在實際工作中，經(jīng)常有需要定時發(fā)郵件的任務(wù)。例如對某些系統(tǒng)進行掃描，并發(fā)送相應(yīng)的掃描報告等。 本文基于對Jira系統(tǒng)issues的基本掃描，并發(fā)送郵件報告的應(yīng)用作為簡單示例女仰。 ...
發(fā)簡信
IP屬地：廣東
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用Python發(fā)定時郵件
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Python操作Jira
Jira簡介 Jira是目前比較流行的基于Java架構(gòu)的管理系統(tǒng)（Atlassian公司支持），有開源代碼抡锈，方便做二次開發(fā)（可擴展性）疾忍。Jira是一款功能非常強大的管理工具，...
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基本算法——深度優(yōu)先搜索（DFS）和廣度優(yōu)先搜索（BFS）深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索，都是圖形搜索算法勿璃，它兩相似，又卻不同推汽，在應(yīng)用上也被用到不同的地方补疑。這里拿一起討論，方便比較歹撒。 一莲组、深度優(yōu)先搜索 深度優(yōu)先搜索屬于圖...
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pyplot.plot畫出基于X vs Y的點線等。 調(diào)用： x和y是輸入的數(shù)據(jù)點暖夭，可選參數(shù)fmt是定義基本格式锹杈，如顏色、線型等的格式化字符串迈着。**kwargs一大堆可選內(nèi)容竭望，例如label指定線...
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協(xié)方差和協(xié)方差矩陣
均值與方差 均值：方差：均值、方差和標準差可用于描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度裕菠。 協(xié)方差 方差一般用來描述一維數(shù)據(jù)咬清，而實際上我們接觸的數(shù)據(jù)集大多是多維的。 此時可以用協(xié)方差來度...
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字節(jié)跳動面試字節(jié)跳動數(shù)據(jù)分析面經(jīng) 對于一個app說一個你最關(guān)注的指標? 為什么是這個指標而不是其他的 ?視頻類：活躍用戶（比例活躍用戶占總用戶的比例，日活旧烧，周活影钉，月活）這個指標是一個具有...
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@寧萌時光 不是自己畫的。從視頻截圖的掘剪。
用PCA簡化數(shù)據(jù)
概述 優(yōu)點：降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜性平委，識別最重要的多個特征 缺點：不一定需要，且可能損失有用信息 適用數(shù)據(jù)類型：數(shù)值型數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)維度 這是一個二維數(shù)據(jù)夺谁，不同的x值對應(yīng)著不同的y值廉赔。 ...
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概率論與數(shù)理統(tǒng)計總結(jié)歷史尋根概率論的前世今生 人類所有的知識來源都與生活息息相關(guān)的的并非是憑空捏造的，數(shù)學知識更是如此與其說數(shù)學是一門科學反倒不如說數(shù)學是生活經(jīng)驗的積累的升華予权，因為數(shù)學不像其他的...
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麥田文摘｜《海上鋼琴師》里那些直擊心靈的臺詞那些年昂勉，我觀看了很多遍的經(jīng)典。 那些年扫腺，我錯過了甲板上的你岗照。 那些年，我只因多看了你一眼笆环。 1攒至、All that city you just couldn't see an ...
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高中知道這本書，有幸在大一讀完躁劣。那時候沉迷其中迫吐，捧著書忘了時間，甚至讀完后有一段時間仍處于自己孤獨不被理解的感覺中账忘，好長一段時間才緩過來志膀。
《百年孤獨》：讀不下去真別讀了
“許多年以后，面對這篇書評的時候鳖擒，筆者一定會想起一口氣讀完《百年孤獨》時那個遙遠的深夜溉浙。” 一次拙劣的模仿示范蒋荚。 01 一本大多數(shù)人都知道名字的書戳稽，一段大多數(shù)人都熟悉的經(jīng)典第...
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《百年孤獨》：讀不下去真別讀了“許多年以后，面對這篇書評的時候期升，筆者一定會想起一口氣讀完《百年孤獨》時那個遙遠的深夜惊奇。” 一次拙劣的模仿示范播赁。 01 一本大多數(shù)人都知道名字的書颂郎，一段大多數(shù)人都熟悉的經(jīng)典第...
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Python 內(nèi)置函數(shù)
幾個常用的內(nèi)置函數(shù) 1. filter 過濾函數(shù) 下面的列表表達式實現(xiàn)同樣的功能： 2. zip 拉鏈函數(shù)（姑且這么叫。容为。祖秒。） 組合的兩個列表或者元組的長度不同诞吱，以最短的那個...
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用PCA簡化數(shù)據(jù)概述 優(yōu)點：降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，識別最重要的多個特征 缺點：不一定需要竭缝，且可能損失有用信息 適用數(shù)據(jù)類型：數(shù)值型數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)維度 這是一個二維數(shù)據(jù)房维，不同的x值對應(yīng)著不同的y值。 ...
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機器學習筆記：一抬纸、模型評估與選擇1.1 經(jīng)驗誤差與過擬合 訓(xùn)練誤差（Training error）：學習器在訓(xùn)練集上的誤差泛化誤差（generalization error）:學習器在新樣本上的誤差 1.2...
