在第一次出现后，将NAs分配给每行中的重复项

是一种数据处理方法，通常用于处理数据集中的重复值。当数据集中存在重复的行时，该方法可以将缺失值（NAs）分配给每个重复的行，以便在后续的数据分析或建模过程中保持数据的完整性和一致性。

这种方法的主要目的是确保每个重复的行都具有相同的缺失值，以避免在数据分析过程中引入偏差或错误。通过将NAs分配给每行中的重复项，可以保持数据的一致性，并确保后续的计算或分析结果准确可靠。

这种方法在处理数据集中的重复值时非常有用，特别是在数据清洗和数据预处理阶段。它可以帮助我们识别和处理重复的数据行，并确保数据集的完整性。在数据分析、建模和机器学习等领域中，保持数据的完整性和一致性是非常重要的，因为缺失值和重复值可能会导致结果的偏差或错误。

对于这种方法，腾讯云提供了一系列的产品和服务来支持云计算和数据处理需求。例如，腾讯云的云数据库MySQL版和云数据库PostgreSQL版可以用于存储和管理数据集，并提供了强大的数据处理和分析功能。此外，腾讯云还提供了云原生应用开发平台和人工智能服务，可以帮助开发人员更高效地处理和分析数据。

腾讯云云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb-mysql

腾讯云云数据库PostgreSQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb-postgresql

腾讯云云原生应用开发平台：https://cloud.tencent.com/product/tke

腾讯云人工智能服务：https://cloud.tencent.com/product/ai

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Python进阶之Pandas入门(三) 最重要的数据流操作

通常，当我们加载数据集时，我们喜欢查看前五行左右的内容，以了解隐藏在其中的内容。在这里，我们可以看到每一列的名称、索引和每行中的值示例。...请注意，在我们的movies数据集中，Revenue和Metascore列中有一些明显的缺失值。我们将在下一讲中处理这个问题。快速查看数据类型实际上非常有用。...调用.shape确认我们回到了原始数据集的1000行。在本例中，将DataFrames分配给相同的变量有点冗长。因此，pandas的许多方法上都有inplace关键参数。...drop_duplicates()的另一个重要参数是keep，它有三个可能的选项: first:(默认)删除第一次出现的重复项。 last:删除最后一次出现的重复项。 False:删除所有重复项。...另一方面，keep将删除所有重复项。如果两行是相同的，那么这两行都将被删除。

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运筹学教学 | 十分钟教你求解分配问题(assignment problem)

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DS718+ 硬盘换新记录

一张老图，中间那台设备就是本文的主角在 2016 年组建家用迷你服务器一文中，我曾入手过两条 DDR3 金士顿 8G 低电压内存，在出手掉那台迷你服务器之后，这两根内存被留了下来，并被分配给了这台 NAS...替换硬盘这次的目标是将老机器放回老家，作为家庭照片备份服务器使用、不需要考虑开发折腾这类需求，所以替换硬盘策略和我在《黑群晖数据迁移白群晖（DS 920+）》提到过的，目前正在服役的 DS 920+...和之前一样，为了避免组 Raid 后，出现相同出场批次硬盘“同时休假”的情况，我一样买了一块，保证了 NAS 这个“花盆”里的“植物的多样性”。 ?...“藏污纳垢”的NAS机身在“吃了一些灰”之后，将硬盘安装完毕后，重新给 NAS 上电，开始进行群晖系统的安装，并耐心等待安装就绪。 ?...和第一次开机一样的安装界面重组 Raid 其实系统安装完毕后，磁盘已经接近就绪，每一块 NAS 中的磁盘都已经被群晖系统分为了多个分区（群晖系统就安装在这些分区里），接下来就是等待我们进行数据分区的格式化

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Linux(Ubuntu)通过NFS服务挂载群晖NAS为虚拟磁盘

前言由于服务器存储空间有限，但是如果有个外置的NAS存储服务就能够很好的解决服务器的磁盘问题。下面就简单介绍一下如何将NAS挂载在服务器上，简介的扩充磁盘。 1....然后进入文件服务，设置相关的文件权限：在“文件服务”右侧选择”SMB/AFP/NFS”一栏，滑倒最下面有个[NFS]，打开后，有个”启动NAF服务”的复选框，选中。...映射 root 为 admin：将访问权限分配给 NFS 客户端的 root 用户，相当于您系统中的 admin 用户访问权限。...映射 root 为 guest：将访问权限分配给 NFS 客户端的 root 用户，相当于您系统中的 guest 用户访问权限。...映射所有用户为 admin：将访问权限分配给 NFS 客户端的所有用户，相当于您系统中的 admin 用户访问权限。

