ex2.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 2: Logistic Regression % % In...
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...这些库在更高层次上抽象了网络通信的细节，使开发者可以更专注于构建应用程序的逻辑，而不必深入到帧的具体处理。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
1、 场景 当项目中存在一个枚举类，里边的数据不需要一直更新，但是在某些场景下需要进行配置时， 我们可能就要改一次数据就打一次包，这个样的话效率会很低所以可以放到配置文件中 2、 实现 3、 原始处理...(); } } 3.1、 方法函数 query.setDataset(QaDataSetEnum.getDataSetIdByCode(query.getCode())); 我们设置一个数据集...，现在放到配置文件中 4、 放入配置文件 4、1 新增配置类 @Configuration public class QaDataSetConfig { private static final...; //会议纪要QA数据集ID @Value("${qa.dataset.hyjy-id:}") private String hyjyId; //规章制度QA数据集...QaDataSetEnum.values()).findFirst(data -> data.code.equals(code)).orElse(NONE).getDataSetId()); } 这样就实现了将枚举里边的数据使用配置文件可以进行重写
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void
有时由于项目开发的需要，必须将SQLServer2005中的某些表同步到Oracle数据库中，由其他其他系统来读取这些数据。不同数据库类型之间的数据同步我们可以使用链接服务器和SQLAgent来实现。...假设我们这边（SQLServer2005）有一个合同管理系统，其中有表contract 和contract_project是需要同步到一个MIS系统中的（Oracle9i）那么，我们可以按照以下几步实现数据库的同步...这里需要注意的是Oracle的数据类型和SQLServer的数据类型是不一样的，那么他们之间是什么样的关系拉？...第一个SQL语句是看SQL转Oracle的类型对应，而第二个表则更详细得显示了各个数据库系统的类型对应。根据第一个表和我们的SQLServer中的字段类型我们就可以建立好Oracle表了。...--清空Oracle表中的数据 INSERT into MIS..MIS.CONTRACT_PROJECT--将SQLServer中的数据写到Oracle中 SELECT contract_id,project_code
但以上流程的实现，需要有对应的系统与产品作为支撑，那么基础的数据中台到底应该由哪些系统或者产品组成？ 这里我们可以先来看一下几个企业的数据中台架构。...这里笔者认为《数据中台产品经理：从数据体系到数据平台实战》一书中总结的数据中台架构是比较具有普适性的， 不论是互联网行业、还是传统行业，都可以在该架构上进行改造，设计建设自己的中台架构。...因此，数据中台的大数据平台建设不是比拼引用了多少新技术、覆盖了多少技术组件，而是要看它能否解决数据中台建设中所面临的复杂数据现状，能否成为数据中台打破数据壁垒的技术保障，能否提供简洁有效的数据处理工具，...通过对数据体系的建设，数据中台的元数据汇聚了企业各业务线与各系统的数据信息，让数据中台具备了提供全域数据资产视图的能力，实现了统一数据资产查询与获取入口的目标。...BI 平台是数据中台服务能力的主要输出方，要想让数据中台发挥出应有价值，那么BI平台的建设必不可少，所以需要将BI 平台建设划分在数据中台体系下。
（6）中台 参考SuperCell的实践，中台是全面为前台提供通用服务的组织能力平台，前台需要什么，中台就提供什么，在部分企业，中台的功能在ERPII 的基础上增加了客户数据平台，渠道管理等功能。...通过中台将企业的业务能力平台化，服务化，一切业务数据化，然后以数据服务的形式提供给前台，是中台与前面5个里程碑的本质的区别。...企业资源计划时期，软件以流程的形式支撑业务，这两个阶段都是业务数据化的过程，把线下传统业务搬到线上，形成业务数据。...到了中台时期，进入了一切数据业务化，服务化的阶段，通过数字化服务组件去重构前台新的业务形式。...购买《精益数据方法论》周边鼠标垫，时刻学习数据驱动的企业
从5亿行数据中，筛选出重复次数在1000行的数据行，以前用这个，也爆内存了。...刚才的是去重，算是解决了。现在又有个新问题，下一篇文章我们一起来看看吧。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个大数据去重的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
在我们的项目中我们使用 axios 进行异步调用。 因为异步调用的问题，如果我不采取手段，子页面没有办法获得父页面中的数据，页面将会显示为 没有数据。...问题和解决 这个问题的原因就是子组件在初始化的时候，父组件还没有获得数据。 可以使用的方法是 v-if 进行判断。 对比上面我们使用了 v-if 判断的代码和没有使用判断的代码。...上面的代码能够让子组件正确加载数据。 另外一个需要注意的是，在子组件中需要使用 props:['projects','currentPage'], 将数据从父总结中传递过来。...从父组件中将数据传递过来。 https://www.ossez.com/t/vue/14083
