我们在做Android平台GB28181设备接入模块的时候，遇到这样的需求，做移动对讲的时候，是不需要视频数据的，但是国标平台侧，没有视频的话，大多平台又无法播纯音频打包的数据（网页端大多基于http-flv...或webrtc实现），基于此，我们做了个简单的处理，通过Bitmap生成个32*32的黑帧，然后，确保上行的音视频数据都有，但是由于视频系黑帧数据，几乎不占用带宽。...layer_post_thread_.stopPost(); layer_post_thread_ = null; } }简单来说，读取到的Bitmap数据...param left: 层叠加的左上角坐标, 对于第0层的话传0 * * @param top: 层叠加的左上角坐标, 对于第0层的话传0 * * @param rgba_plane: rgba 图像数据...is_horizontal_flip, int scale_width, int scale_height, int scale_filter_mode, int rotation_degree);这个接口非常强大，可以针对传下去的数据
在我们的项目里，前后端分离目前是符合当下趋势的，在过去前后端不分离的时代已经变成过去式，在实际项目开发中，在前期我们如何不依赖真实接口而Mock一份真实接口数据呢？...开始第一个例子 在以前我们可以借助EazyMock[1]在线创建接口数据，在大多时候这是我们首选，简单，方便，并提供了非常好的mock接口工具，但是笔者想介绍另外一个比较好用的在线mock工具，apipost...当我们成功的用APIPOST模拟出与后台一样的类似接口时，一般后端都会给出接口文档，那么现在你可以像后端一样，按照后端要求，你可以在MOCK中完善你的MOCK接口文档 在APIPOST中提供了一份非常强大的自定生成接口文档功能...编辑以下，然后点击保存 我们点击分享 当我们复制打开这个链接时api/shoplist[3] 此时你会发现自动生成的文档结构非常的清晰，因此在项目中，你可以完全不依赖后端接口，并且可以引导后端接口的设计了...总结 我们使用apipost新建一个项目，新建了一个测试接口，并实时mock了一份在线数据 我们在实际页面中，测试了apipost新建的接口数据，并且成功响应 我们根据现有的接口，在线生成了一份MOCK
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...Datatable初教程 为了能够更准确地构建模型，现在机器学习应用通常要处理大量的数据并生成多种特征，这已成为必要的。...pandas 读取 下面，使用 Pandas 包来读取相同的一批数据，并查看程序所运行的时间。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...▌过滤行 在 datatable 中，过滤行的语法与GroupBy的语法非常相似。下面就来展示如何过滤掉 loan_amnt 中大于 funding_amnt 的值，如下所示。
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...Datatable初教程 为了能够更准确地构建模型，现在机器学习应用通常要处理大量的数据并生成多种特征，这已成为必要的。...pandas 读取 下面，使用 Pandas 包来读取相同的一批数据，并查看程序所运行的时间。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示：...▌过滤行 在 datatable 中，过滤行的语法与GroupBy的语法非常相似。下面就来展示如何过滤掉 loan_amnt 中大于 funding_amnt 的值，如下所示。
unzip 1d87cca3-7268-4f0a-8678-36564d0b45f9-tpc-ds-tool.zip cd DSGen-software-code-3.2.0rc1/tools/ make 数据生成与导入...在mysql中新建tpcds数据库 create database tpcds DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci 将表结构导入数据库中 mysql...-u root -p -D tpcds < DSGen-software-code-3.2.0rc1/tools/tpcds.sql 生成测试数据，其中-SCALE 10 表示生成10G数据 mkdir.../dsdgen -DIR /home/hadoop/data -SCALE 10 -TERMINATE N, tpcds.sql 数据导入 LOAD DATA LOCAL INFILE '/home/hadoop...解决方法： 关于secure-file-priv的问题 先查看当前的secure-file-priv值， show variables like ‘%secure%’; 若为NULL，表示限制不能导入导出数据
二、数据选择 在本章中，我们将学习使用 Pandas 进行数据选择的高级技术，如何选择数据子集，如何从数据集中选择多个行和列，如何对 Pandas 数据帧或一序列数据进行排序，如何过滤 Pandas 数据帧的角色...，还学习如何将多个过滤器应用于 Pandas 数据帧。...首先，我们将学习如何从 Pandas 数据帧中选择数据子集并创建序列对象。 我们将从导入真实数据集开始。...我们学习了 Pandas 数据选择的各种技术，以及如何选择数据子集。 我们还学习了如何从数据集中选择多个角色和列。 我们学习了如何对 Pandas 数据帧或序列进行排序。...我们逐步介绍了如何过滤 Pandas 数据帧的行，如何对此类数据帧应用多个过滤器以及如何在 Pandas 中使用axis参数。
PANDAS中的DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...Pandas的query()函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...在后端Pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤Pandas中的DataFrame，需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...但是一定要小心使用inplace=true，因为它会覆盖原始的数据。 总结 我希望在阅读本文后，您可以更频繁，流利地使用Pandas中的query()函数，因为它可以方便以过滤数据集。
PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...pandas query（）函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤pandas DataFrame，需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...但是一定要小心使用intplace = true，因为它会覆盖原始的数据。 总结 我希望在阅读本文后，您可以更频繁，流利地使用Pandas Query（）函数，因为Query可以方便以过滤数据集。
PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...pandas query（）函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套 在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE...的数据子集或记录。...= 95") 文本列过滤 对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。 请Query（）表达式已经是字符串。那么如何在另一个字符串中写一个字符串？
对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。...有许多方法可以使用布尔下标过滤（或子集）Pandas 中的数据。...准备 为数据集构造一个精确的过滤器可能会使您将多个布尔表达式组合在一起以提取一个精确的子集。...准备 在 SQL SELECT语句中，WHERE子句非常常见，并过滤数据。 此秘籍将编写与选择雇员数据集的特定子集的 SQL 查询等效的 Pandas 代码。...布尔数组的整数位置与数据帧的整数位置对齐，并且过滤器按预期进行。 这些数组也可以与.loc运算符一起使用，但是它们对于.iloc是必需的。 步骤 6 和 7 显示了如何按列而不是按行进行过滤。
在这篇文章中，我们将比较Pandas 和data.table，这两个库是Python和R最长用的数据分析包。我们不会说那个一个更好，我们这里的重点是演示这两个库如何为数据处理提供高效和灵活的方法。...我将使用谷歌Colab(Pandas )和RStudio(data.table)作为开环境。让我们首先导入库并读取数据集。...示例2 对于第二个示例，我们通过应用几个过滤器创建原始数据集的子集。这个子集包括价值超过100万美元，类型为h的房子。...Price > 1000000 & Type == "h"] 对于pandas，我们提供dataframe的名称来选择用于过滤的列。...inplace参数用于将结果保存在原始数据帧中。 对于data.table，我们使用setnames函数。它使用三个参数，分别是表名，要更改的列名和新列名。
而常用的PHPexcel包需要把所有数据拿到后才能生成excel， 在面对生成超大数据量的excel文件时这显然是会造成内存溢出的，所以考虑使用让PHP边写入输出流边让浏览器下载的形式来完成需求。...strings'); .... .... fclose($tmp) php://output 是一个可写的输出流，允许程序像操作文件一样将输出写入到输出流中，PHP会把输出流中的内容发送给web服务器并返回给发起请求的浏览器...注：以下代码只是阐明生成大数据量EXCEL的思路和步骤，并且在去掉项目业务代码后程序有语法错误不能拿来直接运行，请根据自己的需求修改对应的业务代码！我这里就拿学生信息表测试！首先添加测试数据。...CSV格式并写入到output流中 $res = $this->mysqli->query('SELECT COUNT(`id`) AS `allCount`,MAX(`id`) AS...不过不影响整体的效果这里的核心问题是解决大文件的实时生成和下载。
图 9 一次可视化多个分布 10 可视化比例 11 可视化嵌套比例 12 可视化两个或多个定量变量之间的关联 13 可视化自变量的时间序列和其他函数 14 可视化趋势 15 可视化地理空间数据 16 可视化不确定性...九、数字图像处理 Pandas 秘籍 零、前言 一、Pandas 基础 二、数据帧基本操作 三、开始数据分析 四、选择数据子集 五、布尔索引 六、索引对齐 七、分组以进行汇总，过滤和转换 八、将数据重组为整齐的表格...启动和运行 Pandas 三、用序列表示单变量数据 四、用数据帧表示表格和多元数据 五、数据帧的结构操作 六、索引数据 七、类别数据 八、数值统计方法 九、存取数据 十、整理数据 十一、合并，连接和重塑数据...3.2 数据帧 3.3 操纵和可视化数据 四、用于计算和优化的迭代式方法 4.1 生成均匀的随机数 4.2 近似平方根 4.3 单变量梯度下降 五、常见编程工具 5.1 使用 bash 走向胜利...八、使用协同过滤生成建议 九、使用集成模型扩展边界 十、通过 K 均值聚类应用细分 十一、通过文本挖掘分析非结构化数据 十二、在大数据世界中利用 Python Python 数据科学本质论 零、前言
方法一：分别取日期与小时，按照日期和小时删除重复项 import pandas as pd excel_filename = '数据.xlsx' df = pd.read_excel(excel_filename...2.xlsx') 方法二：把日期中的分秒替换为0 import pandas as pd excel_filename = '数据.xlsx' df = pd.read_excel(excel_filename...2.xlsx') 方法五：对日期时间进行重新格式，并按照新的日期时间删除 import pandas as pd excel_filename = '数据.xlsx' df = pd.read_excel...这个方法就是遍历date，然后遍历一次之后，将hour置空，如此反复，这样就可以每次取到每天唯一的某一个小时的一个时间。 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要分享了使用Pandas从Excel文件中提取满足条件的数据并生成新的文件的干货内容，文中提供了5个方法，行之有效。
下面是一个示例代码，演示如何对数据进行标准化： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler...下面是一个示例代码，演示如何将连续数据离散化成几个区间： import pandas as pd # 示例数据 data = {'Age': [23, 45, 35, 50, 29, 40, 60,...特征选择的过程主要由4个环节组成，包括生成子集、评估子集、停止准则和验证结果，如图所示。 在生成子集的步骤中，算法会通过一定的搜索策略从原始特征集合中生成候选的特征子集。 ...包裹式特征选择（Wrapper Method）通过使用预测模型来评估特征子集的性能，并选择能够提供最佳模型性能的特征子集。...包裹式特征选择通过递归删除特征并使用交叉验证来评估模型性能，从而选择最能提升模型性能的特征子集。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。...子集选择/索引：如果要选择特定的子集，我们可以使用.loc或.iloc方法。 基本使用方法如下： df.loc[:,['Contour']]：选择'Contour'列的所有数据。...下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。
首先，导入 Pandas 库并加载数据集： import pandas as pd df = pd.read_csv('....由于我们主要关注与 2023 年相关的奖项，让我们将其过滤出来并创建一个新的 Pandas 数据帧。同时，我们还将把类别转换为小写，并删除电影值为空的行。...，我们将为数据帧添加一个新列，其中包含表示每个提名的完整句子。...目标是从具有关键字引用的数据帧中获取前三个值。...在本教程的下一部分中，我们将探索如何使用向量数据库来存储、搜索和检索词嵌入。敬请关注。
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