《中电十四所》专题

模块是 Perl 里重复使用的基本单元。在它的外皮下面，它只不过是定义在一个同名文件 （以.pm结尾）里面的包。本章里，我们将探究如何使用别人的模块以及创建你自己的 模块。 Perl 是和一大堆模块捆绑在一起安装的，你可以在你用的 Perl 版本的 lib 目录里找到 它们。那里面的许多模块将在第三十二章，标准模块，和第三十一章，用法模块里描述。 所有标准模块都还有大量的在线文档，很可能比这本书更

布局，可以理解成 “制作常见图形的函数”，有了它制作各种相对复杂的图表就方便多了。 布局是什么 布局，英文是 Layout。从字面看，可以想到有“决定什么元素绘制在哪里”的意思。布局是 D3 中一个十分重要的概念。D3 与其它很多可视化工具不同，相对来说较底层，对初学者来说不太方便，但是一旦掌握了，就比其他工具更加得心应手。下图展示了 D3 与其它可视化工具的区别： 可以看到，D3 的步骤相对来说

欢迎阅读另一个 3D Matplotlib 教程，会涉及如何绘制三维散点图。 绘制 3D 散点图非常类似于通常的散点图以及 3D 线框图。 一个简单示例： from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style style.use('ggplot') f

您好，欢迎阅读 Matplotlib 教程中的 3D 绘图。 Matplotlib 已经内置了三维图形，所以我们不需要再下载任何东西。 首先，我们需要引入一些完整的模块： from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt 使用axes3d是因为它需要不同种类的轴域，以便在三维中实际绘制一些东西。 下面：

在这篇 Matplotlib 教程中，我们将介绍如何创建实时更新图表，可以在数据源更新时更新其图表。 你可能希望将此用于绘制股票实时定价数据，或者可以将传感器连接到计算机，并且显示传感器实时数据。 为此，我们使用 Matplotlib 的动画功能。 最开始： import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animati

原文：10 Minutes to pandas 来源：【原】十分钟搞定pandas 官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译，原文在这里。这篇文章是对 pandas 的一个简单的介绍，详细的介绍请参考：秘籍 。习惯上，我们会按下面格式引入所需要的包： In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [

开源实时日志分析ELK平台(ElasticSearch, Logstash, Kibana组成)，能很方便的帮我们收集日志，进行集中化的管理，并且能很方便的进行日志的统计和检索，下面基于ELK的最新版本5.2.2进行一次整合测试。 ElasticSearch是一个高可扩展的开源的全文搜索分析引擎。它允许你快速的存储、搜索和分析大量数据。ElasticSearch通常作为后端程序，为需要复杂查询的应

Q：大数据只代表那些量很大的数据吗? A: 虽然从名字上看是这样，但是实际上我们用“大数据”来形容因为某种原因无法适应传统数据库软件工具的数据，而这些软件工具在过去的数十年间一直被用于分析和商业智能。举个例子，大数据也许无法完全适应关系型数据库(例如图像的像素数据)，或者需要经过特别的处理才能和其他数据共同使用(例如从机器设备获得的时间序列数据)。 Q: 我们在油气行业不是一直都在用大数据吗? A

Go语言提供了一种机制，能够在运行时更新变量和检查它们的值、调用它们的方法和它们支持的内在操作，而不需要在编译时就知道这些变量的具体类型。这种机制被称为反射。反射也可以让我们将类型本身作为第一类的值类型处理。 在本章，我们将探讨Go语言的反射特性，看看它可以给语言增加哪些表达力，以及在两个至关重要的API是如何使用反射机制的：一个是fmt包提供的字符串格式功能，另一个是类似encoding/jso

Maurice Wilkes，第一个存储程序计算机EDSAC的设计者，1949年他在实验室爬楼梯时有一个顿悟。在《计算机先驱回忆录》（Memoirs of a Computer Pioneer）里，他回忆到：“忽然间有一种醍醐灌顶的感觉，我整个后半生的美好时光都将在寻找程序BUG中度过了”。肯定从那之后的大部分正常的码农都会同情Wilkes过分悲观的想法，虽然也许会有人困惑于他对软件开发的难度的天

Internet并不安全。 现如今，每天都会出现新的安全问题。 我们目睹过病毒飞速地蔓延，大量被控制的肉鸡作为武器来攻击其他人，与垃圾邮件的永无止境的军备竞赛，以及许许多多站点被黑的报告。 作为Web开发人员，我们有责任来对抗这些黑暗的力量。 每一个Web开发者都应该把安全看成是Web编程中的基础部分。 不幸的是，要实现安全是困难的。 Django试图减轻这种难度。 它被设计为自动帮你避免一些we

十八、HTTP 和表单 通信在实质上必须是无状态的，从客户端到服务器的每个请求都必须包含理解请求所需的所有信息，并且不能利用服务器上存储的任何上下文。 Roy Fielding，《Architectural Styles and the Design of Network-based Software Architectures》 我们曾在第 13 章中提到过超文本传输协议（HTTP），万维网中通

十五、处理事件 你对你的大脑拥有控制权，而不是外部事件。认识到这一点，你就找到了力量。 马可·奥勒留，《沉思录》 有些程序处理用户的直接输入，比如鼠标和键盘动作。这种输入方式不是组织整齐的数据结构 - 它是一次一个地，实时地出现的，并且期望程序在发生时作出响应。 事件处理器 想象一下，有一个接口，若想知道键盘上是否有一个键是否被按下，唯一的方法是读取那个按键的当前状态。为了能够响应按键动作，你需要

孰能浊以澄？静之徐清； 孰能安以久？动之徐生。 老子，《道德经》 计算机的核心部分称为处理器，它执行构成我们程序的各个步骤。 到目前为止，我们看到的程序都是让处理器忙碌，直到他们完成工作。 处理数字的循环之类的东西，几乎完全取决于处理器的速度。 但是许多程序与处理器之外的东西交互。 例如，他们可能通过计算机网络进行通信或从硬盘请求数据 - 这比从内存获取数据要慢很多。 当发生这种事情时，让处理器处

强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，也是最老的领域之一。自从 1950 年被发明出来后，它被用于一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和机器控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了 Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，在多数游戏中，比人类玩的还好，它仅