面向机器学习工程师的Python设计模式：Builder
人工智能开发人员的一项基本技能是编写干净、可重复使用的代码。因此，今天我将使用Deepnote在Python中介绍另一种设计模式。Builder模式将一个复杂对象的构建与表示分离。该模式具有灵活性和可扩展性，支持创建具有可变属性的复杂对象，同时保持客户端代码的整洁性和易用性。所有这些都使我们能够以一种清晰一致的方式构建复杂的对象。
只有资深程序员才会告诉你的13条金玉良言
虽然成为编程高手没有捷径可走，但有些事情只有经历过的人才能告诉你。回想起来，在我年轻的时候，前辈们教给我的不仅仅是写代码的方式方法，还有关于编程的态度和习惯。我将在这里留下我从前辈那里学到的东西，如果将其抽象化，也许一些习惯可以应用到商业中。
使用Python的schedule轻松管理定时任务
Python中的schedule 库是一个方便的工具，用于管理程序中重复出现的任务。与cron表达式或从头开始使用time.sleep()相比，它提供了许多特性和一种干净、易读的方法。在本文中，我将深入探讨Python中schedule包的使用，并解释它如何简化你的任务调度需求。
作为数据分析师，我一直在使用ChatGPT Vision
在ChatGPT Vision发布之后，作为一名数据分析师，我一直在以不同的方式使用它，我发现它在处理某些任务时非常有用。ChatGPT Vision帮助我从仪表板和可视化中快速获取见解，理解我不熟悉的图表，在我的Jupyter Notebook中生成漂亮的公式等。以下是作为数据分析师如何充分利用ChatGPT Vision的方法。
每个数据科学家/分析师都应该知道的20个统计概念！
有没有想过数字是如何讲述故事的？这就是统计学的全部意义——通过理解数字来更好地理解事物。把统计学看作是学习数据科学的基础知识。在这个易于理解的指南中，我们将了解20个关键的统计概念。把这些概念想象成理解数据的构建块。它们就像乐高积木一样，单独看起来很简单，但当你把它们放在一起时，就能创造出令人惊叹的东西。
每个Python数据分析师都应掌握的10个Pandas基本技巧
Pandas是一个功能强大的库，拥有处理各种数据分析任务的广泛功能。掌握了这些技巧，你将成为一名更高效的数据分析师，并能更好地应对现实世界中的数据挑战。在本文中，我将分享每个Python数据分析师都应该知道的十个Pandas基本技巧。
你在准备FAANG/MAANG面试时可能犯的最大错误
通过与这些人的交谈，我注意到很多准备面试的人都会犯一个巨大的错误。这个错误导致了数月的挫折和失败，最终导致许多人放弃。在本文中，我将分享这个错误是什么，为什么它是一个问题，以及你应该如何修复它。
关于Pandas中最难的pivot_table，stack，unstack详解！
虽然大多数Pandas表达式读起来都像英语，但有时你会遇到真正让人头疼的表达式。是的，它们都有直观的名字，比如cut或pivot，但似乎让人无法理解。因此，我决定写一系列文章，专门介绍我认为最难的Pandas函数。本文将详细地解释其中的三个函数：pivot_table、stack和unstack。
