Python机器学习（八十九）Pandas 整理列名
关于数据集的列名，通常建议最好使用小写字母，删除特殊字符，并用下划线替换空格。有时数据集的列名可能不是很规范，需要整理修改理列名。 获取DataFrame的列名 获取DataFrame的列名，可以使用DataFrame.columns属性。 movies_df.columns 输出 Index(['Rank', 'Genre', 'Description', 'Director', 'Actors', 'Year',
'Runtime (Minutes)', 'Rating',
LOJ558 我们的 CPU 遭到攻击
我们的 CPU 遭到攻击 给你一个有 \(n\) 个点的森林，点有黑白两种颜色，初始时所有点都是白色，森林的每条边有边权，初始时这个森林有 \(m\) 条边。 对这个森林进行 \(k\) 次操作，操作有三种： L u v w：添加一条连接 \(u\) 和 \(v\)，长度为 \(w\) 的边。 C u v：删除连接 \(u\) 和 \(v\) 的边（保证存在）。 F u：反转点 \(u\) 的颜色（黑变白，白变黑）。 Q u：询问所有与 \(u\) 相连的黑点到 \(u\) 的距离之和。（相连
C#Lambda表达式演变和Linq的深度解析
Lambda 一.Lambda的演变 Lambda的演变，从下面的类中可以看出，.Net Framwork1.0时还是用方法实例化委托的，2.0的时候出现了匿名方法，3.0的时候出现了Lambda。 lambda组成是：左边（参数列表）+中间（ ()=>符号，表示gose to）+右边（方法体）。无论怎么演变，lambda本质上还是一个方法。 1 using System;
2 using System.Collections.Generic;
3 using System.Linq;
一篇文章让你秒懂工业4G路由器/DTU数据透传/PLC远程控制在物联网智能工业中的应用
现在物联网的发展比较快，工业4G路由器在工业中搭配DTU数据透传和PLC远程网关控的应用，使得物联网无人工业化的的应用越来越广泛，从而解放了工程师在户外路程上的人力，和时刻监测的劳动力。实现智能无人工业化。然而工业级4G路由在DTU数据透传和PLC远程网关控制中担任的什么角色呢？有些朋友还是很模糊，希望小编的文章对您有所帮助。
Python机器学习（八十二）Pandas 读取 CSV 数据
将各种文件格式的数据加载到DataFrame中非常简单。 CSV文件只需要一行代码就可以加载数据。 例如，假设我们的CSV文件内容如下： ,apples,oranges
June,3,0
Robert,2,3
Lily,0,7
David,1,2 在Excel中打开： Pandas加载CSV为DataFrame： df = pd.read_csv('purchases.csv')
df 输出 Unnamed: 0 apples oranges
0 June 3
jvm调优的几种场景
假定你已经了解了运行时的数据区域和常用的垃圾回收算法，也了解了Hotspot支持的垃圾回收器。 一、cpu占用过高 cpu占用过高要分情况讨论，是不是业务上在搞活动，突然有大批的流量进来，而且活动结束后cpu占用率就下降了，如果是这种情况其实可以不用太关心，因为请求越多，需要处理的线程数越多，这是正常的现象。话说回来，如果你的服务器配置本身就差，cpu也只有一个核心，这种情况，稍微多一点流量就真的能够把你的cpu资源耗尽，这时应该考虑先把配置提升吧。 第二种情况，cpu占用率长期过高，这种情况
if 的常见问题解析
if 的常见问题解析 空语句的问题 if (3>2); 等价于 if（3>2） ；//这是一个空语句 /* 2020年6月6日15:20:51 目的：如果if后面有;的话，结果会是什么样 */ # include <stdio.h> int main(void) { if(1>2); printf("AAAA\n"); printf("BBBB\n"); return 0; } /* 结果： 在在VC6.0中的结果是： -------------------------------
浮点数的存储所带来的问题
浮点数的存储所带来的问题 float 和double都不能保证可以精确的存储一个小数 例子： float i = 99； printf("%f\n", i); 在VC6.0中的结果是：99.900002 举例： 有一个浮点型变量x，如何判断x的值是否是零 if（|x - 0.000001| < =0.000001） 是零 else 不是零
Python机器学习（八十三）Pandas 读取 JSON 数据
要从Json文件中读取数据，可以使用Pandas的read_json方法。 Json文件的内容： {
"apples": {
"June": 3,
"Robert": 2,
"Lily": 0,
"David": 1
},
"oranges": {
"June": 0,
"Robert": 3,
"Lily": 7,
"David": 2
}
} 使用Pandas加载Json文件 d
.NET 5 尝鲜 - 开源项目TerminalMACS WPF管理端支持.NET 5
.NET 5 尝鲜 - 开源项目TerminalMACS WPF管理端支持.NET 5 一个使用 Prism 作为模块化框架、基于多个开源控件库作为UI控件选择、集成开源 UI 界面设计的 .NET 5 WPF 客户端项目。 项目名称：TerminalMACS WPF管理端 项目开源地址： Github：https://github.com/dotnet9/TerminalMACS.ManagerForWPF Gitee：https://gitee.com/dotnet9/TerminalMA
三角函数正交性计算定积分
