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Python 数据挖掘与机器学习实战（一）：Python 语言优势及开发工具
**编者按**：本文节选自方巍著《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的部分章节。
七年没能将 Python 集成到 Excel，Python 之父加入微软三年后成了！
可以实现目前人气极高的机器学习
LLVM：Swift、Rust、Clang 等语言的强大后盾
在软件开发领域，我们看到一些新的开发语言和改进如雨后春笋般涌现。它们为开发人员在开发速度、安全性、便利性、可移植性和功能上提供了多种选择。这可部分归因于我们具备了构建语言尤其是编译器的新工具，其中首屈一指的就是LLVM。LLVM不仅简化了新语言的创建工作，而且提升了现有语言的发展。本文介绍了LLVM的功能和使用机制，并未来发展做了展望。
如何从 Pandas 迁移到 Spark？这 8 个问答解决你所有疑问
当你的数据集变得越来越大，迁移到Spark可以提高速度并节约时间。
数据洪流时代，企业如何释放数据价值才能步入发展“快车道”？
随着数字化不断推进，全球数据量以超过 59% 的年增长率快速增长，中国的数据量增速比全球更快。其中，80% 是非结构化和半结构化数据。
华为云数智融合驱动智慧出行：T3 出行的 Lakehouse 实践
让数据高效激发出更多AI创新能力
巧用 Python 访问台达 AS228 交互
在去年的时候，就某一个项目需要采用Python语言进行数据的交互。去年本人的精力主要还是放在伺服轴控这方面。今年强行让自己的技能再次升级，所以利用了有限的时间，学习了Python语言。今天就带来巧用Python访问台达AS228交互。
详解 python 的运行方式
python包含两种运行方式：交互式和脚本式。交互式可以通过cmd命令行窗口或者IDEL实现，而脚本式通过写一个脚本（.py结尾的文档）实现。其中交互式主要用于简单的python运行或者测试，而脚本式是运行python程序的主要方法。
挑战 30 天学完 Python：Day15 错误类型
🎉 本系列为Python基础学习，原稿来源于 30-Days-Of-Python 英文项目，大奇主要是对其本地化翻译、逐条验证和补充，想通过30天完成正儿八经的系统化实践。此系列适合零基础同学，或仅了解Python一点知识，但又没有系统学习的使用者。总之如果你想提升自己的
Python 入门指南之交互式输入行编辑历史回溯
读过这本指南应该会让你有兴趣使用 Python —— 可能你已经期待着用 Python 解决你的实际问题了。可以在哪里进行一步学习？
蓝易云 - Mac 部署 Python 语言 json 模块（Anaconda）
在Mac上部署Python语言的json模块其实是一个相对简单的过程，因为json模块是Python标准库的一部分，无需额外安装。但如果你使用Anaconda作为你的Python环境管理器，那么这个过程可能会有一些不同。
ubuntu 下安装 transition_amr_parser 教程。
在Ubuntu操作系统上安装transition_amr_parser是一个常见的任务，该工具用于自然语言处理和语义解析。以下是一个符合SEO标准的、原创的教程，演示了如何在Ubuntu上安装transition_amr_parser。
翻译：《实用的 Python 编程》01_04_Strings
《Practical Python Programming》By dabeaz
Linux 下安装 Python3.6.8（超级详细）
在Linux系统中，一般都自带的有Python，不过Linux下自带Python大都是 2.7.5版本的，如果我们想要使用python3的话，最好是再重新装一个Python3的环境，让python2和python3共存。
Python 零基础入门的第一天——开发环境的搭建
Python的创始人为吉多范罗苏姆（Gudio van Rossum），1989年的圣诞节期间，吉多范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的解释程序，作为ABC语言的一种继承，因此诞生了Python语言。
Python 与数据库交互的最佳实践
当Python与数据库交互时，最佳实践涉及多个方面，包括连接管理、错误处理、参数化查询以及使用ORM等。以下是一些最佳实践的具体示例和代码：
Python 之父宣布退休，但 Python 仍在吞噬世界
10 月 30 日，Python 之父 Guido 宣布退休，离开 Dropbox。他发推文说，“这件事感觉既苦涩又甜蜜：苦涩的是，我马上要离开 Dropbox，现在已经退休；甜蜜的是，在 Dropbox 做工程师期间，我学到很多，比如类型标注就来自这段经历。我会非常怀念在这里工作的日子。”
盘点 12 个 Python 数据可视化库，通吃任何领域
在数据可视化的研究热潮中，如何让数据生动呈现，成了一个具有挑战性的任务，随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。
Python 正在吞噬世界
2018 到 2019 年，所有编程语言的流行度都在下滑，除了 Python。Python 为什么会变得越来越火？本文梳理了 Python 的发展史，试图揭示背后的秘密。
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