小勤：怎么将Excel里Power Pivot的数据模型导入到Power BI里啊？ 大海：这个现在好简单哦。直接导入就可以了。 小勤：啊？从Excel工作簿获取数据？ 大海：No，No，No！...大海：你看一下Power BI里面这个查询是怎么建出来的？ 小勤：晕啊。这个是直接输入数据生成的源呢！ 大海：对的。...直接从表格添加到Power Pivot数据模型的表会在Power BI中以“新建表输入数据”的方式来实现。...所以，它的灵活性没那么好，比如你Excel里的数据更新了，Power BI里就会有问题，你懂的。 小勤：那怎么办？ 大海：可以直接改这个查询里的相关步骤啊。...只要还是这个查询并且保证查询的结果跟原来的一样，就没问题了。 小勤：好的。看来以后在Excel里还是先通过Power Query获取数据，然后再加载到Power Pivot数据模型更好。
传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中， 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的， 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在...数据库以行、列的二维表的形式存储数据，但是却以一维字符串的方式存储，例如以下的一个表： ? 行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一行的数据，以此类推。...在基于列式存储的数据库中， 数据是按照列为基础逻辑存储单元进行存储的，一列中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。 ?...主要包括： 1.数据需要频繁更新的交易场景 2.表中列属性较少的小量数据库场景 3.不适合做含有删除和更新的实时操作 随着列式数据库的发展，传统的行式数据库加入了列式存储的支持，形成具有两种存储方式的数据库系统...通常行式数据库的给出的优化方案是加“索引”，给表分区等等之类的. 适用场景 行式数据库主要适合于在线交易性的OLTP应用，而列式数据库主要适合于海量静态数据的分析，一般应用于OLAP。
导读：本文将介绍过去15年中，网易大数据团队在应对不断涌现的新需求、新痛点的过程中，逐渐形成的一套逻辑数据湖落地方法。...在这个理念下，会要求我们要不断贴近用户、了解用户实际情况，做到第一时间提供更好的服务。同时在服务用户的过程中，为了给用户提供更多价值交付，逻辑数据湖的产生是必然的。...02 为什么做逻辑数据湖 1. 数据生产力不足的问题 网易有数最早想要提升数据生产力是从建设数据开发平台开始的。在建设使用过程中暴露出各种问题导致了数据生产力不足： 2....为什么要做逻辑数据湖 以上是我们在调研企业用户数字化转型中，对相当比例用户痛点的总结。...在实现数字化转型的过程中，数据湖&Hadoop解决的是数据统一汇聚的问题，而统一元数据则是解决数据连接、资产、管理的问题，对于相当部分的用户而言，当前最大的痛点不是海量数据的存储，而是如何将散落到各个子数据系统的数据孤岛统一管控起来
标签：Python与Excel,pandas 对于Excel来说，删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过的“用户.xlsx”来演示删除行。 图1 注意上面代码中的index_col=0？如果我们将该参数留空，则索引将是基于0的索引。...使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架中删除第三行（Harry Porter），pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。...如果要删除第1行和第3行，它们是“Forrest Gump”和”Harry Porter”。在结果数据框架中，我们应该只看到Mary Jane和Jean Grey。...这次我们将从数据框架中删除带有“Jean Grey”的行，并将结果赋值到新的数据框架。 图6
我们在进行软件项目成本估算时经常容易混淆逻辑数据与物理数据。下面我们谈谈二者间的区别，以便我们正确的进行软件成本估算。 逻辑数据一般是交易记录、账号信息、客户信息等类型的数据。...而物理数据是数据库表、视图；软件的页面；物理文件（如DOC）；注册表等。 一个物理文件中可以包含多种逻辑数据，一个逻辑文件也可以分布在多个物理文件中。 ...功能点方法关注逻辑文件而非物理文件。所以，在软件成本估算过程中，一定不能把数据库中的表文件这种物理数据当做逻辑数据来处理！ 版权属于: 北京中基数联所有。转载时必须以链接形式注明原始出处及本声明。
