Kotlin 的数据科学资源整理得还挺全的，从图书馆到 Demo、从数学表达式到模拟器，啥都有点。如果你平时用惯了 Python 搞数据，现在想试试 Kotlin，那这份资源真挺适合你——像是给新手铺了条小路，走起来省心不少。 Kotlin 的机器学习库更新得比较快，社区活跃，项目像kmath和Ko
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java编写的小程序，练习多线程相关技术，其中有死锁的应用
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本篇探讨如何运用 Python 进行数据科学实践。内容涵盖 Python 基础语法，并辅以实例介绍数据分析、网络爬虫等常用 Python 库的应用。
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Python数据科学手册涵盖了python编程、数据分析、数据挖掘等核心内容。本手册为读者提供系统的学习资源，帮助其掌握Python在数据科学领域中的应用。
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无涯教程的 Python 数据科学离线版，整理得挺用心，内容也实在。主要讲了怎么用 Python 搞定数据这摊事，重点放在两个老朋友：NumPy 和 Pandas 上。前者负责干数值活儿，后者擅长搞表格，俩配合起来，数据清洗、都能搞定。尤其是缺失值这块，Pandas 真是救命稻草，fillna、dr
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NYX -秩序女神和混沌之女Docker、IPython Notebook、node.js和Python编排NYX旨在成为一种数据科学工具，可跨平台、云、Windows和Mac OS部署，并在任何地方运行相同，支持机器学习、Hadoop和NoSQL（以及传统的jdbc、odbc、.csv等） )支持
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学习在Python中进行数据科学编程，包括数据整理、汇总和可视化。目录1. Python中的数据科学编程 - 数据整理2. Python中的数据科学编程 - 数据分组和汇总3. Python中的数据科学编程 - 可视化4. Python中的数据科学编程 - 时间序列
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KotlinLab 为 Kotlin 和 Java 提供一个类似 MATLAB 的科学计算平台，构建一个功能强大的 JVM 科学编程环境。该平台支持 MATLAB 类似的命令控制台和基于 rsyntaxarea 的灵活编辑器。KotlinLab 集成了各种 Java 科学库，如 JLAPACK、Ap
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深入学习 Pandas：数据科学的基石 Pandas 是 Python 生态系统中用于数据分析和处理的强大工具。 本指南超越基础知识，深入探讨 Pandas 的高级功能和应用，帮助你从容应对复杂的数据科学挑战。 主要内容： 数据结构进阶：掌握 Series 和 DataFrame 的高级操作、多
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