【pandas基础】--数据排序

`pandas`的数据排序可以帮助我们更好地理解和分析数据。 通过对数据进行排序,我们可以提取出特定的信息,例如最大值、最小值、中位数、众数等等,从而更准确地识别数据的特征和特点。 此外,数据排序还可以帮助我们更好地进行数据可视化,例如绘制直方图、箱线图等等,进一步帮助我们对数据进行解读和分析。 总

【pandas小技巧】--修改列的名称

重命名 `pandas` 数据中列的名称是一种常见的数据预处理任务。这通常是因为原始数据中的列名称可能不够清晰或准确。例如,列名可能包含空格、大写字母、特殊字符或拼写错误。 使用 `pandas` 的 `rename`函数可以帮助我们更改列名,从而使数据更加清晰和易于理解。此外,重命名列名还可以确保

从零做软件开发项目系列之二——需求调研

在接到软件开发任务之后,第一件要做的事情就是进行需求调研工作,基于前期的沟通以及合同向用户了解具体需求,从而有针对性地开展后续工作。整个调研过程分为调研准备,调研实施,需求分析。

详解事务模式和Lua脚本,带你吃透Redis 事务

摘要:Redis事务包含两种模式:事务模式和Lua脚本。 本文分享自华为云社区《一文讲透 Redis 事务》,作者: 勇哥java实战分享。 准确的讲,Redis事务包含两种模式:事务模式和Lua脚本。 先说结论: Redis的事务模式具备如下特点: 保证隔离性; 无法保证持久性; 具备了一定的原子

Python开发中自动化构建项目结构样式

摘要:在项目开发过程中,一个良好的项目结构对于团队的协作和代码的可维护性起着重要作用。通过使用自动生成项目结构文字样式的工具。不仅节省了手动编写项目结构的麻烦,还确保了结构的一致性和准确性。 本文分享自华为云社区《【Python】自动化构建项目结构样式》,作者: frica01。 引言 在使用 Py

PanGu-Coder2:从排序中学习,激发大模型潜力

华为云CodeArts Snap插件也即将上线基于PanGu-Coder2的百亿级代码生成服务,为Snap用户提供更全面的语言支持、更智能的代码生成、更准确的补全建议。

支持JDK19虚拟线程的web框架,之一:体验

随着JDK19的发布,虚拟线程也逐渐被大家了解和使用,然而,主流java框架是否支持虚拟线程这一特性呢?咱们应用开发者如何通过框架使用虚拟线程特性?经过精心准备,欣宸原创在第一时间为您带来详细的实战系列,与您共同学习,窥探虚拟线程技术的未来

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研发提测前测试到底能做些什么

作为测试,经常会遇到倒排期的项目,当研发已经占用了很多资源的情况下,此时测试要想提高效率。就不得不在研发提测前多做准备,那么研发提测前测试到底能做些什么,我将根据我的经验,在本次文章中与大家一起分享。

聊聊JDK1.0到JDK20的那些事儿

最近小组在开展读书角活动,我们小组选的是《深入理解JVM虚拟机》,相信这本书对于各位程序猿们都不陌生,我也是之前在学校准备面试期间大致读过一遍,emm时隔多日,对里面的知识也就模糊了。这次开始的时候从前面的JDK发展史和JVM虚拟机家族着手,之前都是粗略读过,这次通过查阅相关资料并收集在每一个JDK版本演化期间所发生的的一些趣闻,发现还是比较有意思的,以下是关于有关JDK发展史的总结分享。

从原理聊 JVM(五):JVM 的编译过程和优化手段

# **一、前端编译** 前端编译就是将Java源码文件编译成Class文件的过程,编译过程分为4步: ## **1 准备** 初始化插入式注解处理器(Annotation Processing Tool)。 ## **2 解析与填充符号表** 将源代码的字符流转变为标记(Token)集合,构造出`

一文读懂责任分配矩阵,解决你80%的项目难题

成功的项目管理取决于整个团队对角色和职责的理解,使用责任分配矩阵分配和定义角色是使项目保持在正轨并为成功做好准备的好方法。

从不均匀性角度浅析AB实验

本篇的目的是从三个不均匀性的角度,对AB实验进行一个认知的普及,最终着重讲述AB实验的一个普遍的问题,即实验准确度问题。

回学校做了个分享

这周四,收到通知说我能不能周日的时候来学校给大一刚结束的学弟学妹们做一个分享,刚开始是有点犹豫的 因为之前从来没做过相关的分享,而且觉得时间有点紧怕来不及准备,上一次上台讲东西的时候还是转正答辩那会 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2958925/

【Azure 云服务】云服务(经典)迁移到云服务(外延支持)的八个问题

问题一:云服务( 经典)迁移到外延支持云服务是否需要停机? 通过平台的迁移工具(即验证、准备、提交)进行迁移没有停机时间。但是如果需要准备满足迁移条件,如删除对等互联,使用其他vnet资源则需要额外的停机时间。也就是说,平台的迁移操作不会停机,除非做了一些可能造成停机的准备工作。 问题二:是否需要用

【Azure Developer】在Github Action中使用Azure/functions-container-action@v1配置Function App并成功部署Function Image

问题描述 使用Github Action,通过 Azure/functions-container-action@v1 插件来完成 yaml 文件的配置,并成功部署Function Image 的过程记录。 操作步骤 第一步: 准备Function的镜像文件 如在VS Code中,通过Termina

布隆过滤器原理及实现

大家好,我是蓝胖子,我一直相信编程是一门实践性的技术,其中算法也不例外,初学者可能往往对它可望而不可及,觉得很难,学了又忘,忘其实是由于没有真正搞懂算法的应用场景,所以我准备出一个系列,囊括我们在日常开发中常用的算法,并结合实际的应用场景,真正的感受算法的魅力。 今天,我们就来学习下布隆过滤器的原理

重磅来袭!MoneyPrinterPlus一键发布短视频到视频号,抖音,快手,小红书上线了

MoneyPrinterPlus开源有一段时间了,已经实现了批量短视频混剪,一键生成短视频等功能。 有些小伙伴说了,我批量生成的短视频能不能一键上传到视频号,抖音,快手,小红书这些视频平台呢?答案是必须可以。 下面上干货。 软件准备 当然,前提条件就是你需要下载MoneyPrinterPlus软件啦

OpenCV + sklearnSVM 实现手写数字分割和识别

这学期机器学习考核方式以大作业的形式进行考核,而且只能使用一些传统的机器学习算法。 综合再三,选择了自己比较熟悉的MNIST数据集以及OpenCV来完成手写数字的分割和识别作为大作业。 1. 数据集准备 MNIST数据集是一个手写数字的数据库,包含60000张训练图片和10000张测试图片,每张图片

kettle从入门到精通 第七十课 ETL之kettle kettle数据校验,脏数据清洗轻松拿捏

场景:输入在指定的错误(错误应涵盖数据类型不匹配的情况)行数内,trans不报错,但通过错误处理步骤捕捉,并记入文件,整个数据管线正常完成直至处理完最后一个输入行。 解决方案:使用步骤【数据检验】进行处理。这个步骤和常规的业务系统对接三方接口一个逻辑,将符合规则的数据放行,不符合的记录。 数据准备(