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，并基于其中某一列数据的值，将这一数据处于指定范围的那一行加以复制，并将所得结果保存为新的Excel表格文件的方法。 ...现有一个Excel表格文件，在本文中我们就以.csv格式的文件为例；其中，如下图所示，这一文件中有一列（也就是inf_dif这一列）数据比较关键，我们希望对这一列数据加以处理——对于每一行，如果这一行的这一列数据的值在指定的范围内...随后，我们使用df.iterrows()遍历原始数据的每一行，其中index表示行索引，row则是这一行具体的数据。接下来，获取每一行中inf_dif列的值，存储在变量value中。 ...(10)循环，将当前行数据复制10次；复制的具体方法是，使用result_df.append()函数，将复制的行添加到result_df中。 ...最后，还需要注意使用result_df.append()函数，将原始行数据添加到result_df中（这样相当于对于我们需要的行，其自身再加上我们刚刚复制的那10次，一共有11行了）。
RevoScaleR 中的函数用于在执行分析之前将数据导入 XDF，但您也可以直接处理存储在文本、SPSS 或 SAS 文件或 ODBC 连接中的数据，或者将数据文件的子集提取到内存以供进一步分析。...使用 RevoScaleR 进行数据管理和分析 RevoScaleR 提供可扩展的数据管理和分析功能。这些函数可以与内存中的数据集一起使用，并以相同的方式应用于存储在磁盘上的巨大数据集。...您可以通过导入数据文件或从 R 数据帧创建 .xdf 文件，并将行或变量添加到现有 .xdf 文件（当前仅在本地计算上下文中支持附加行）。...在 RevoScaleR 的数据步进功能中，您可以指定 R 表达式来转换特定变量，并在从 .xdf 文件中读取数据时将它们自动应用于单个数据框或每个数据块。...这些函数直接访问 .xdf 文件或其他数据源或对内存中的数据帧进行操作。由于这些功能非常高效，并且不需要一次将所有数据都存储在内存中，因此您可以分析庞大的数据集，而无需庞大的计算能力。
EasyNVR平台则是基于RTSP/Onvif协议的视频平台，可支持设备接入、视频流处理及分发，在视频监控场景中可实现视频直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、告警、级联等。...在此前的文章中，我们和大家介绍过关于TSINGSEE青犀视频平台可支持数据迁移的技术文章，感兴趣的用户可以自行搜索了解。...今天来和大家分享一下：如何将EasyCVR的RTSP设备接入数据迁移到EasyNVR中？...操作步骤如下： 1）首先，将EasyCVR的数据库导出： 2）打开通道配置： 3）导出EasyNVR数据库： 4）将EasyCVR内的名称和RTSP地址等信息，拷贝到EasyNVR的表里： 5）...随着AI技术的不断应用，EasyCVR平台也在积极融入视频智能检测分析技术，通过对视频监控场景中的人、车、物进行抓拍、检测与识别，可对异常情况进行智能提醒和通知。
选择用于目标分割的方法是调整在公共数据集MS COCO上训练的Mask R-CNN框架，以从HR目标中获得掩码（图4）。由于小目标的分割结果性能较差，我们建议从大目标中获取掩码，并将其应用于小目标。...LR目标在当前帧中的所有位置都是有效的候选位置。此外，只要与当前帧中的目标不重叠，前一帧和后一帧中的LR目标位置就可以放置SLR目标——这不适用于图像数据集。...•空间记忆（第4–17行）：给定时间t的帧f，放置SLR目标（ ）的可能空位（ ）将是从 的帧中存在LR物体（ ）的空位（第4行）- 始终有效（第6行）。...如果相机运动过快，则前一帧或后一帧中对象的位置可能对应于图像中的错误位置，例如人行道上的汽车。 •目标关联（第18-28行）：通过最大化运动方向和重叠，为每个空点 计算最佳 。...算法详细说明了获得最终合成视频帧的过程： 1.通过将 中的每个 目标复制粘贴到 上来创建时间图像 （第3行）。通过标记属于 的像素来生成掩码 （第4行）。
，还学习如何将多个过滤器应用于 Pandas 数据帧。...我们还了解了如何将这些方法应用于真实数据集。 我们还了解了从已读入 Pandas 的数据集中选择多个行和列的方法，并将这些方法应用于实际数据集以演示选择数据子集的方法。...我们还学习了根据从数据创建的布尔序列过滤数据的方法，并且学习了如何将过滤数据的条件直接传递给数据帧。 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。...将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 在本节中，我们将学习如何将 Python 的预构建函数和自构建函数应用于 pandas 数据对象。...接下来，我们了解如何将函数应用于多个列或整个数据帧中的值。 我们可以使用applymap()方法。 它以类似于apply()方法的方式工作，但是在多列或整个数据帧上。
但几次之后，发现精通数据库的高手，并不是靠师傅培养就能出的来。 举个例子：下面这段不到 3 行的 SQL 代码，跑了 30 秒都没有出来结果，你怎么解决？ ?...更多，就是第一朋友的留言那样，“我没遇到过，我没从你群里学到技巧，你真没意思” 现实中，也没好到哪里去！碰到这个问题，还是直接找我要答案，并不想知道，答案从哪里来。...在这段不到 3 行的 SQL 中，至少能反应出一个人看过哪些书，是真正看进去，弄明白的那种看书。...高手的培养，真不是一朝一夕，还得看资质。 在晋级书单中，一定会有数据库性能调优相关的书。...更细致一些，还会有单独对索引进行介绍的，比如《数据库索引设计与优化》。再说一遍，在知识面前，钱算个P! 看完这些书，你可以欺骗数据库优化引擎，想让它做什么，都行。酷不酷？ ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
