tips and tricks

1。码头

1. 命令：快速提醒Docker命令。

2。ASP.NET

W＃

1. 使用Hangfire的背景服务：使用.NET执行背景处理的简便方法。
2. 性能C＃：使用for，foreach和linq枚举x列表x之间的性能比较。最佳表现的赌注是什么？
3. 工作单位：使用工作单位的存储库标准实施。
4. LINQ：LINQ的概念和示例，以促进理解。

Web应用程序

1. ASP.NET核心的语法剃须刀：通过剃须刀语法渲染C＃到HTML。
2. HTML帮助者X标签帮助者：比较HTML帮助者X Holpers标签的使用，并学习如何创建自定义标签。

OpenID和Oauth 2.0

1. IdentityServer4：实现免费OpenID和OAuth 2.0协议的框架，开源，可用于ASP.NET Core。

3。扑来

1. 软件包获取：包裹获取用于国家管理，依赖和导航注入资源的扑面。
2. 单位和小部件测试：扑动项目，展示单位测试和小部件测试。
3. 动画图像列表：图像列表，类似于Instagram，并在Double用户触摸中具有类似的动画。

4。角

1. 动态形式：角度项目的目的是动态模拟形式的创建。

5。Python，Pandas和机器学习

Python

1. 日期：操纵日期和小时。
2. 文件组织者：按类型组织目录的文件。
3. 装饰器：在不更改其结构的情况下添加功能。

熊猫

1. pandas.core.groupby.groupby.cumcount（）：基于一组列创建一个自我列列。
2. pandas.cut（）：将数值数据转换为分类数据。
3. pandas.dataframe.diff（）：计算数据框架每行之间的值差。
4. pandas.dataframe.unstack（）：将索引转换为列。
5. pandas.series.st.contains（）：查看定期值或表达是否包含在系列中。
6. PANDAS. -MELT（）：将列表的元素转换为数据框中的几行。
7. pandas.dataframe.explode（）：可从版本0.25获得，将列表的元素转换为数据框中的几行。
8. pandas.api.types.categoricaldtype：定义分类变量的顺序。

机器学习

1. 分类变量：知道3种与可变分类的技术。
2. 缺失值：满足3种缺少值的技术。
3. Sklearn.pipeline.Pipeline：对预处理和数据建模步骤进行分组。
4. sklearn.model_selection.cross_val_score：在不同数据子集中运行建模过程，以获得各种模型质量测量。

挑战

1. Kaggle信用卡 - 余额预测：本笔记本介绍了一个模型，能够根据一系列用户特征来预测信用卡余额。
2. Kaggle信用卡 - 客户细分：此案例研究需要开发一个模型来识别客户细分以定义营销策略。