Socket接收大数据 上一篇博客中的简单ssh实例,就是说当服务器发送至客户端的数据,大于客户端设置的数据,则就会把数据服务端发过来的数据剩余数据存在IO缓冲区中,这样就会造成我们想要获取数据的完整性. 解决思路: 1.改大客户端接收的数据的大小,因为官方建议最多只能接收8k的数据,那服务端发送过来的数据很容易就会大于8K,这个思路并不能从根本上解决问题(不建议使用) 2.客户端可以多收几次,服务端给客户端发数据之前,先计算一下要发给客户端数据大小(len()判断文件长度) ,比如说要发给客户

zw版足彩大数据&报价 ::zw增强版足彩大数据,文件名后缀是'.dat' ::文件格式是标准文本格式,逗号分隔 ::zw增强版,在标准版赔率基础上,增加了倒数.比率两组归一化数据 ::zw版2010-2015年,近6万场足彩实盘数据,包含:官方数据,欧平,立博.bet365,澳门.伟德.SNAI.威廉等欧赔.亚赔数据包: ::zw版足彩大数据索引文件,目前是免费提供的, ps:: 有时间 再整理一套股票版本的大数据包 股票数据,目前我只有9x年开盘到2012的  2012以后的要重新采集,12

零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析 第1章 足彩与数据分析 1 1.1 “阿尔法狗”与足彩 1 1.2 案例1-1:可怕的英国足球 3 1.3 关于足彩的几个误区 7 1.4 足彩·大事件 8 1.5 大数据图灵(足彩)原则 10 1.6 主要在线彩票资源 11 1.7 主要在线足彩数据源 15 1.8 足彩基础知识 17 1.9 学习路线图 18 第2章 开发环境 19 2.1 数据分析首选Python 19 ================================== =

本文首发于InfoQ公众号头条. 四年一度的世界杯又来了,作为没什么时间看球的码农,跟大家一样,靠买买足彩给自己点看球动力和乐趣, 然而总是买错球队,面对各种赔率也不知道怎么买才划算,足彩是不是碰大运的?如何提高自己的预测水平,成为预言帝,升职加薪赢取白富美走上人生巅峰? 本文采用机器学习方法,试图通过特定指标进行训练,对世界杯剩下的比赛胜负平做预测,并判断足彩给出的赔率是否值得买,以赢得博弈游戏的胜利.选取的数据量较少,仅提供一种思路,以下为我的程序的预测结果: 引言 本文主要写给跟我一样对机

足彩投注 题目概述 题目背景 了解足球彩票的人可能知道,足球彩票中有一种游戏叫做"胜负彩",意为猜比赛的胜负.下面是一些与胜负彩有关的术语 注 :每一组有效组合数据. 投 注:彩民以现金购买足球彩票的行为. 单式投注:彩民对于所有球队的比赛成绩均只选择一种预测结果的投注方式.投注的数量(注数)为1. 复式投注:彩民对于某些场次的比赛成绩选择两种以上的预测结果的投注方式.投注的数量为复式投注的组合数.例如,某彩民对一场比赛预测了两个结果(例如,胜平), 另一场比赛预测了三个结果(胜负平)

彩蛋 Python之道 作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 使用下面的语句可以调出Python中的一个彩蛋, import this 该彩蛋的文档记录于PEP 20.语句执行之后,终端将显示一首"The Zen of Python"的诗 (Python之道).这首诗实际上是对Python编程风格的总结,对Python程序员有很好的指导作用.Python程序员有时候会自豪的说自己"Pythonic

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[文件说明] $mx1,是单日数据:$mx9,是日数据和 入选率:2%, 准确度:40% 盈利率:120%左右 目前在测试稳定性 5月1日-6月14日,实盘数据 $mx9,15061409x150614,$100,151%,44.79%(43/96),#,x,44%,43,96,$,152%,100,29184,@x2,$319,277.22%(499/180),k9,47.62%(10/21) 单关盈利率v:150%,准确率:44.79%(43/96) 2x1盈利率v:277.22%(499/

一个获取上海地区AQI质量的Python脚本 https://github.com/yanyueoo7/Raspberrypi/blob/master/GetPmData_Shanghai.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #Author:Tea import time import sys import json import random import requests reload(sys) sys.setdefaultenc