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指派问题 —— 匈牙利算法

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【运筹学】指派问题、匈牙利法总结 ( 指派问题 | 克尼格定理 | 匈牙利法 | 行列出现 0 元素 | 试指派 | 打 √ | 直线覆盖 ) ★★★

使行列出现 0 元素 : 指派问题系数矩阵 (c_{ij}) 变换为 (b_{ij}) 系数矩阵 , 在 (b_{ij}) 矩阵中每行每列都出现 0 元素 ; 每行都出现...0 元素 : (c_{ij}) 系数矩阵中 , 每行都减去该行最小元素 ; 每列都出现 0 元素 : 在上述变换的基础上 , 每列元素中减去该列最小元素 ; 注意必须先变行 ,...3 & \\\\ & 3 & 7 & 6 & 0 & \\ \end{bmatrix} 每列都出现 0 元素 : 在上述变换的基础上 , 每列元素中减去该列最小元素 ; 观察矩阵后发现 , 只有第三列没有...因为在第一步已经保证了每行每列都有 0 元素 ; 在第 4 行 0 元素所在列 , 即第 4 列 , 打 √ ; 讨论第 4 列 : 上述打钩的列中 , 查看是否有独立的 0...0 元素 , 因为在第一步已经保证了每行每列都有 0 元素 ; 在第 4 行的废弃 0 元素所在列 , 即第 2 列 , 打 √ ; 讨论第 2 列 : 上述打钩的列中

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数据分析中非常实用的自编函数和代码模块整理

搞了接近四个周的模型开发工作，今天整理代码文件，评分卡模型基本告一段落了。那么在模型开发或者是我们日常的数据分析工作中，根据我们具体的业务需求，经常会重复地用到某些模块的功能。...（基于knn算法）上述按照中心趋势进行缺失值填补的方法，考虑的是数据每列的数值或字符属性，在进行缺失值填补时，我们也可以考虑每行的属性，即根据变量之间的相关关系填补缺失值。...，则它的值在加权平均中的权重为： ?...式中：δi()δ_i ( )是变量i的两个值之间的距离，即 ? 在计算欧式距离时，为了消除变量间不同尺度的影响，通常要先对数值变量进行标准化，即： ?...我们将上述根据数据集每行的属性进行缺失值填补的方法，封装到knnImputation( )函数中，代码如下： knnImputation<-function(data,k=10,scale=T,meth

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CSS 中的 Flex 布局完全指南

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李飞飞等人提出Auto-DeepLab：自动搜索图像语义分割架构

这是一项重要的计算机视觉任务，它为输入图像的每个像素分配标签，如「人」或「自行车」。简单地移植图像分类的方法不足以进行语义分割。...在图像分类中，NAS 通常使用从低分辨率图像到高分辨率图像的迁移学习 [92]，而语义分割的最佳架构必须在高分辨率图像上运行。...本论文主要贡献如下：这是首次将 NAS 从图像分类任务扩展到密集图像预测任务的尝试之一。...本论文将研究用于语义图像分割的 NAS，语义图像分割是将语义标签分配给图像中每个像素的重要计算机视觉任务。现有的研究通常关注搜索可重复的单元结构，对控制空间分辨率变化的外部网络结构进行人工设计。...作者采用了 [49] 中的一阶近似，将训练数据分割成两个单独的数据集 trainA 和 trainB。优化在以下二者之间交替进行： 1.

