基本思路是在特征空间中查找k个最相似或者距离最近的样本，然后根据k个最相似的样本对未知样本进行分类。...下面的代码模拟了上面的算法思路和步骤，以身高+体重对肥胖程度进行分类为例，采用欧几里得距离。...from collections import Counter import numpy as np # 已知样本数据 # 每行数据分别为性别,身高,体重 knownData = ((1, 180, 85...def KNNPredict(current, knownData=knownData, knownTarget=knownTarget, k=3): # current为未知样本，格式为(性别,身高...KNNPredict(current)) 运行结果为： (1, 180, 70) : 偏瘦 (1, 160, 90) : 过胖 (1, 170, 85) : 正常 下面的代码使用扩展库sklearn中的
在我们的工作中经常遇到这样一个问题，在页面中保存一条数据，有个字段值为“张三”，但是，不知道这条数据保存在了哪个表中，现在我们想要追踪该值是存储到了那个表的那个字段中，具体要怎么操作呢？...P_SYSTEM_FindData] @value = N'张三' SELECT 'Return Value' = @return_value GO 执行完后，即可找到该值所在的表和字段...tablename:表名 columnname：字段名 原表数据如下： 表名：[Staff] 数据：
以下罗列出关键新特性一、在线DDL变更在早期的MariaDB版本中,当一个会话正在执行ALTER TABLE MODIFY等DDL语句修改表结构时,其他会话的DML操作如UPDATE、INSERT等将被阻塞...但是,在现代版本的MariaDB中,这种情况已得到改善。...二、InnoDB 系统表空间会在启动时通过回收未使用的空间进行缩减InnoDB 的一个历史问题是，即使删除了系统表空间数据，磁盘空间也不会被回收。...在移动表空间时，不再需要运行 CREATE TABLE 和 ALTER TABLE DISCARD TABLESPACE 语句。...ALTER TABLE...DISCARD TABLESPACE，而且不能重复使用现有 .frm 文件中的准确表定义。
在使用excel的过程中，我们知道，根据一个坐标我们很容易直接找到当前坐标的值，但是如果知道一个坐标里的值，反过来求该点的坐标的话，据我所知，excel没有提供现成的函数供使用，所以需要自己用VBA编写函数使用...(代码来自互联网) 在Excel中，ALT+F11打开VBA编辑环境，在左边的“工程”处添加一个模块 把下列代码复制进去，然后关闭编辑器 Public Function iSeek(iRng As Range...False, False): Exit For Next If iAdd = "" Then iSeek = "#无" Else iSeek = iAdd End Function 然后即可在excel的表格编辑器中使用函数...iSeek了，从以上的代码可以看出，iSeek函数带三个参数，其中第一个和第二个参数制定搜索的范围，第三个参数指定搜索的内容，例如 iSeek(A1:P200,20)，即可在A1与P200围成的二维数据表中搜索值
类对象的摘要，包括各列数据类型、非空值数量、内存使用情况等 all_data.info() 输出为： 检测all_data中是否有重复值 # 检测all_data中是否有重复值 all_data[...all_data.duplicated().values==True] 输出为： 删除all_data中的重复值 # 删除all_data中的重复值，并重新对数据进行索引 all_data = all_data.drop_duplicates...'].fillna(fill_female_weight, inplace=True) female_data 输出为： 查看男和女蓝球运动员的数据 # 查看男和女蓝球运动员的数据 basketball_data...() 输出为： 使用箱形图检测女篮运动员身高一列是否有异常值 # 使用箱形图检测女篮运动员身高一列是否有异常值 female_data.boxplot(column=['身高/cm']) plt.show...[basketball_data['性别'] == '女'] three_sigma(female_weight['体重/kg']) 输出为： 使用3σ原则检测男篮运动员的体重数据 # 使用3σ原则检测男篮运动员的体重数据
