并非使用多线程并行流处理数据的性能一定高于单线程顺序流的性能，因为性能受到多种因素的影响。如何高效使用并发流的一些建议：1. 如果不确定， 就自己测试。2. 尽量使用基本类型的流 IntStream, LongStream, and DoubleStream3. 有些操作使用并发流的性能会比顺序 ...

转：http://blog.csdn.net/sunjin9418/article/details/53143588 将一个顺序执行的流转变成一个并发的流只要调用 par ...

  在深度学习中，数据的处理对于神经网络的训练来说十分重要，良好的数据（包括图像、文本、语音等）处理不仅可以加速模型的训练，同时也直接关系到模型的效果。本文以处理图像数据为例，记录一些使用PyTorch进行图像预处理和数据加载的方法。 一、数据的加载   在PyTorch中，数据加载需要 ...

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是pandas数据处理专题的第二篇文章，我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。 上一篇文章当中我们介绍了Series的用法，也提到了Series相当于一个一维的数组，只是pandas ...

基于Numpy的科学计算工具。它最大的特点就是可以像是操作数据库当中的表一样操作结构化的数据，所以它支持许 ...

前言 上一篇文章已经将python所有职位的数据全部爬取并保存了下来，接下来我们要进行数据的处理，从所有的python职位中筛选出有测试、开发、运维的关键字职位来进行对比分析python在开发、测试、运维中的使用程度，具体的关键字大家可以灵活选择。此文章只提供一种处理方法或思路，并不适用任何场景 ...

　　肿瘤大数据挖掘中经常需要处理上百亿行的文本文件，这些文件往往高达数百GB，假如文件结构简单统一，那么用sed和awk 处理是非常方便和快速的。但有时候会遇到逻辑较为复杂的处理流程，这样我一般会用JAVA来处理。但由于JAVA是单线程的，因此对于实验室多核服务器来说，能充分有效的利用起每个核 ...

四、数据处理 （1）缺失值 查看缺失情况： 删除缺失值： 利用sklearn替换缺失值。当缺失值为数值型数据时，可用利用均值来替换 利用pandas替换缺失值（常用） 一个实例（https://blog.csdn.net ...