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分享7个技巧帮助你做数据分析工作

发布时间:2021-02-03 15:49:11 所属栏目:动态 来源:互联网
导读:我们可以为输出操作数指定一个名字asmSymbolicName,汇编指令中可以使用这个名字引用输出操作数。 除了使用名字引用操作数外,还可以使用序号引用操作数。比如输出操作数有两个,那么可以用%0引用第1个输出操作数,%1引用第2个操作数,以此类推。 输出操作数

我们可以为输出操作数指定一个名字asmSymbolicName,汇编指令中可以使用这个名字引用输出操作数。

除了使用名字引用操作数外,还可以使用序号引用操作数。比如输出操作数有两个,那么可以用%0引用第1个输出操作数,%1引用第2个操作数,以此类推。

输出操作数的约束部分必须以“=”或者“+”作为前缀,“=”表示只写,“+”表示读写。在前缀之后,就可以是各种约束了,比如“=a”表示先将结果输出至rax/eax寄存器,然后再由rax/eax寄存器更新相应的输出变量。

cvariablename为代码中的C变量名字,需要使用括号括起来。

4. 输入操作数(input operands)

内联汇编可以有零个或多个输入操作数,输入操作数来自C代码中的变量或者表达式,作为汇编指令的输入,每个输入操作数的格式如下:
 

数据科学的三个层次

在讨论数据科学能力进程表之前,首先介绍数据科学的三个层次。本节将讨论笔者认为的数据科学能力的三个层次:1级(基础)、2级(中级)和3级(高级)。能力从1级增加到3级。这里将使用Python作为默认语言,即使其他编程语言(例如R,SAS和MATLAB)也可用于数据科学。

基础水平

在第一级,你应该学会使用通常以逗号分隔符(CSV)文件格式表示的数据集,应该具备掌握数据基础知识的能力,如数据可视化和线性回归。

1. 数据基础知识

能够操作、清理、结构化、缩放和设计数据。熟练使用pandas和NumPy库,具备以下能力:

  • 知道如何导入和导出以CSV文件格式存储的数据
  • 能够清理、整理和组织数据以进行进一步分析或建模
  • 能够处理数据集中的缺失值
  • 了解并能够应用数据插值技术,例如均值或中位数插值
  • 能够处理类别数据
  • 知道如何将数据集划分为训练和测试集
  • 能够使用诸如归一化和标准化之类的缩放技术来缩放数据
  • 能够通过降维技术(例如主成分分析(PC))来压缩数据

这就是为什么亚尼克频道是我最喜欢的5个油管频道之一,我将向数据科学家和机器学习从业者推荐获取传统和现代机器学习模型和技术的深度技术信息。

4. 乔丹·哈罗德

乔丹·哈罗德是麻省理工学院和哈佛大学的毕业生,他制作人工智能相关主题的视频内容。在乔丹的频道上,你可以找到大量视频解释基于AI技术直接应用于解决现实世界的问题。

乔丹频道上的视频大多简明扼要,不到10分钟。然而,它们包含了很多相关和最新的信息,大多数机器学习从业者都能从中受益。

乔丹的视频从技术角度探索了有高兴趣价值的话题,比如AI如何用于预测新冠病毒,或者AI解决方案内部的种族偏见。


(编辑:潍坊站长网)

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