我们对 PV 和 PVC 的几种状态应该不算陌生，但是在使用过程中可能也会产生一些疑问，比如为什么 PV 变成 Failed 状态了，新创建的 PVC 如何能够绑定之前的 PV，我可以恢复之前的 PV...这里我们就来对 PV 和 PVC 中的几种状态变化再次进行说明。...在不同的情况下，PV 和 PVC 的状态变化我们用如下所示的表格来进行说明： PV、PVC 状态 创建PV 正常情况下 PV 被创建成功后是 Available 状态： apiVersion: v1...我们可以通过编辑 PV，删除 PV 中的 finalizers 属性来强制删除 PV： $ kubectl edit pv nfs-pv # 按照下面所示删除 finalizers 属性中的内容 delete...到 PV 变化后，就会将 PV 修改为 Available 状态，Available 状态的 PV 当然就可以被其他 PVC 绑定了。
我们对 PV 和 PVC 的几种状态应该不算陌生，但是在使用过程中可能也会产生一些疑问，比如为什么 PVC 变成 Lost 状态了，新创建的 PVC 如何能够绑定之前的 PV，我可以恢复之前的 PV 吗...这里我们就来对 PV 和 PVC 中的几种状态变化再次进行说明。...在不同的情况下，PV 和 PVC 的状态变化我们用如下所示的表格来进行说明： 操作 PV 状态 PVC 状态 创建 PV Available - 创建 PVC Available Pending Bound...我们可以通过编辑 PV，删除 PV 中的 finalizers 属性来强制删除 PV： $ kubectl edit pv nfs-pv # 按照下图所示删除 finalizers 属性中的内容 编辑完成后...到 PV 变化后，就会将 PV 修改为 Available 状态，Available 状态的 PV 当然就可以被其他 PVC 绑定了。
如果通过纯人工检测，需要耗费大量的人力，效率也十分低下，如能引入自动检测机制，必将大大提升工作效率。这个问题说白了，就是要将社区中所有账号在真实账号和不真实账号两个类别上进行分类。 ...运维人员曾经人工检测过的1万个账号，得到这三个特征的先验统计概率 特征1(F1)：日志数量/注册天数 统计表 [0, 0.05) [0.05, 0.2) [0.2, +∞) 合计 真实 0.12 0.30...P(身高|性别) x P(体重|性别) x P(脚掌|性别) x P(性别) 这里的困难在于，由于身高、体重、脚掌都是连续变量，不能采用离散变量的方法计算概率。...这时， 首先假设男性和女性的身高、体重、脚掌都是正态分布； 然后，通过样本计算出均值和方差； 接着，由正态分布的密度函数，计算出各自条件概率密度。...比如，男性的身高是均值5.855、方差0.035的正态分布。 所以，男性的身高为6英尺的条件概率密度为： 有了这些数据以后，就可以计算（身高，体重，脚掌）=（6、130、8）的性别分类了。
hive删除表和表中的数据，以及按分区删除数据 hive删除表： drop table table_name; hive删除表中数据： truncate table table_name; hive按分区删除数据
收到一张 excel 表，要求根据 “转账时间”一列的值批量修改数据库表中 "放款时间"一列的值。 ? 2....写出 sql 模板 : UPDATE 数据库名.表名 set 放款时间=' 'WHERE 订单号=' '; 3. 把 sql 模板带入 excel 中，使用字符串拼接公式：CONCATENATE ?...并填充好两个字段的值： ? 4.下拉得到其余每行的 sql： ? 5.把 sql 复制出来，复制到 txt 文件中可得到 sql 语句。（复制在QQ、微信中时是图片。） ?
