基于Azure的Python机器学习 平安金融壹账通大数据研究院 微软MVP 王大伟 目录 CONTENTS Azure与Python 如何用Azure完成机器学习 Azure与自动机器学习 Azure的相关学习资料 Azure与Python 日渐流行的Python TIOBE给出的排行榜是具有权威性质的，是判断语言流行趋势的指标。 TIOBE排行榜的网址是：https://tiobe 什么是自动机器学习？ 机器学习的一般步骤包括：问题定义、数据收集、特征工程、模型选择、模型评估、模型应用。 而算法工程师的工作一般是从特征工程开始。 自动机器学习的自动体现在：自动特征工程、自动模型选择、自动超参数优化等。 手动特征工程效率低、 可移植性差、受到创 造力的限制。 自动特征工程 自动超参数优 化 自动模型选择 添加标题 如何有效选择对应于 特定数据集的模型至 关重要。 大量超参数如何自动

开源AIOps数据中台搭建与 Python的作⽤用 丁来强 关于我 • ⼯工作10+年年，熟悉⼤大数据分析、ITOps、SecOps等领域 • 阿⾥里里云⽇日志服务上海海负责⼈人，之前在Splunk上海海 • ⾃自从2015年年，在4届PyCon上，累计分享7+不不同议题 • 云栖⼤大会或社区累计分享13+个⼤大数据系统或Python相关议题 往届视频与PPT ⽇日志服务钉钉群 架构演变：SaaS、多云、容器器、微服务等 • 数据孤岛越来越多：⼤大数据的3V（容量量、变化、种类） • 成本越来越⾼高： • 业务中断成本 • 缺少持续改进（运维⼈人员⼤大部分时间忙于救⽕火） • ⼈人员学习速度跟不不上业务增⻓长和问题出现的速度 基本概念 • AIOps = Artificial Intelligence for IT Operations • 组合⼤大数据 + 机器器学习 + 分析来帮助IT运维： 分析来帮助IT运维： • 发现、预测、修复问题 ⼤大数据 机器器学习 分析 Garner：AIOps对IT运维的改进 ⼤大数据促进平台融合 • 采集各种数据（以下各种⻆角⾊色都关⼼心）： • IT运维⼈人员、开发⼈人员、数据⼯工程师、 • 安全运维、合规审计⼈人员、商务分析师 • Garner预测未来5年年： • AIOps会从功能演变成平台并落地 • 到2022年年，40%企业会使⽤用AIOps

2019年10月20日，深圳 2 Ø Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴 等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ Ø 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 数字电路的语言，常用 的主要有VHDL、Verilog HDL Ø 信号处理：数据可以并行处理 Ø 主要实现功能： Ø 组合逻辑 -》计数器 -》算法实现 -》SOC 设计 Ø 新一代FPGA器件：高速接口、ARM SOC、多个 IP 硬核、大容量存储器等 Ø 新一代PCIE加速卡：人工智能、金融计算、数据库、高性能计算、视频转码等。 Ø 主要应用： Ø 通信设备：路由器、交换机、5G 设备 最核心技术：算法并行处理。相比于传统CPU的串 行处理架构 Ø 存储器架构：芯片内有大容量存储器，不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 Ø DSP 硬核：硬核乘加器，一个时钟实现。 Ø 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 Ø 100M 时钟，10ns Ø D 触发器：数据可以准确和时钟同步。一个 时钟 cycle 可以实现多个数据流的同步：数 据打齐 Ø 纯并行处理架构 / 流水线处理架构

2019年9月21日， 上海 2 Ø Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ Ø 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 数字电路的语言，常用 的主要有VHDL、Verilog HDL Ø 信号处理：数据可以并行处理 Ø 主要实现功能： Ø 组合逻辑 -》计数器 -》算法实现 -》SOC 设计 Ø 新一代FPGA器件：高速接口、ARM SOC、多个 IP 硬核、大容量存储器等 Ø 新一代PCIE加速卡：人工智能、金融计算、数据库、高性能计算、视频转码等。 Ø 主要应用： Ø 通信设备：路由器、交换机、5G 设备 最核心技术：算法并行处理。相比于传统CPU的串 行处理架构 Ø 存储器架构：芯片内有大容量存储器，不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 Ø DSP 硬核：硬核乘加器，一个时钟实现。 Ø 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 Ø 100M 时钟，10ns Ø D 触发器：数据可以准确和时钟同步。一个 时钟 cycle 可以实现多个数据流的同步：数 据打齐 Ø 纯并行处理架构 / 流水线处理架构