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python数据处理 tips

在本文中，我将分享一些Python函数，它们可以帮助我们进行数据清理，特别是在以下方面：删除未使用的列删除重复项数据映射处理空数据入门我们将在这个项目中使用pandas，让我们安装包。...删除重复项让我们使用此函数检查此数据集中的重复项。 df[df.duplicated(keep=False)] ? keep允许一些参数检查重复项。...first：除第一次出现外，将重复项标记为True。 last：将重复项标记为True，但最后一次出现的情况除外。 False：将所有副本标记为True。...在本例中，我希望显示所有的重复项，因此传递False作为参数。现在我们已经看到这个数据集中存在重复项，我想删除它们并保留第一个出现项。下面的函数用于保留第一个引用。...如果删除了重复项，df[df.duplicated(keep=False)]将返回null。

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Synology群晖安装Gogs进行代码管理

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本地部署轻NAS系统平台Nas-Cab并实现移动端设备异地远程访问

Nas-Cab使用场景：家庭文件共享和存储：用户可以将家庭中各个设备上的文件集中在Nas-Cab上，方便家庭成员之间的共享和访问。...远程办公和团队协作：用户可以将办公文件存储在Nas-Cab上，并通过远程访问的方式实现跨地域的团队协作。...本地局域网连接Nas-Cab 在Nas-Cab管理界面可以看到显示局域网地址为：192.168.50.116:81 我们打开一个新的web浏览器输入上方IP地址，可以看到出现了Nas-Cab登录界面另外手机端也支持...保留成功后复制保留成功的二级子域名的名称返回登录Cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道，点击右侧的编辑修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中...在手机端使用Cpolar生成的公网地址登录，在服务器地址中输入Cpolar生成的https的公网地址，端口号填写443 点击提交后，可以看到同样使用固定的公网地址访问到了Nas-Cab手机端中，另外Cpolar

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你肉眼能看几万个基因名字判断有没有重复的基因？

在单细胞课程售后群看到提问，一个表格直接读进来是这样，如下图， ? 他想把第一列变成行号，就加了一个参数：row.names=1 结果报错了。有趣的是他的提问：行是基因号，怎么会有重复的行呢？...这列，这列的每行都为一个探针，接着在dat这个矩阵中，按照刚刚取出的探针所在的行，再取出来组成一个新的矩阵dat，此操纵为取出与注视ids相对于的dat #保证ids矩阵和dat矩阵长度相等 dat[1...duplicated(ids$symbol),]#将symbol这一列去除重复项，'!'...为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的...dat rownames(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 ##确保两个矩阵长度一致 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息

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从800个GPU训练几十天到单个GPU几小时，看神经架构搜索如何进化

在本文中，作者为我们介绍了 NAS 的进化史，即如何利用多种改进手段，将训练成本压缩到「凡人皆可染指」的程度。 ? 神经架构搜索 (NAS) 改变了构建新神经网络架构的过程。...催化剂 NAS 的历史可以追溯到 1988 年的自组织网络思想 [2]，但直到 2017 年 NAS 才取得了首个重大突破。当时训练循环神经网络 (RNN) 来生成神经网络架构的想法出现了。 ?...答案可以在最著名的计算机视觉架构 ResNet [4] 中找到。在 ResNet 架构中，我们可以观察到同一组操作被一遍又一遍地重复。这些操作构成残差块，是 ResNet 的构建块。...例如，先在 ResNet18 上执行 NAS，然后通过重复得到的构建块来构建 ResNet50。...其中一个例子是 NAS 中的可微分采样 [9]，由于每个前向传播和反向传播在搜索中需要使用的操作减少，因此该方法将搜索时间缩短到只要 4 个小时。

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如何用 awk 删除文件中的重复行【Programming】

摘要要删除重复的行，同时保留它们在文件中的顺序，请使用： awk '!...visited [ $0]访问存储在映射中的值，其键值等于$0（正在处理的行），也称为匹配项（我们将会在下面设置）。取非（!）的值：在awk中，任何非零数字值或任何非空字符串值均为true 。...sort -uk2 | sort -nk1 | cut -f2- 工作原理假设我们有以下文件： abc ghi abc def xyz def ghi klm “cat -n test.txt”在每行前添加序号...1 abc 2 ghi 3 abc 4 def 5 xyz 6 def 7 ghi 8 klm sort -uk2根据第二列对行进行排序（ k2选项），并且只保留第一次出现的具有相同第二列值的行（u...abc ghi def xyz klm 参考资料 Gnu awk 用户指南 awk 中的数组 Awk真值 Awk 表达式如何在Unix中删除文件中的重复行？删除重复行而不排序 awk '!

