卡方检验statsmodels实现

整个人类历史都是偶然的吗？我在统计学里寻找答案

这段内容介绍了统计学的重要性和在多个方面的应用。讲解者首先说明统计学怎样理解并应用于日常工作和生活中的随机现象，例如在供应链管理中如何处理设备故障率和配件库存问题。内容强调了单个案例和总体规律的区别，用一个关于健康与不良习惯的案例进行了说明。观众通过学习统计学可以更好地理解和预测随机事件的规律，优化决策过程，减少不确定性。内容适合对数据分析、规律识别和决策优化都感兴趣的专业人士。

Pandas对数据作简单浏览

文东老师详解了使用Pandas库进行数据处理的基本概念，包括但不限于数据框（DataFrame）的认识和操作，以及数据的展示方法。教程中提到了如何使用print命令在不同开发环境中完整显示数据框内容，以及特殊的notebook环境下省略print的操作。介绍了如何通过info函数详细了解数据框包含的变量、各变量的数据类型及存储信息，并无缺失值。数据类型的示例包括整数、浮点数和对象等。文东老师进一步展示了head和tail两个命令，便于查看数据框的顶部和尾部记录。整个视频针对入门Python数据科学领域的人士，尤其是那些希望在数据分析、数据处理方面提升能力的学生或专业人士。

如何用python做机器学习/数据挖掘？

本课程集中讲解Python环境下的机器学习和数据挖掘技术，强调数据挖掘作为知识发现的体系和方法论，而不仅仅是算法问题。scikit-learn（简称sklearn或SKN）被广泛用于这一领域，因其与机器学习和数据挖掘的需求契合度高，尤其是对CRISP-DM方法论的支持。 课程内容包括预处理、特征提取、归一化、降维、特征选择、模型建立、交叉验证、模型选择与评估，覆盖了数据准备至模型评估的核心步骤。此外，指出了scikit-learn的局限性，如在复杂统计模型、时间序列模型及深度神经网络方面的不足。对于数据量大的情景，介绍了随机梯度下降（SGD）等策略，并提到Python其他库，如Pandas和TensorFlow等，在数据挖掘任务中的作用。课程非常适合希望深入理解机器学习和数据挖掘以及scikit-learn使用者的需求。

Oracle数据库日常巡检方法

Oracle数据库管理者需掌握日常巡检的重要性及其操作流程。包括确保数据库的正常运行和备份、检查性能指标和故障日志（如ORA错误）、验证索引有效性、监控表空间和操作系统空间使用情况，以及进行数据库恢复测试。这些操作可通过巡检脚本实现，也要注意与系统日志相结合的数据库性能监控。演示了使用ADDM脚本进行性能分析的过程，并强调了处理领导交代任务的必要性。内容适合数据库管理员、运维工程师、Oracle数据库专家、数据库性能调优人员、IT技术支持人员。

SQL Server 2005安装

视频教程指导观众完成COC2005的安装过程。详述从安装介质自动启动，接受许可条件，到必备组件安装如downa remark2.0和sql native plank。强调系统配置检查的重要性，涵盖软硬件要求。介绍安装向导操作，包括注册信息输入、组件选择如数据库服务、medicine service，特别指出reporting service的IS依赖性。引导用户通过实例管理安装多个数据库实例，并提供账户权限配置及服务启动方案。最后，讲解身份验证设置，包括windows验证和混合模式，并强调排序规则的设置重要性。内容适合数据库管理员、服务器运维人员、IT专业学生、系统架构师、软件开发人员。

Python性能这么差，为什么会在AI中大量使用

尽管Python相较于C++性能较低，但在AI领域占主导的原因在于它作为粘合剂角色的效能与扩展性。Python在数据交互方面与C++或显卡紧密结合，AI行业对此依赖重大。更重要的，科学家原先为替换Fortran选用Python，进而形成强大的科学计算生态。Python的数学库如NumPy在科学计算界获广泛应用，助推了其在AI领域的延续。实际上，在金融AI公司的真实案例中，Python用于快速原型开发，而生产环境转向性能更优的C++。同时，Python全局锁的特性在实验阶段不成问题，但正式环节需要利用C++等语言进行性能提升。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。