python基础内容 ## 1. 关于爬虫的特殊性 爬虫是一个很蛋疼的东西, 可能今天讲解的案例. 明天就失效了. 所以, 不要死盯着一个网站干. 要学会见招拆招(爬虫的灵魂) 爬虫程序如果编写的不够完善. 访问频率过高. 很有可能会对服务器造成毁灭性打击, 所以, 不要死盯着一个网站干. 请放慢你
1. TCP三次握手和四次挥手 TCP三次握手的过程如下： 第一步（SYN）：客户端向服务器发送一个带有SYN（同步）标志的TCP包，指示客户端希望建立连接。这个包包含一个随机的初始序列号（ISN）。 第二步（SYN-ACK）：服务器收到客户端的SYN包后，会发送一个带有SYN和ACK（确认）标志的
Go 基础之基本数据类型 目录Go 基础之基本数据类型一、整型1.1 平台无关整型1.1.1 基本概念1.1.2 分类有符号整型（int8~int64）无符号整型（uint8~uint64）1.2 平台相关整型1.2.1 基本概念1.2.2 注意点1.2.3 获取三个类型在目标运行平台上的长度1.3
前言 在我们的日常工作开发中对接一些第三方支付是比较常见的，如最常见的就是支付宝、微信支付的对接。今天给大家推荐一个基于.NET Core开发的支付SDK集:paylink，它极大简化了API调用及通知的处理流程从而大大提供我们的工作生产效率。 运行环境 .NET Core 3.1、.NET 6.0
本文基于Sentinel 1.8.6版本分析 1. SlotChain 我们从入口com.alibaba.csp.sentinel.SphU#entry(java.lang.String) 开始分析。 一路走读下来，会进入到这个方法com.alibaba.csp.sentinel.CtSph#loo
简介 QFluentWidgets 是一个基于 Qt 的 Fluent Designer 组件库，内置超过 150 个开箱即用的 Fluent Designer 组件，支持亮暗主题无缝切换和自定义主题色。搭配所见即所得的 Fluent Designer 软件，只需拖拖拽拽，不用编写一行 QSS，就能
概述 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术，用于将高维数据转换为低维的特征空间。其目标是通过线性变换将原始特征转化为一组新的互相无关的变量，这些新变量称为主成分，它们按照方差递减的顺序排列，以保留尽可能多的原始数据信息。 主
概述 随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽
Vue基础 vue指令 内容绑定 v-text 设置标签的内容一般通过双大括号的表达式{{ }}去替换内容 {{ hello }} v-html 与v-text类似区别在于html中的结构会被解析为标签设置元素的innerHTML,v-text只会解析文本 事件绑定 v-on 可以简写为@，绑定的方
本篇参考： https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.flow_ref_elements_custom_error.htm&type=5 https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.apex
第一部分：函数基础 函数的作用意义： 1.为了更好地管理代码，可能对应的代码块需要重复多次使用，所以通过一个函数封装起来，便于下次直接调用 2.方法实际上是通过函数实现的 例1： # type() # 内置函数 def lis(): li=[1,2,3] li.append(4) li.pop(2)
概述 Alink提供了一系列与推荐相关的组件，从组件使用得角度来看，需要重点关注如下三个方面： 算法选择 推荐领域有很多算法，常用的有基于物品/用户的协同过滤、ALS、FM算法等。对于不同的数据场景，算法也会在计算方式上有很大的变化。 推荐方式 输入信息可以有多种选择，输入结果也有多种情况。 同时输
示例代码及相关内容来源于《Alink权威指南（Java版）》 概述 决策树模型再现了人们做决策的过程，该过程由一系列的判断构成，后面的判断基于前面的判断结果，不断缩小范围，最终推出结果。 如下，基于决策树模型预测天气，是最常见的示例。天气的整个预测过程，就是不断地判断推测的过程。 特征分类 特征数据
Pandas是一个开源的Python数据分析库。 它提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使数据清洗和分析变得简单而快速。 Pandas是基于NumPy数组构建的，因此它在许多NumPy函数上提供了直接的支持。它还提供了用于对表格数据进行操作的数据结构，例如Series和DataFrame。
数据读取是第一步，只有成功加载数据之后，后续的操作才有可能。 pandas可以读取和导入各种数据格式的数据，如CSV，Excel，JSON，SQL，HTML等，不需要手动编写复杂的读取代码。 1. 各类数据源 pandas提供了导入各类常用文件格式数据的接口，这里介绍3种最常用的加载数据的接口。 1
pandas中用来承载数据的两个最重要的结构分别是： Series：相当于增强版的一维数组 DataFrame：相当于增强版的二维数组 pandas最大的优势在于处理表格类数据，如果数据维度超过二维，一般我们会使用另一个 python的库 numpy。 本篇主要介绍这两种核心数据结构的创建方式。 1
pandas的数据检索功能是其最基础也是最重要的功能之一。 pandas中最常用的几种数据过滤方式如下： 行列过滤：选取指定的行或者列 条件过滤：对列的数据设置过滤条件 函数过滤：通过函数设置更加复杂的过滤条件 本篇所有示例所使用的测试数据如下： import pandas as pd import
pandas进行数据整理的意义在于，它是数据分析、数据科学和机器学习的前置步骤。 通过数据整理可以提前了解数据的概要，缺失值、重复值等情况，为后续的分析和建模提供更为可靠的数据基础。 本篇主要介绍利用pandas进行数据整理的各种方法。 1. 数据概要 获取数据概要信息可以帮助我们了解数据的基本情况
pandas 作为一种常用的数据分析工具，提供了广泛的数据修改方法。 既可以针对行或者列的数据进行修改，也可以对具体单个元素进行修改，还可以基于条件选择要修改的行或者列的数据。 1. 增加数据 1.1 增加行数据 pandas的DataFrame增加一行或者多行数据之前是使用append方法。 im
数据集拆分是将一个大型的数据集拆分为多个较小的数据集，可以让数据更加清晰易懂，也方便对单个数据集进行分析和处理。 同时，分开的数据集也可以分别应用不同的数据分析方法进行处理，更加高效和专业。 数据集合并则是将多个数据集合并成一个大的数据集，可以提供更全面的信息，也可以进行更综合的数据分析。 同时，数