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评分卡模型开发-用户数据缺失值处理

在采用删除法剔除缺失值样本时，我们通常首先检查样本总体中缺失值的个数，在R中使用complete.cases()函数来统计缺失值的个数。 >GermanCredit[!...，考虑的是数据每列的数值或字符属性，在进行缺失值填补时，我们也可以考虑每行的属性，即为我们要讲述的第三种处理缺失值的方法，根据变量之间的相关关系填补缺失值。...，权重大小随着距离待填补缺失值样本的距离增大而减小，本文我们采用高斯核函数从距离获得权重，即如果相邻样本距离待填补缺失值的样本的距离为d，则它的值在加权平均中的权重为： ?...式中：δ_i ( )是变量i的两个值之间的距离，即 ? 在计算欧式距离时，为了消除变量间不同尺度的影响，通常要先对数值变量进行标准化，即： ?...我们将上述根据数据集每行的属性进行缺失值填补的方法，封装到knnImputation()函数中，代码如下： knnImputation<-function(data,k=10,scale=T,meth=

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群晖（Synology）NAS 后台安装 Docker 后配置 Activemq Artemis

下载镜像在进入 NAS 的容器管理后，访问 Registry。然后输入 activeMq 进行查找。选择已经找到的镜像，然后单击页面上部的下载按钮。选择最新版本。直接单击应用就好。...我们可以看到在界面中，提示进行正在下载，在这里根据你网络的情况可能需要点时间。创建容器然后单击容器部分，在这里创建一个容器。选择我们已经下载的镜像来进行创建。其他的使用默认选项就好。...端口映射在这个界面中，需要对端口进行映射。因为不同的消息协议会使用不同的端口，JMS 多使用的是 61616 端口。管理管理的界面为 8161 端口。在这里，为了方便，直接全部映射上去就好。...然后下一步继续，等待 NAS 帮我们把容器创建好。过一段时间，如果能够看到容器运行了，那么我们就可以访问消息服务器的界面了。上图显示创建的容器已经在运行了。第一次创建的时间会比较长，主要观察下日志。...只有你看到下面的日志出现后，消息服务器才会显示已经正常运行了。如上面的日志还没有输出到这里的话，控制台界面是访问不了的。从我们的运行来看，第一次创建我们，NAS 花了差不多 3 分多钟的时间才完成。

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SQL窗口函数概述

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最全BAT算法面试100题：阿里、百度、腾讯、京东、美团、今日头条

（下） 1）荷兰国旗问题 2）随机快速排序 3）堆结构与堆排序 4）认识排序算法的稳定性 5）认识比较器 6）桶排序 7）计数排序 8）基数排序 9）数组排序后的最大差值问题 10）排序算法在工程中的应用...（Code）合法括号匹配在一个字符串中，找出最长的无重复字符的字串在二叉树结点结构中加一个指针域，使其指向层次遍历的下一个结点，特别地，每一层的最后一个结点为空。...Q3：如何将1T的文件均匀地分配给5台机器，且每台机器统计完词频生成的文件只需要拼接起来即可（即每台机器统计的单词不出现在其他机器中）一个大文件A和一个小文件B，里面存的是单词，要求出在文件B中但不在文件...扔硬币，连续出现两次正面即结束，问扔的次数期望有100W个集合，每个集合中的word是同义词，同义词具有传递性，比如集合1中有word a, 集合2中也有word a, 则集合1，2中所有词都是同义词...有几个 G 的文本，每行记录了访问 ip 的 log ，如何快速统计 ip 出现次数最高的 10 个 ip，如果只用 linux 指令又该怎么解决；海量数据的topk问题。

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你所需要知道的关于AutoML和NAS的知识点

【GiantPandaCV导读】本文是笔者第一次进行翻译国外博客，第一次尝试，由于水平的限制，可能有的地方翻译表达的不够准确，在翻译过程中尽量还原作者的意思，如果需要解释的部分会在括号中添加，如有问题欢迎指正...Building Block 在NAS算法中，控制器RNN会从这些Building Blocks中采样，将他们拼接起来构建一个端到端的网络架构。...但是在深度学习时代中，在比较小，但是结构相似的数据集上表现较好的网络，在更大更复杂的数据集上也应该表现更好。第二点就是搜索空间非常局限。NAS被设计用来构建与SOTA相似的网络架构。...对于图像分类任务来说，网络构建需要重复的模块，然后逐步进行下采样，如左图所示。NAS设计的网络的主要新颖部分是这些块的连接方式。 ?...NAS算法对比深度学习新范式：AutoML 许多人将AutoML称为深度学习的新方法，无需设计复杂的深度网络，只需运行预设的NAS算法。

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