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flink learning blog. http://www.54tianzhisheng.cn/ 含 Flink 入门、概念、原理、实战、性能调优、源码解析等内容。涉及 Flink Connector、Metrics、Library、DataStream API、Table API & SQL 等内容的学习案例，还有 Flink 落地应用的大型项目案例（PVUV、日志存储、百亿数据实时去重、监控告警）分享。欢迎大家支持我的专栏《大数据实时计算引擎 Flink 实战与性能优化》
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刷算法全靠套路，认准 labuladong 就够了！English version supported! Crack LeetCode, not only how, but also why.
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aboluo/Research-on-Vehicle-Driving-Parameters-Modeling-and-Mining-of-Excellent-Driving-Behavior
论文《 公共汽车行驶参数建模及优秀驾驶 行为挖掘方法研究》相关程序及数据集，摘要：通过采集公共汽车行驶参数，建立优秀驾驶行为分析模型，可以为驾驶司机提供一种优秀驾车的指导方法；优秀驾驶行为分析模型建立是关键，本文通过建立基于先验规则优秀驾驶行为分析模型和基于聚类分析的优秀驾驶行为挖掘模型，并在建立的两种模型基础上，采用贝叶斯统计方法，对驾驶行为优秀与否建立综合统计评分方法，对驾驶行为进行评判，从而为有效评判司机行为提供依据。 驾驶行为分析方法有许多种，找到适用于公共汽车领域的方法是重点，本文以划分区域路段作为研究出发点，在此基础上建立一种对司机在路段上的评价方法，能够挖掘出同一路段优秀驾驶参数，汇聚参数可以为司机提供针对性的优秀驾车指导。本文主要内容为： ① 介绍了本领域的研究背景和意义，并详细介绍了驾驶行为、基于先验规则、基于关键区域驾驶行为、基于贝叶斯统计的研究现状。 ② 阐述优秀驾驶行为分析模型，并对公交汽车节能驾驶原理和燃料经济性进行了分析，并对本文的关键点优秀驾驶行为模型和模型流程图进行了详细分析和说明。 ③ 建立基于先验规则的下坡空挡滑行、速度档位匹配度、急加速度、急刹车判决模型，并建立基于先验规则的驾驶员综合判决模型；通过对评判概率值进行排序以及阈值来进行优秀驾驶行为评判。 ④ 通过基于关键区域的聚类挖掘，并以油耗作为参考标准，对某一路段驾驶司机参数进行评判，汇聚优秀驾驶行为参数闭包，用来对本路段驾驶司机的优秀行为评判。 ⑤ 以贝叶斯统计原理为基础，综合基于先验规则优秀驾驶行为分析模型获得概率评判值和基于聚类分析的优秀驾驶行为挖掘模型汇聚的优秀驾驶参数闭包评判的驾驶行为概率值，汇总统计获得对驾驶司机的一种综合评判值，通过实验和图示证明了本文所建立模型和应用方法的有效性
Snailclimb/JavaGuide
「Java学习+面试指南」一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识。准备 Java 面试，首选 JavaGuide！
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Seaborn 学习笔记
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Grid studio is a web-based application for data science with full integration of open source data science frameworks and languages.
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:satellite: Simple and ready-to-use tutorials for TensorFlow
DarLiner/awesome-python
awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。十分受Python开发者的青睐。
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根据股票帐号，自动下载www.cninfo.com.上对应的企业年报（pdf格式），然后将这些pdf格式的文件转换为txt文件，然后从中提取出有用的信息，进行数据分析和图标展示