Machine Learning之Python篇（五）, Kubernetes, 可视化
2022-09-29Machine Learning之Python篇
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100多个Jupyter精选资源，有人整理在一个GitHub项目里！
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用Python构建NLP Pipeline，从思路到具体代码，这篇文章一次性都讲到了
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用文本分类模型轻松搞定复杂语义分析
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如何在Python中使用LightFM构建可扩展的电子商务推荐系统？
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拿起Python，防御特朗普的Twitter！
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还在用Matplotlib? 又一可视化神器Altair登场
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Python数据科学手册专题：线性回归
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在Python中简洁使用CSV、JSON、XML
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用Scikit-Learn构建K-近邻算法，分类MNIST数据集
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Python模拟太阳-地球-月亮运动模型
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教你用Python实现简单监督学习算法
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用python怎样识别验证码？传统方法，非DL
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一文学会入门推荐算法库surprise
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利用Python的混合集成机器学习
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各种Python算法的新手入门大全
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使用OpenCV和Python实现的机器学习
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十大数据科学Python热门库推荐
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特征工程之Scikit-learn
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除了Python，这些语言写的机器学习项目也很牛
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Python做机器学习之路
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深度学习矩阵运算的概念和代码实现
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Python数据处理实战——使用Scikit-Learn进行多类文本分类
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如何用200行Python代码换张脸
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40行Python代码实现“旅行者困境“演化过程
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维基百科中的数据科学：手把手教你用Python读懂全球最大百科全书
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如何用Python将数据预处理速度提升2至6倍？
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面向云数据库，超低延迟文件系统PolarFS诞生了
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机器学习中Python库的3个简单实践——你的图片将由你来创造
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大吉大利，今晚如何用Python解锁“吃鸡”的正确姿势
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自然语言处理是如何工作的？一步步教你构建NLP流水线
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8个Python高效数据分析的技巧
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如何用Python做自动化特征工程
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基于协同过滤的推荐系统实战
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python语音识别指南终极版
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如何用Python写一个贪吃蛇AI
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7个基本机器学习算法Python实现
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11种NLP文本预处理Python代码，简洁实用
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集五福，我用Python
Kubernetes
Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统，基于Docker构建一个容器的调度服务，提供资源调度、均衡容灾、服务注册、动态扩缩容等功能套件。因为Kubernetes中K和s之间有8个字母，因此又简称为K8s。类似的还有 internationalization被称为i18n。
官网：
https://kubernetes.io/
Kubernetes还有个ML的工具集叫KubeFlow。
https://github.com/kubeflow/kubeflow