2019年10月19日，北京 2 ➢ Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 ➢ Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 ➢ Python 的应用： 人工智能、数据分析等 ➢ Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 ➢ 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ ➢ 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 数字电路的语言，常用 的主要有VHDL、Verilog HDL ➢ 信号处理：数据可以并行处理 ➢ 主要实现功能： ➢ 组合逻辑 -》计数器 -》算法实现 -》SOC 设计 ➢ 新一代FPGA器件：高速接口、ARM SOC、多个 IP 硬核、大容量存储器等 ➢ 新一代PCIE加速卡：人工智能、金融计算、数据库、高性能计算、视频转码等。 ➢ 主要应用： ➢ 通信设备：路由器、交换机、5G 设备 最核心技术：算法并行处理。相比于传统CPU的串 行处理架构 ➢ 存储器架构：芯片内有大容量存储器，不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 ➢ DSP 硬核：硬核乘加器，一个时钟实现。 ➢ 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 ➢ 100M 时钟，10ns ➢ D 触发器：数据可以准确和时钟同步。一个 时钟 cycle 可以实现多个数据流的同步：数 据打齐 ➢ 纯并行处理架构 / 流水线处理架构

pywebio.platform —应用部署 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4.6 第三方库生态 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 4.7 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp、FastAPI(Starlette) 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.3.1 4 Chapter 1. 特性 CHAPTER2 Installation 稳定版: pip3 install -U pywebio 开发版: 输入组 PyWebIO 支持输入组, 返回结果为一个字典。pywebio.input.input_group() 接受单项输入组成的列表 作为参数, 返回以单项输入中的 name 作为键、以输入数据为值的字典: data = input_group("Basic info",[ input('Input your name', name='name'), input('Input your

pywebio.platform —应用部署 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4.6 第三方库生态 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 4.7 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp、FastAPI(Starlette) 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.3.3 4 Chapter 1. 特性 CHAPTER2 Installation 稳定版: pip3 install -U pywebio 开发版: 输入组 PyWebIO 支持输入组, 返回结果为一个字典。pywebio.input.input_group() 接受单项输入组成的列表 作为参数, 返回以单项输入中的 name 作为键、以输入数据为值的字典: data = input_group("Basic info",[ input('Input your name', name='name'), input('Input your

pywebio.platform —应用部署 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4.6 第三方库生态 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 4.7 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp、FastAPI(Starlette) 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.3.2 4 Chapter 1. 特性 CHAPTER2 Installation 稳定版: pip3 install -U pywebio 开发版: 输入组 PyWebIO 支持输入组, 返回结果为一个字典。pywebio.input.input_group() 接受单项输入组成的列表 作为参数, 返回以单项输入中的 name 作为键、以输入数据为值的字典: data = input_group("Basic info",[ input('Input your name', name='name'), input('Input your

pywebio.platform —应用部署 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4.6 第三方库生态 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 4.7 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp、FastAPI(Starlette) 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.3.0 4 Chapter 1. 特性 CHAPTER2 Installation 稳定版: pip3 install -U pywebio 开发版: 输入组 PyWebIO 支持输入组, 返回结果为一个字典。pywebio.input.input_group() 接受单项输入组成的列表 作为参数, 返回以单项输入中的 name 作为键、以输入数据为值的字典: data = input_group("Basic info",[ input('Input your name', name='name'), input('Input your

https://v.qq.com/x/page/h0626qo1fju.html Video Interview全面席卷投行 人才招聘的未来走向 联合利华率先在招聘中采用AI视频面试 高盛、小摩、大摩、黑石、贝莱德、贝恩 等纷纷采用video interview做为新的首轮 视频面试方式 高效筛选候选人 视频面试软件可以帮助优秀的应聘者脱颖而出，便于 招聘者重点关注这些候选人。 总结归纳理想候选人 《Python金融大数据挖掘与分析全流程详解》作者 公司介绍 Huaneng Guicheng Trust Corporation Ltd. TALK IS CHEAP SHOW ME THE CODE CHAPTER 3 舆情监控详细代码分析 Python舆情监控 4 3 2 6 1 5 百度新闻批量爬取 24小时不间断爬取 舆情预警系统 数据清洗及优化 IP代理与反爬 1 5 百度新闻批量爬取 24小时不间断爬取 舆情预警系统 数据清洗及优化 IP代理与反爬 舆情评分系统 HUANENG GUICHENG TRUST CORPORATION LTD. 代码公布平台 - Mo 4 3 2 6 1 5 百度新闻批量爬取 24小时不间断爬取 舆情预警系统 数据清洗及优化 IP代理与反爬 舆情评分系统 HUANENG GUICHENG