最近公司在写一个课程<大数据运维实训课>,分为4个部分,linux实训课.Python开发.hadoop基础知识和项目实战.这门课程主要针对刚从学校毕业的学生去应聘时不会像一个小白菜一样被刷掉.老大让我负责编写Python开发这块,让一个运维同学去写书???心中一万只草泥马奔腾而过,吐槽过后工作还是要继续,想起自己学习Python时候,一整套课程或者是人家的博客学下来,到最后总是会忘掉以前的一些东西,无非是自己没有实操,习题量不够.所谓天道酬勤,用大量的题海战术来巩固知识点,到最后闭着眼睛也能

本篇文章转自简书:http://www.jianshu.com/p/85d563d326a9 这段时间在看量化策略,找到了一个比较不错的开源项目,但是yahoo金融的数据源一直没有找到,在网上找到了这篇文章,分享一下.文章最下方是原作者的微信号,有想打赏的自便~~ Yahoo! Finance提供国内外财经数据,PYTHON通常借助于pandas或者matplotlib进行数据读取. 由于2017年5月16日Yahoo!单方面进行了API升级,原数据接口已下线. 原URL格式:https://c

• python所有的符号全部是英文的符号• 数字和bool不支持迭代,列表支持• 列表有序,可变,支持索引• 元组有序,不可变,支持索引• 字典是无序的,可变的数据类型,不支持索引.• 集合,无值的字典,无序,不支持索引,可更改,天然去重.• 高仿(组或元组)只支持for循环,不支持索引步长,切片• 字符串中一个字母一个数字一个汉字就是元素• 不管什么类型进行切片的时候获取到的都是源数据类型(字符串,切完还是字符串,数字,切完还是数字)• 字符串是不可变数据• range和while不能结合使

前言 由于AI的发展,包括Python集成了很多计算库,所以淡入了人们的视野,成为一个极力追捧的语言. 首先概括下Python中文含义是蟒蛇,它是一个胶水语言和一个脚本语言,胶水的意思是能和多种语言集成,脚本的意思是没有强制类型,直接解释执行,和PHP类似. 下面是对Python的一些基础语法介绍. 安装教程这里就不说了,大家自行百度,小编这里用的是PyCharm开发. 现在主流的就是Python3.X,所以下面讲解的3.X.2.X不建议学了,因为慢慢就被取代了. 下面直接贴代码和运行结果: 第

根据mysql内数据,python建倒排索引,再导回mysql内. 先把mysql内的数据导出,先导出为csv文件,因为有中文,直接打开csv文件会乱码,再直接改文件的后缀为txt,这样打开时不会是乱码,在第一行输入列名 保存时选另存为,将编码格式改为utf-8 这是建倒排索引时的代码(sort列没有空格和逗号) 运行是会报一个warning,但是结果没问题,代码结合了网络搜索结果,和我自己的修改,引用自: https://blog.csdn.net/luoganttcc/article/det

using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApp1 { //class bf //{ // /// <summary> // /// 类型名 // /// </summary> // public string

-cacheArchive也是从hdfs上进分发,但是分发文件是一个压缩包,压缩包内可能会包含多层目录多个文件 1.The_Man_of_Property.txt文件如下(将其上传至hdfs上) hadoop fs -put The_Man_of_Property.txt /mapreduce Preface “The Forsyte Saga” was the title originally destined for that part of it which is called “The

-cacheFile 分发,文件事先上传至Hdfs上,分发的是一个文件 1.找一篇文章The_Man_of_Property.txt: He was proud of him! He could not but feel that in similar circumstances he himself would have been tempted to enlarge his replies, but his instinct told him that this taciturnity wa

统计某几个词在文章出现的次数 -file参数分发,是从客户端分发到各个执行mapreduce端的机器上 1.找一篇文章The_Man_of_Property.txt如下: He was proud of him! He could not but feel that in similar circumstances he himself would have been tempted to enlarge his replies, but his instinct told him that t

实际案例: 1.过滤掉列表 [3,9,-1,10,20,-2..]的负数 2.筛出字典{'LiLei':79,'Jim':88,'Lucy':92...}中值高于90的项 3.筛出集合 {77,89,32,20..}中能被3整出的元素 ---最通用方法,FOR循环迭代,加上if判断进行过滤 例如: 这样写的问题:  在Python里显得很啰嗦,效率也很差! 解决方案--- 列表  列子:  列表解析: '''filter函数filter(,)接收2个参数,第一个,传入一个过滤函数,通常用lamb

大数据,why python ps, 2015-12-4 20:47:46 python" title="大数据,why python">http://www.open-open.com/news/view/fbffc4 <机器学习编程语言之争,Python夺魁>,又是一只黑天鹅 -------- 在<zwPython 3.0 初步规划>blog中,我们极大地强化了大数据功能,并作为首个All-in-one大数据分析平台.参见:http://bl

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这