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该读

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索引了作者 blog 中所有相关 SQLite 文章; 以及其它珍奇的 SQLite 相关资源.

(是也乎:

charles leifer 是位 SQLite 痴迷者 ;-) 持续贡献了多种基于 SQLite 的神奇东西.以往 周刊都有介绍. )

自从 2008年 McKinney 开始上手以来, Pandas 已经成为数据科学家最流行最实用的软件组件之一. 通过 IPython/Jupyter notebook 和 Pandas 使用 Python 能令各种数据集的分析简洁/快速. 此文展示了如何基于 data.gov 提供的 巴尔的摩市工资 数据进行分析.

专门为新人创建的 机械学习案例 Notebook.

目标是展示 ML 项目的真实过程. 一起来完善吧

(是也乎:

Notebook 已经再次被解构了, 不再指移动电脑, 而是专门指向 ipynb 的 nb 但是,真心无法找到一个合心的翻译: 闹书? 折腾本?

看大家是否有创意翻译好. )

Twitter 是最流行的社交平台,支持用户分享 140 字以内的任意想法并快速传播. 用 Python 可以快速完成一个 Twitter 机械人. 通过 API 获取随机的 Chuck Norris 引用, 每分钟自动张贴到你的 Twitter 上. 详见: http://scrolltest.com/10-minutes-to-make-our-twitter-bot-with-tweepy-in-python/#sthash.UeWWjdXT.dpuf

(是也乎:

只是呢...在中国 Twitter 已经成功的从人民头脑中净化走了. )

可能大家都听说过 TTD 中应该尽可能的隔离外部系统. 但是,总是无法明确具体怎么作?!

当然,在 Django 中的 isolation 能轻易的作到! 对任意对象进行 创建/保存/检查属性.

基于 github 生态,进行文档的持续集成!

Michela Ledwidge 是位艺术家,在重新导演电影和游戏间的界定. 2004年, 她就获得了 NESTA创新奖 remixable film , 其中包含了她在视觉和数字文化方面的尝试. 她也是 国防部工作室的联合创始人,一直领导多项产品的创新.

I am extremely happy to report that this year’s Frank Willison Award was presented at OSCON 2015 to Jessica McKellar (see Award Ceremony).

文章涉及内容其实比较简单. 但非常基础业务: 对客户进行细分. 核心目标是识别不同类型的客户, 进而发现如何找到更多用户的方法,然后就可以... 嗯哼! 获得更多客户!

展示如何分析,使用 K-均值聚类 算法,进行客户细分的探索.

要理解 Django 中间件的工作原理, 霰记住 Django 的基本架构和由请求和响应构成的. 中间件顾名思义就是停留在中间的组件 ;-) 详细链接中...

工作

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项目

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计算图形工具包

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基于 C++ 后端,可用 CUDA 加速的计算过程图形化分析工具! )

前文介绍的文档持续集成示例

对 PostgreSQL 数据库提取指标数据.

嗯哼 https://github.com/Long-live-shadowsocks/

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LLAP SS !-)

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用tornado实现的高性能代理服务器

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国人作品! )

帮助选择看什么电影的脚本

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通过SSL流量混淆

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