示矩阵的方法分析 本文实例讲述了Python表示矩阵的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 在c语言中，表示个“整型3行4列”的矩阵，可以这样声明：int a[3][4];在python中一不能声明变量int，二不 ...
2018-04-27从数据中心角度衡量云计算风险 有些小公司并不具备很完整的IT系统及团队，云计算就成了他们最容易也最节省成本的解决方案。大公司们则会采取循序渐进的方式，首先会进行测试，接着仅将某些应用与系统进行迁移， ...
2018-04-27
Python实现打印螺旋矩阵功能的方法 本文实例讲述了Python实现打印螺旋矩阵功能的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 一、问题描述 输入N, 打印 N*N 螺旋矩阵 比如 N = 3，打印： 1 2 3 8 9 4 7 6 5 ...
2018-04-26
浅析Python中的多条件排序实现 多条件排序及itemgetter的应用 曾经客户端的同事用as写一大堆代码来排序，在得知Python排序往往只需要一行，惊讶无比，遂对python产生浓厚的兴趣。 之前在做足球的积分榜 ...
2018-04-26
年月北京，数据分析研究院进行了『业务数据分析师考试大纲』研讨会议，会议后发布了最新考试大纲（第八届），相关文章可阅读《国内普遍认可的数据分析师认证，持证者前景一片蓝海》同年月，考试中心命题组邀请了业 ...
2018-04-26
数据科学领域的20位杰出女性 很长一段时间，在科学、技术、工程和数学等领域工作的女性都不受重视和欢迎。比如Katherine Johnson和她的同事们，曾在NASA早期的太空计划中做出了卓越的贡献。但是直到两年前， ...
2018-04-26【上海梦马商贸有限公司】招聘数据分析师 上海梦马，致力于跨境电商出口贸易，货通全球。出口贸易+互联网+零售+产品创新+海外社交媒体营销，应用互联网开发模式开发产品，用互联网模式干掉中间环节，致力于让全球每 ...
2018-04-26【重庆多企源科技有限公司】招聘数据分析师 重庆多企源科技有限公司是专业提供，网站建设， 软件设计，手机软件开发的软件公司。我们会尽全力使您的项目有更高的效率和更好的用户体验。不仅让你的软件更专业，同时也 ...
2018-04-26【石家庄通审软件科技有限公司】招聘数据分析师 石家庄通审公司，专注于审计信息化及大数据环境下的审计数据服务，以及财税领域专业化信息技术产品开发及咨询服务。通审公司致力于审计信息化工作十几年来，经历了审 ...
2018-04-26
我们分析了上百个公众号，告诉你哪几个最走心… 不知道身为技术人的你有没有过这种感觉：技术类的公众号种类和数量繁多，经常看的人眼花缭乱，真正能够助力学习和工作的却很少，要从成百上千的内容里挑出一些精 ...
2018-04-26
数据分析师需要理解哪些数据 数据分析这门职业很早就有，只不过随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始重视数据资产，优秀的数据分析师也随之成为最热门的工作职位。 每个行业都有特定的数据类型， ...
2018-04-26
大数据分析之数据选择限制 大数据实践应用的过程中难免出现一些错误，为大家简述下关于限制选择的这方面问题，希望对从事大数据的同学有所帮助。 大多数企业在数据中心兼并方面所犯的第三个过错是，试 ...
2018-04-26
在Python程序中进行文件读取和写入操作的教程 读写文件是最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数，用法和C是兼容的。 读写文件前，我们先必须了解一下，在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现 ...
2018-04-26
“大数据”并非“大神话” “大数据”，眼下热得很。从某种意义上看，现在或未来，“得数据者得财富”，甚至“得数据者得天下”，并不夸大。因为，“大数据”不是数据大和数据多，而是从繁杂数据中摸索出规律性 ...
2018-04-26python中使用%与.format格式化文本方法解析 初学python，看来零零碎碎的格式化文本的方法，总结一下python中格式化文本的方法。使用不当的地欢迎指出谢谢。 1、首先看使用%格式化文本 常见的占位符： 常见的占 ...
2018-04-26
大数据归档应是企业的关键任务之一 大数据有其历史的一面：个人需要查找整个企业的旧数据来确定相关的发展趋势，或更充分的了解目前的业务问题。长期来看，这有助于相关不好的因素可以缓解。 在这样的背景 ...
2018-04-26从云计算的角度分析企业大数据 目前，各大企业对于云计算技术的应用都尤为关注，而基于云的解决方案也为企业提供了巨大的价值，云处理大数据的能力正为企业带来更多的利益，用于供应链的云解决方案中已经很好地 ...
2018-04-26Python矩阵常见运算操作实例总结 本文实例讲述了Python矩阵常见运算操作。分享给大家供大家参考，具体如下： python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。 一.numpy ...
2018-04-26在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09