python输入身高体重算BMI 1、说明 身体指标BMI是根据人的身高和重量计算得到的数字指标。它是采集人的身高值（以米为单位）和人体的重量（以公斤为单位）。 根据计算的数值分为不同的等级。...在这个等级的划分问题上，虽然采用了瘦、正常、肥胖、肥胖等级，但是在评价范围上国内和海外有些不同。...公式： 体质指数（BMI）= 体重（kg）/身高（m）的平方 2、实例 # -*- coding:utf-8 -*- ''' @ 功能：根据身高、体重计算BMI指数 @ author... = float(input("请输入您的体重（单位为千克)：")) # 输入体重，单位：千克 # 用于计算BMI指数，公式为“体重/身高的平方” bmi=weight/(height*height...>=29.9: print("肥胖 ^@_@^") 以上就是python输入身高体重算BMI的方法，大家如果想要对自身的BMI进行检测，赶快试试上面的方法吧。
绿色的箭头表作者添加了一个Bottom-up Path Augemtation结构，这个结构本身不到10层，这样浅层特征经过原始FPN中的横向连接到P2然后再从P2沿着Bottom-up Path Augemtation...例如一个交通灯和一个远距离的人可能具有可以比较的尺寸，但是人的外表更加复杂。因此，金字塔中的每个特征图主要或者仅仅由单层特征构成可能会导致次优的检测性能。...为了更好地解决目标检测中尺度变化带来的问题，M2det提出一种更有效的特征金字塔结构MLFPN， 其大致流程如下图所示：首先，对主干网络提取到的特征进行融合；然后通过TUM和FFM提取更有代表性的Multi-level...论文地址： https://arxiv.org/pdf/1911.09516.pdf 代码地址： https://github.com/ruinmessi/ASFF 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法...EfficientDet使用在imagenet上预训练的EfficientNet作为backbone模型，并对网络中第3到第7层特征进行了BiFPN特征融合，用来检测和分类。
协方差 协方差(covariance)表达了两个随机变量的协同变化关系。我们取一个样本空间，即学生的体检数据。学生的身高为随机变量X，学生的体重为随机变量Y。...160cm 170cm 180cm 60kg 0.2 0.05 0.05 70kg 0.05 0.3 0.05 80kg 0.05 0.05 0.2 根据上表，大的身高(180cm)和大的体重(80kg...偏大的身高往往伴随偏大的体重，偏小的身高常伴随偏小的体重。这种“大”伴随着“大”，“小”伴随着“小”的情形，叫做正相关。根据上面的数据，身高和体重两个随机变量正相关性很强。...假设身高和体重的相关强度，与身高和鞋码的相关强度类似，但由于体重本身的数值上下浮动更大，所计算出的协方差也会更大。另一个情况，依然是计算身高与体重的协方差。数据完全不变，而只更改单位。...相关系数的大小在-1和1之间变化。再也不会出现因为计量单位变化，而数值暴涨的情况了。
这对于确保对象状态的一致性和系统的稳定性至关重要。本文将详细探讨如何在Kubernetes Operator中高效地检查复杂结构体对象的变化。 1....CustomResourceDefinition（CRD）：定义了CR的结构和行为。 Controller：负责监听CR的变化，并执行相应的操作以保持系统的期望状态。 2....检查复杂结构体对象的变化 指针类型增加了对象比较的复杂性，因为指针可以指向不同的内存地址，即使它们的值相同。因此，检查对象变化时需要特别处理指针类型，确保比较的是指针指向的值而不是内存地址。...实践中的最佳实践 自动化检测：将对象变更检测集成到Controller逻辑中，确保每次资源同步时自动检测变化。 日志记录和监控：记录每次检测到的变化，方便后续分析和故障排查。...结论 在开发Kubernetes Operator时，高效地检查复杂结构体对象的变化是保证系统一致性和稳定性的关键。
每天长时间坐在电脑前，缺乏运动，小腹渐渐长出赘肉，你是否为自己的健康感到过担心呢？ 为了监控体重变化，我这两天写了一个简易的"标准体重和饮食控制计算器"。...只需要输入体重和身高，就可以得到你的标准体重和健康饮食的数据。...身高160厘米以上的男子：标准体重=身高-105 身高160厘米以上的女子：标准体重=身高-107.5 身高160厘米以下的男子：标准体重=身高-100 身高160厘米以下的女子：标准体重=...饮食控制的计算公式 已知 1克蛋白质=16.8千焦耳（4千卡）的热量 1克脂肪=37.8千焦耳（9千卡）的热量 1克糖类=16.8千焦耳（4千卡）的热量 根据营养学的研究，标准体重的人每日每公斤需要摄入蛋白质...在计算中，我假定每公斤体重需要蛋白质1.2克、脂肪0.8克，然后再倒推算出所需要的糖类数量。 （完）
