pandas(进阶操作)-- 处理非数值型数据 -- 数据分析三剑客(核心)

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境:集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 import numpy as np

SpringBoot进阶教程(七十七)WebSocket

WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议。WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就直接可以创建持久性的连接,并进行双向数据传输。

【Python进阶-PyQt5】00搭建PyQt5环境

1.创建独立开发虚拟环境 1.1虚拟环境简介 我们编写的程序,有时用到的Python库是不一样的,比如说开发桌面应用程序我们主要用到PyQt5相关的Python库、开发Web应用程序我们主要用到Django相关的Python库等等。假设我们在开发桌面应用程序的时候除了PyQt5相关的Python库外

7.1 实现进程内存块枚举

在`Windows`操作系统中,每个进程的虚拟地址空间都被划分为若干内存块,每个内存块都具有一些属性,如内存大小、保护模式、类型等。这些属性可以通过`VirtualQueryEx`函数查询得到。该函数可用于查询进程虚拟地址空间中的内存信息的函数。它的作用类似于`Windows`操作系统中的`Task...

企业如何从0到1搭建BI系统

在进行BI系统搭建之前,有两个问题一定是大家思考最为深入的: 1、 为什要搭建BI系统? 2、 搭建BI系统能解决什么问题? 我们搭建的信息化系统运行了一段时间之后,来自各个业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等都会积累产生大量数据,来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部

【pandas基础】--数据整理

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基础】--数据统计

在进行统计分析时,`pandas`提供了多种工具来帮助我们理解数据。 `pandas`提供了多个聚合函数,其中包括均值、标准差、最大值、最小值等等。 此外,`pandas`还可以进行基于列的统计分析,例如通过`groupby()`函数对数据进行聚合,并计算每组的统计分析结果。 除了基本的统计分析之外

Python:多进程并行编程与进程池

Python的并行编程可以采用multiprocessing或mpi4py模块来完成。multiprocessing是Python标准库中的模块,实现了共享内存机制,也就是说,可以让运行在不同处理器核心的进程能读取共享内存。在基于共享内存通信的多进程编程中,常常通过加锁或类似机制来实现互斥。)

Markdown/Latex常用数学公式语法

Markdown进阶啦૮₍♡>𖥦< ₎ა~一些关于Markdown和Latex的公式语法复习

教你如何进行数仓字符串、二进制、十六进制互转

现网中遇到很多小伙伴不清楚字符串与进制之间的转换方法,其实在GaussDB(DWS)中,进制转换是非常方便的。

又一重要进展发布!OpenMMLab算法仓支持昇腾AI训练加速

摘要:上海人工智能实验室的浦视开源算法体系(OpenMMLab)团队基于昇腾AI发布了MMDeploy 0.10.0版本,该版本已支持OpenMMLab算法仓库在昇腾异构计算架构CANN上的推理部署。 本文分享自华为云社区《又一重要进展发布!OpenMMLab算法仓支持昇腾AI训练加速》,作者:昇腾

python进阶:带你学习实时目标跟踪

摘要:本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能。 本文分享自华为云社区《python进阶——人工智能实时目标跟踪,这一篇就够用了!》,作者:lqj_本人 。 前言 本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能。 项目介绍 区域性锁定目标实时

数仓如何进行表级控制analyze?

摘要: 介绍如何设置采样大小和表级控制analyze。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS) 如何表级控制analyze》,作者:leapdb。 一、控制采样大小 【设置全局采样大小】 通过参数default_statistics_target设置全局默认采样大小。 a.default_s

GPT大语言模型Alpaca-lora本地化部署实践【大语言模型实践一】

本文进行本地化部署实践的Alpaca-lora模型就是Alpaca模型的低阶适配版本。本文将对Alpaca-lora模型本地化部署、微调和推理过程进行实践并描述相关步骤。

如何进行测试分析与设计-HTSM启发式测试策略模型 | 京东云技术团队

今天给大家介绍一下由测试领域专家James Batch总结的测试分析与设计模型,HTSM启发式测试策略模型。

Maven进阶学习指南

当我们在开发项目时,有时需要用到外部依赖组件,例如当我们需要Json序列化的时候需要用到FastJson组件,我们可以通过下载对应jar包加载到项目中。但当一个大的项目同时需要依赖各种各样的外部服务,就存在着配置繁琐、依赖冲突等问题,因此可以通过maven来完成对应的依赖管理功能。

深入探讨进程间通信的重要性:理解不同的通信机制(上)

本文旨在探讨进程间通信的重要性,并介绍了不同的通信机制,如管道、消息队列、共享内存、信号量、信号和套接字。通过理解这些通信机制的特点和应用场景,可以更好地实现进程间的高效数据共享。同时,本文还强调了同步和互斥机制的重要性,以确保数据的一致性和正确性。最后,还介绍了套接字作为一种跨网络和同一主机上进程间通信的通信机制,为读者提供了更全面的了解。通过阅读本文,读者将能够深入理解进程间通信的概念和不同机制,为实现有效的数据共享提供指导。

深入探讨进程间通信的重要性:理解不同的通信机制(下)

本文旨在探讨进程间通信的重要性,并介绍了不同的通信机制,如管道、消息队列、共享内存、信号量、信号和套接字。通过理解这些通信机制的特点和应用场景,可以更好地实现进程间的高效数据共享。同时,本文还强调了同步和互斥机制的重要性,以确保数据的一致性和正确性。最后,还介绍了套接字作为一种跨网络和同一主机上进程间通信的通信机制,为读者提供了更全面的了解。通过阅读本文,读者将能够深入理解进程间通信的概念和不同机制,为实现有效的数据共享提供指导。

Scrum进入疲惫期?三点帮你走出困境

《敏捷软件开发》中提到: “Scrum 可以帮助团队更好地应对变化和不确定性,以及更快地响应客户需求。通过持续的反馈和改进,Scrum 可以提高团队的适应性和灵活性。” 然而,有些团队在使用 Scrum 后,却出现了工作任务越来越多、加班越来越严重、迭代总是完不成的情况。 明明Scrum能提高团队的

kill 进程时遇到的一件有意思的事情

案例现象 一般来讲,我们在 kill 掉一个进程的时候通常有两个选择: 找到进程的 pid 号,然后执行 kill 命令 找到进程的名字,然后执行 pkill 命令 pkill 和 kill 命令都是向指定的进程发送信号,从而完成终结进程的操作,主要区别在于 pkill 命令与 pgrep 配套使用