数据科学速查手册（包括机器学习，概率，微积分，线性代数，python，pandas，numpy，数据可视化，SQL，大数据等方向）

常见病饮食宜忌速查手册/<国医绝学健康馆>编委会编.—重庆:重庆出版社,2010.3 (国医绝学健康馆) 记忆力衰退 语言迟钝.视物模糊.记忆力差.对外界事物反应迟钝.思考问题迟缓,出现这种情况就需要进行调养了.智力不足多因肝肾亏损.心气不足.脾肾两亏.气血虚弱而引起.出现这种情况有些是由于先天父母精血不足.肾气虚弱所致:有些是由于后天养护失宜,饮食不调.疾病缠绵,治理不当或久治不愈而致. 饮食宜忌 宜·1.宜多吃胡萝卜.白菜.洋葱.辣椒.生姜.柠檬.香蕉.菠萝.无花果.梨.核桃.虾等.这些食

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> zw版-Halcon常用函数Top100中文速查手册 Halcon函数库非常庞大,v11版有1900多个算子(函数). 这个Top版,对最常用的函数,做了中文说明,目前约250条,以后会逐步优化.增减. 目标是,类似常用英文单词500一样,做成<Halcon常用函数300条>.<halcon常用函数500条>等版本,方便大 家学习. 考虑到通用性,函数采用的是Halcon手册格式,没有转成delphi版,请大家注意.

1.Hardware CPU information: cat /proc/cpuinfo 物理core个数: 统计core 逻辑CPU个数:统计processor Memory information: free -m 其中-+buffer是针对OS/App来说的. Disk information: fdisk -l df -h IO 性能: iostat -d -x -k 1 10 此命令属于sysstat包 观察await 平均io operation等待时间 观察%util 一秒中IO

R语言data.table速查手册 介绍 R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本,让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加.data.table已经在金融,基因工程学等领域大放光彩.他尤其适合那些需要处理大型数据集(比如 1GB 到100GB)需要在内存中处理数据的人.不过这个包的一些符号并不是很容易掌握,因为这些操作方式在R中比较少见.这也是这篇文章的目的,为了给大家提供一个速查的手册. data.table的通用格式: DT[i, j, by],对于数据集DT,

本文翻译自文章: Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science ,同时添加了部分注解. 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包.它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势. 如果你想学习Pandas,建议先看两个网站. (1)官网: Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas

一.常用指令 二.算术运算指令 三.逻辑运算指令四.串指令 五.程序跳转指令------------------------------------------ 计算机寄存器分类简介: 32位CPU所含有的寄存器有:4个数据寄存器(EAX.EBX.ECX和EDX)2个变址和指针寄存器(ESI和EDI) 2个指针寄存器(ESP和EBP) 6个段寄存器(ES.CS.SS.DS.FS和GS)1个指令指针寄存器(EIP) 1个标志寄存器(EFlags) 1.数据寄存器数据寄存器主要用来保存操作数和运算结

awk速查手册 score.txt cat score.txt Marry 2143 78 84 77 Jack 2321 66 78 45 Tom 2122 48 77 71 Mike 2537 87 97 95 Bob 2415 40 57 62 netstat.txt $cat netstat.txt Proto Recv-Q Send-Q Local-Address Foreign-Address State tcp 0 0 0.0.0.0:3306 0.0.0.0:* LISTEN t

关键缩写和包导入 在这个速查手册中,我们使用如下缩写: df:任意的Pandas DataFrame对象 同时我们需要做如下的引入: import pandas as pd 导入数据 pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数

本文翻译自文章:Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包.它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势. 如果你想学习Pandas,建议先看两个网站. (1)官网:Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas:10 Minutes to