在水群里一个同学分享的，在汤神数二的课和讲义甚至1800中对此没有任何印象，看到也觉得这个公式挺nb，记一下吧。 利用三角函数的正交计算sinmx、cosnx(m、n为非负整数)相乘在[0,2π]或[-π,π]上的积分
while和do while循环
while 执行顺序 格式： while（表达式） 语句； 与for的相互比较 for（1；2；3） A 等价于 1； while（2） { A; 3; } while和for亏相互转换，但是for的逻辑性更强，更不容易出错，推荐多使用for 举例 什么时候使用while，什么时候使用for 没法说，用多了自然而然就知道了 do ...while 格式： do{ ........ }while （表达式）； do....while .. 并不等价于for，当然也不等价于while
Discourse（我不知道怎么翻译）
Discourse 之前介绍的NLP任务大多是研究词汇句式，其实还有很多NLP任务是为了解决文档document级别的问题，为了更好地理解句子之间是怎么组合成文档的。 三个主要任务 1. Discourse segmentation 我们知道一篇文档的内容往往是有几个部分通过一些衔接部分组合起来的，比如段落。那么如何使用机器学习的方法来根据含义自动分割文档呢？最简单的方法就是依次比较两句相邻的句子的相似度，分割点往往就产生在相似度最低的地方，这种非监督的方法叫做Text Tiling。当然，也
linux基础_常用命令
1.常用命令 1.修改计算机命令
hostnamectl set-hostname qish
2.查看当前工作目录
pwd
3.查看ip命令
ifconfig
ipconfig 4.关机命令 shutdown init 0 5.创建文件夹 touch test.py 增 touch test.py ##创建文件 删 rm -f test.py ##删除文件 改 mv test.py test1.py ##对文件进行更改名称 备份 查:# 找到/etc下所有名字以host开头的文件 find /
屏幕分辨率基础概念PX，PT，DP，DPR，DPI说明 Web前端兼容性指南
屏幕分辨率基础概念说明 缩写 全称 说明 PX Device Pixels 设备像素，指设备的物理像素 PX CSS Pixels CSS像素，指CSS样式代码中使用的逻辑像素 DOT Dot 点，屏幕或打印纸上的点，等同物理像素 PT Point 点（传统长度单位）为1/72英寸=0.35mm PT iOS Point 点（iOS长度单位），为1/163英寸，等同于CSS逻辑像素 DP Density independent Pixels 设备无关像素（Android长度单位），为1/160
Python机器学习（八十三）Pandas 读取 SQL 数据库
要从SQL数据库中加载数据，可以使用Pandas的read_sql_query方法。 我们将使用sqlite来测演示。 首先安装python的sqlite驱动 pysqlite3： pip install pysqlite3 pysqlite3用于创建数据库连接，然后使用SELECT查询数据，加载DataFrame。 这里使用了database.db文件，要生成此文件，可以参考Pandas DataFrame存储到CSV, JSON，SQL。 import sqlite3
con = sql
通过硅靶摄像管采集图像的电子显微镜
通过硅靶摄像管采集图像的电子显微镜 通过硅靶摄像管采集图像的电子显微镜 电子显微镜是一种通过阴极钨丝发射电子，经过汇聚透镜把电子束聚集到检测物标本上，检测物样本放在火棉胶薄片上面，电子束被检测物样本薄片吸收，产生电势不同的图像，就像光线投射在物体上面产生阴影一样，这时电子束就形成了检测物样本的图像。再经过磁力透镜将电子束放大后，电子束照射在涂满PN节的摄像管上面，这个摄像管就会形成检测物的图像。并把这个图像传递给摄像机和电视机，最终显示出来。 电子显微镜的原理如下图 摄像管的原理图如下 电子照
jmeter链接数据库做参数化
1、下载MySQL的jdbc驱动（mysql-connector-java-5.1.28.jar），将其放到 ...\apache-jmeter-3.3\lib\ 目录下 驱动下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ 选择【Platform Independent】目录下的zip文件进行下载 2、下载完后进行解压，找到文件中的【mysql-connector-java-8.0.20.jar】文件，放到\apache-jmeter-3.3
[Java]StringBuffer/StringBuiler的区别与基本用法
这篇文章主要记录下个人学习过程中掌握的StringBuffer类与StringBuilder类的区别和用法。 我们先从源码上分析下StringBuffer与StringBulier的异同及实现原理。 源码部分 两者间的区别 StringBuilder类： public final class StringBuilder
extends AbstractStringBuilder
implements java.io.Serializable, Comparable<String
Elasticsearch的介绍与安装配置启动问题
Elasticsearch的介绍与安装配置启动问题 Elasticsearch的介绍 1.产生的背景是大规模数据要如何去进行检索，怎么样去保证数据的安全，出现单点故障不会造成影响，以及如何备份与提高检索的速度
2.Elasticsearch是一款基于Lucene的分布式搜索和分析引擎，全文检索引擎，它是由java开发的，但是目的在于通过简单的restful api来隐藏Luncene的复杂性，使得全文检索变得简单
3.Lucene与Elasticsearch的关系？
Luncene只是java
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