参考：
https://mp.weixin.qq.com/s/HEUIWK4skqMge8oziQg6Nw
kubernetes简介和实战
http://violetgo.com/blogs/2015/10/14/k8s.html
docker学习笔记(k8s)
https://mp.weixin.qq.com/s/wwwB8OHQmbwqmKKE8Lyv-w
容器技术演化史
https://mp.weixin.qq.com/s/LpNlUlXpt2poRKXEvuIDjw
Kubernetes NetworkPolicy工作原理浅析
https://mp.weixin.qq.com/s/s5eDSQF6mFt2F9_nVtYemQ
PaaS将吞噬云计算？Kubernetes的市场冲击波
https://mp.weixin.qq.com/s/19xreKtNlllfFx43eUGhuQ
如何使用Kubernetes轻松部署深度学习模型
https://mp.weixin.qq.com/s/4e9l-GP22T-myP54hJJjPA
Kubernetes如何打赢容器之战？
https://mp.weixin.qq.com/s/iTfHv8EFx4O4G1sNxsuMkg
再见，Yarn！滴滴机器学习平台架构演进
https://mp.weixin.qq.com/s/CmHok-9gKVrHfiXpYUQ4nw
浅析Kubernetes资源管理
https://mp.weixin.qq.com/s/zzn61ADe2RA7K0L4-EMAOA
你真的需要Kubernetes吗？
https://mp.weixin.qq.com/s/2TRVWe01jHUtOioW31ukeg
如何轻松学习Kubernetes？
https://developer.aliyun.com/article/754267
31篇技术文章，带你从零入门K8s
https://mp.weixin.qq.com/s/mr_D_AA0zdux8F_10iRIHg
自动化弹性伸缩如何支持字节跳动百万级核心错峰混部
https://zhuanlan.zhihu.com/p/339008746
Kubernetes入门&进阶实战
https://mp.weixin.qq.com/s/LQY4Dw8-OwS52gt2HtBT8w
备份和迁移Kubernetes应用程序利器-velero
可视化
这里重点推荐下文：
https://mp.weixin.qq.com/s/QUoW4eD93_DPQ7kP_6jaZg
定义可视化！用30分钟读懂人类感知世界的39项研究
这篇文章从人类感知的角度分析了各种可视化技术。其中的一个有意思的结论是：
3D图形虽然“炫目”和“性感”，却没有传达任何额外的信息，迫使读者“处理冗余和无关的线索”。
https://mp.weixin.qq.com/s/yF1XJ-_YteoZbVbdIvlbmg
如果伦敦地铁图是数据科学家画的……
Henry Charles Beck，1902～1974，英国制图师。其1931年绘制的伦敦地铁图成为了现代地铁图的设计范例。
最早的Sankey diagram是Charles Minard绘制的1812年拿破仑俄国战役地图（1869年）。这张战役地图将一张桑基图叠加到一张地图上，是一张流程图与地图结合的图表。
Minard的作品在当时相当受欢迎，至少在政府单位间是如此。1850年到1860年，法国政府部门首长希望在自己的画像中都有Minard画的图表。
http://www.uux.cn/viewnews-84270.html
史上最杰出的绘图大师——查尔斯．约瑟夫．米纳德（Charles Joseph Minard）
https://www.ctocio.com/ccnews/16227.html
人类历史上最有影响力的五个数据可视化信息图
https://mp.weixin.qq.com/s/ItbTw9RQ2lR0WfmVLLkEzQ
一张图看懂世界石油分布？用Python轻松搞定！
伟大的Florence Nightingale不仅是一位护士，还是一位统计学家。
1855年，在争夺巴尔干半岛控制权的克里米亚战争中，英国军队与俄军和疾病两线作战。作为一位护士，你如何说服将军们投钱在医院和医疗设施上，而不是枪炮弹药？
Florence Nightingale用数据图表的方式展示了那些可预防疾病（蓝色和灰色区域）导致的惊人死亡数字。看过南丁格尔的数据可视化信息图后，卫生和医疗成了英国军队的头号要务。
这种圆形直方图，又被称为南丁格尔玫瑰图。
Florence Nightingale，1820～1910，英国人，女。护理事业创始人和现代护理教育奠基人。她虽然和当时大多数女性一样，没有接受学校教育，但却接受了良好的家庭教育。
现代数据可视化鼻祖William Playfair创建了我们现在熟悉的折线图、条形图和饼状图。
https://mp.weixin.qq.com/s/djkeZ2qC9opjIVHVcT0IZw
在数据可视化这一块，我们可能真比不上几百年前的科学家
热门题材的可视化鬼才：
爆炸图（Exploded Views）也称立体装配图。
https://www.zhihu.com/question/278958074
如何绘制工业产品的爆炸图？
https://www.douban.com/group/topic/176322122/
画图小白想问一句，这种核酸检测人数的贪吃蛇图怎…
howmuch.net
howmuch.net是一个金融类的数据可视化网站，挺有意思的。比如下图：
网址：
https://howmuch.net/
Gephi
Gephi是一个针对图和网络的可视化工具。
官网：
https://gephi.org/
Processing
Processing是一个在可视化领域用的比较多的sketchbook，类似于Logo语言的威力加强版。支持Java、python等多种语言。
官网：
https://processing.org
参考
https://hiplot.com.cn/
一个可视化在线编辑网站。包含200+的图表种类。
https://github.com/Visualize-ML
鸢尾花书：从加减乘除到机器学习
https://mp.weixin.qq.com/s/QL9R-bAerxnWIUgJhMz1Rw
数据可视化怎么选择图表
https://mp.weixin.qq.com/s/Ul6Qg2ylCgvDfJTQre4DWQ
2017年数据可视化的七大趋势
https://mp.weixin.qq.com/s/i2Ex8Zmu2ZzHPcoPr-1Rlw
太阳系相关图，教你优雅的打开“可视化”的大门
https://mp.weixin.qq.com/s/q5mPN_rt1Af5L2fnxuTdCA
46款数据可视化分析工具大集合
https://mp.weixin.qq.com/s/mD732PqDtqYdFZSxZWtvvg
从1维到6维，一文读懂多维数据可视化策略
https://zhuanlan.zhihu.com/c_122608198
一个可视化方面的专栏
https://www.zhihu.com/question/21664179
如何在论文中画出漂亮的插图？
https://zhuanlan.zhihu.com/p/20756711
用Excel做出强大漂亮的数据地图
https://mp.weixin.qq.com/s/XuoeOqGT_mJcFP08ZLq38g
如何选择一个合适的数据图表？
