代码挑战

互联网是由谁发明，何时，为什么以及在哪里发明的？互联网基本上是国防发展项目，其目标既不是商业也不是社会。但是，互联网的基本思想来自一家私人公司（BBN），它是BBN科学家JCR Licklider在1960年的《人机共生》报告中讨论了计算机网络。互联网是在美国的ARPANET项目之后于1968年出现的。 互联网（Inter Network的收缩）是一种计算机网络，可以将世界各地的计算机相互链接。因此，网络（World Wide Web或World Wide Web的缩写）是一种Internet服务。 8.8.8.8 Google公共DNS是Google提供的一项服务，它为Internet用户提供递归DNS服务器。它于2009年12月9日宣布。 192.168.0.1 IP是Netgear和D-Link路由器用来向网络标识自己的默认IP地址。 255.0是一个子网。

Pandas 挑战 深入数据挖掘，运用 Python Pandas 技能应对新的数据挑战！本挑战提供两个数据分析项目供您选择：Pymoli 英雄 或 PyCitySchools。选择您感兴趣的项目，尽情发挥您的数据分析能力，磨练您的技能！ 项目准备 创建一个名为 pandas-challenge 的新代码库。 将新代码库克隆到您的计算机。 在本地代码库中，为 Pandas 挑战创建一个目录。使用与挑战相对应的文件夹名称： HeroesOfPymoli 或 PyCitySchools。 将您的 Jupyter 笔记本添加到此文件夹。这将是运行分析的主要脚本。 将以上更改推送到 GitHub 或 GitLab。 项目选择 选项 1：Pymoli 英雄 恭喜您！您在数据挖掘领域取得了巨大进展，现在是时候迎接新的挑战了！

准备好深入 Pandas 数据分析世界了吗？选择“魔兽英雄”或“城市学校”挑战，应用你的 Pandas 技能解决真实数据难题。创建一个新的 GitHub 仓库，命名为“pandas-challenge”，并在本地克隆。根据你选择的挑战创建“魔兽英雄”或“城市学校”文件夹，并在其中创建 Jupyter Notebook 进行分析。完成后，将更改推送到 GitHub。

这个项目是基于Xifeng Guo的入门代码构建的，训练多种神经网络模型。我使用Google Cloud上的P100 GPU实例，尝试了不同的模型组合，并实施了早期停止以防止过拟合。通过该项目，我开始探索Google Cloud Compute和Tensorflow、Pytorch、Keras等深度学习工具的应用。项目不仅超越了我在研究生院计算机视觉课程中的图像分类经验，还展示了构建数据管道的挑战。从面向对象的数据结构中，我也学到了许多，并在最近的项目中应用了这些知识。总的来说，这个项目加深了我对机器学习概念如过拟合、K折交叉验证、rmsle、rmse、卷积、辍学、泛化和聚类的理解。

感谢您点评Avi的所有Coding Jr开发挑战库！Louis的挑战描述强调了前端功能，我开始在后端使用Sinatra应用程序来提供静态文件，希望在前端使用Angular构建。后端非常简单，没有数据库，尽管模型模拟了数据库模型。lfa目录通过ajax调用返回了类似nosql查询的信息。学生模型包含成绩信息，模拟了关系模型。这是我第一次尝试Angular应用程序，功能可以很容易地扩展到持久化数据。

挑战大数据是当前信息时代面临的重要课题，其涉及到数据处理与隐私保护的复杂挑战。随着数据量的急剧增长，如何高效利用大数据并保护用户隐私成为关键问题。

PLSQL练习已准备就绪，这是您提升技能的机会。

熊猫任务-深入了解Python Pandas并将其应用于新场景！在这个任务中，您将选择并完成两个数据挑战之一，确保每个挑战都得到充分的关注。创建名为pandas-challenge的新存储库，并按要求将其克隆到本地计算机。根据您选择的挑战（HeroesOfPymoli或PyCitySchools），在本地存储库中创建相应的目录，并添加您的Jupyter笔记本以进行主要分析。完成所有更改后，将其推送到GitHub或GitLab。选项1：Pymoli英雄，祝贺您在数据挖掘矿山中的成就！

建议您在开始考虑潜在解决方案之前，先阅读全部自述文件。在深入研究具体细节之前，复习示例并从高层次理解问题是很有用的。FAQ中涵盖了许多细节。许多投资者，研究人员，新闻工作者和其他人员使用美国证券交易委员会的电子数据收集，分析和检索（EDGAR）系统来检索财务文件，无论是在深入研究特定公司的财务状况还是在学习公司拥有的新信息。 SEC维护EDGAR网络日志，显示哪些IP地址访问了哪个公司的哪些文档以及发生的日期和时间。想象一下，美国证券交易委员会（SEC）要求您获取数据并生成一个仪表板，以提供有关用户访问EDGAR的实时视图，包括他们停留多长时间以及访问期间访问的文档数量。尽管SEC通常会在六个月的延迟后公开提供其EDGAR博客，但请想象一下，政府实体已承诺将实时且无延迟地将数据流传输到您的程序中。作为数据工程师，您的工作是建立一条管道，以吸收该数据流，并计算出特定用户在访问期间在EDGAR上花费的时间以及该会话期间用户请求的文档数量。

在Pymoli数据挖掘任务中，您将面临两项数据挑战，您可以选择其中之一。在本地存储库中创建相应的目录，并将其推送到GitHub或GitLab。