协方差 协方差(covariance)表达了两个随机变量的协同变化关系。我们取一个样本空间，即学生的体检数据。学生的身高为随机变量X，学生的体重为随机变量Y。...160cm 170cm 180cm 60kg 0.2 0.05 0.05 70kg 0.05 0.3 0.05 80kg 0.05 0.05 0.2 根据上表，大的身高(180cm)和大的体重(80kg...)同时出现的概率较大(0.2)，小的身高值(160cm)和小的体重(60kg)的概率也较大(0.2)。...偏大的身高往往伴随偏大的体重，偏小的身高常伴随偏小的体重。这种“大”伴随着“大”，“小”伴随着“小”的情形，叫做正相关。根据上面的数据，身高和体重两个随机变量正相关性很强。...假设身高和体重的相关强度，与身高和鞋码的相关强度类似，但由于体重本身的数值上下浮动更大，所计算出的协方差也会更大。另一个情况，依然是计算身高与体重的协方差。数据完全不变，而只更改单位。
猫药师Kelly】给了一个思路，使用姓名作为index，然后loc，代码如下： df = pd.read_excel('0.xlsx') print(df.loc[df["姓名"] == "张三", "身高..."].values) 估计还有更多的方法，欢迎大家在评论区留言。...细心的小伙伴可能看到了上图中还有一串红色的告警，提示：UserWarning: Pandas requires version '2.7.3' or newer of 'numexpr' (version...解决方法也非常简单，在命令行中输入命令：pip install numexpr --upgrade --user 即可解决。 之后再运行程序，即可发现告警不复存在了，控制台清爽了许多！...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理Excel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。
第一部分为患者的“语言”，“种族”，“婚姻状态”这几种信息，这些信息直接记录在了hosp模块的admissions表中，大家直接提取即可。...第二部分为患者的“年龄”，“身高”，“体重”这几个信息，这几个信息都不可以直接从表中直接提取，而是要经过计算才能获取患者正确的指标。...本期小编就教大家如何在mimiciv数据库中获取患者的“年龄”，“身高”，“体重”这几个很重要的指标。...mimiciv数据库中患者的身高数据存放在icu模块的chartevents表中，并且身高会使用两种单位进行记录，分别是英寸跟厘米，为了数值的正确，必须将单位统一，这里小编会将使用英寸的测量数据转成厘米...icu模块的chartevents表中，患者的体重数据有两种类型，分别是入院时测量的体重跟医院每天的测量体重。
在一些应用场景中，我们可能会需要根据工作表中的数据来创建用户窗体中的控件。例如下图1所示，在工作表第3行中有一行标题数据，想要根据标题数量在用户窗体中创建标签和相应的文本框。...图2 在该用户窗体中单击右键，选择“查看代码”命令，输入下面的代码： Private Sub UserForm_Initialize() Dim rngData As Range Dim...例如，用户在文本框中输入内容后，自动输入到工作表中；清空文本框中的内容；等等。
它们通常具有 XML 文件形式，包含用户界面布局、png 或 svg 文件形式的图像和图标以及包含样式和主题等内容的值。请参阅 Google 文档以深入了解 Android 资源。...为了从 C# 访问此数据，我们需要一种在代码中公开这些数据的方法。这是由项目 $(RootNamespace) 中的 Resource 类处理的。我们从 R.txt 中获取值并将它们公开在这个类中。...旧系统存在一些影响应用程序大小和启动性能的问题。在旧系统中，每个 Android 程序集都有自己的一组Resource类。所以我们实际上到处都有重复的代码。...旧系统使用了名为 UpdateIdValues 的方法，该方法在启动时调用。该方法将遍历所有库项目并更新资源 Id以匹配应用程序中的资源 Id。根据应用程序的尺寸，这可能会导致严重的启动延迟。...但是，如果您使用 .nuspec，则需要手动将 .aar 文件添加到要包含的文件列表中。 与.aar文件和嵌入文件相关的更改在OneDotNetEmbeddedResources.md中有文档记录。
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