###一天紧张的培训课程，在William老师精彩的编排和带领下感受到很大的收获。 利用XMind在课后做了一个整理， 希望对自己和其他人以后在做Presentation的时候有所帮助。 另外在此给XMind点赞， 因为这个图的大部分内容是通过ipad完成的，然后导出到Laptop继续编辑， 实在太方便了。 用了这么多年， 电脑换了N台，但几乎只有这个软件一直跟着我。

如果要了解区块链式怎么工作的，下面这篇算是说的比较清楚了 How does the blockchain work 文章从一个简单的案例入手， 如果你我拿明天旧金山的天气打赌50美元，可以用哪几种方式来保证赌局结束时这50美元会正确的得到分配？ 如果我和你已经很熟，这当然不是问题，输的人肯定不会冒着被鄙视的危险，把$50交给赢得人。 如果两人不熟，那么可以定一个合同， 等到...

源码 import jieba from jieba.analyse import extract_tags from collections import Counter from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt def stopwordslist(filepath): stopword...

源码 import tensorflow as tf import numpy as np # create data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 # create tensorflow structure start # Weights = tf.Variabl...

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监控的艺术 这本书非常系统的讲述了IT系统监控的枝干和脉络，对监控的方方面面都进行了梳理。 对于想了解监控的确是一本不可多得的书。

有的书只要翻了几页就知道值得一读，包括这本《数据化决策》。 开篇用三个量化小故事一下子抓住了我的心， 让我忍不住要看下去， 其中的这段摘要更是讲透了如何开展量化。 记住， 量化的概念是“减少不确定性”， 而且没有必要完全消除不确定性。 这是本书的核心观点。 对于如何量化，这里也做下笔记， 对一些常用的数据描述给给复习一下： 众数 数据中出现频率最高的数值 中位数 将数据从小到大排列...

Series >>> from pandas import Series >>> s3 = Series([3, 9, 4, 7], index=['a', 'b', 'c', 'd']) >>> s3 a 3 b 9 c 4 d 7 dtype: int64 >>> s3 * 5 a ...

既然入了数据分析的坑，那就让我在坑里耍耍吧。 尝试了几天R语言， 发现它在数据分析领域中实在太便利了， 因为强大的开发库，所以做数据分析，统计甚至绘图都手到擒来。 工欲善其事，必先利其器。有了这么好用的工具， 做起事情来当然会事半功倍。 Python作为我的另外一个钟爱的语言， 虽然在数据分析领域也驾轻就熟， 但是和R比起来， 还是显得稍逊一筹。 不过Python的强大在于包罗万象，所...

关于数据可视化，在拥有了足够以及可信的数据以后，剩下的就是如何展现了。 先分享几个python的几个插件，因为python用来处理数据实在是太强大了。 mpld3 bokeh 有关时间趋势的可视化 时间数据分为离散时间和延续时间。 离散时间数据来自于某个具体的时间点或者时段， 可能的数值也是有限的。 类似温度这样的数据则是延续性的。 柱形图 处理的数据都是正数时，请...