本文示范如何使用OpenMLDB和 Byzer-lang 联合完成一个完整的机器学习应用。Byzer-lang 作为面向大数据和AI的一门语言，通过 Byzer-Notebook 和用户进行交互，用户可以轻松完成数据的抽取，ETL，特征/模型训练，保存，部署到最后预测等整个端到端的机器学习流程。OpenMLDB在本例中接收Byzer发送的指令和数据，完成数据的实时特征计算，并经特征工程处理后的数据集返回Byzer，供其进行后续的机器学习训练和预测。

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建一个值班表。 📷 #1、读取excel中的内容 #2、匹配当天日期,格式化为/形式。 #3、把匹配到的日期后面内容推送到微信 # -*- coding: utf-8 -*- import datetime # 引入time模块 import csv import pysnooper import requests #@pysnooper.snoop(normalize= True,prefix="主程序") def main(): with open('值班2020.12.19.csv',

在Python中写了如下代码，直接打印出来可以实现，但是在写入csv时遇到了困难，

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基于大数据技术的社交媒体文本情绪分析系统设计与实现，首先需要解决的就是数据的问题，我打算利用Python 语言的Scrapy、Beautiful Soup等工具抓取一段时间内新浪微博用户对于热点事件的博文之后，按照事件、时间等多种方式进行分类，接着利用正则表达式等工具过滤掉微博正文中的超链接、转发信息、表情符号、广告宣传和图片等无效信息之后，将处理完的文本进行手工标注，最终将标注的文本作为训练语料库。今天的主要工作量就是对数据的获取，进行简单的热榜爬虫、和热点爬虫，热榜爬虫代码进行公开，热点爬虫代码需要的欢迎私信有偿获取。

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这段代码使用Faker库生成模拟的个人信息数据，每个CSV文件包含一定数量的行数据，数据字段包括 Rowkey, Name, Age, Email, Address, IDNumber, PhoneNumber, Nationality, Region, SourceCode。

一般在做渗透测试的时候，前期对目标资产子域名进行信息搜集时，往往会从多个在线或者离线子域名采集工具中导出结果。然而每个工具平台导出的结果中都会有很多重复的子域名，如果靠手工对这些子域名结果进行合并去重的话，是非常的繁琐且低效率的，因此可以借助脚本工具替我们去完成这一复杂的整理工作，提高渗透效率。

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