未合批前仅仅只有 5 帧，在列表上滑动，非常卡顿，基本上无法使用。开启合批后，直接拉满到60帧，列表滑动流畅。...性能优化：DrawCall 举个例子 比如像下面这样的节点树结构，就无法实现合批： 因为 item 节点下的 Sprite 与 Label 节点渲染类型不同，并相互间隔排列，引擎无法向 GPU 批量提交渲染数据...有经验的你问题又来了，我们的逻辑代码通常是以单个 item 为单位建立的对象，如果将类型节点点合并到一起，上层逻辑代码岂不是要乱成一锅粥？ 优化的方法是知道了，但代价太大，不知道如何下手！...背包系统 频道列表 游戏排行榜 聊天界面 05 注意事项 我在使用 98K 编写前面那个背包测试工程时，踩到几个坑需要注意： item 下的子节点名字不能重复需保持唯一性 多个同结构的 item...子节点名字需要保持一致 节点的 Layer 属性需保持相同，建议统一为 UI_2D 充分使用引擎的动态合图，将尽量多的图片合并，需要增大项目设置中 BATCHER2D_MEM_INCREMENT 宏的参数值
列和索引用于特定目的，即为数据帧的列和行提供标签。 这些标签允许直接轻松地访问不同的数据子集。 当多个序列或数据帧组合在一起时，索引将在进行任何计算之前首先对齐。 列和索引统称为轴。...在使用步骤 1 中的索引运算符后，尝试链接操作时，智能将无法工作，但将继续使用步骤 2 中的点符号。下面的屏幕快照显示了在选择了索引之后的弹出窗口。director_name带点符号。...二、数据帧基本操作 在本章中，我们将介绍以下主题： 选择数据帧的多个列 用方法选择列 明智地排序列名称 处理整个数据帧 将数据帧方法链接在一起 将运算符与数据帧一起使用 比较缺失值 转换数据帧操作的方向...当数据帧是所需的输出时，只需将列名放在一个单元素列表中。 更多 在索引运算符内部传递长列表可能会导致可读性问题。 为了解决这个问题，您可以先将所有列名保存到列表变量中。...这些布尔值通常存储在序列或 NumPy ndarray中，通常是通过将布尔条件应用于数据帧中的一个或多个列来创建的。
一、引言在数据分析领域，Pandas是一个强大的Python库，它提供了灵活高效的数据结构和数据分析工具。其中，数据的合并操作是数据预处理中不可或缺的一部分。...二、concat的基本用法（一）概述concat函数用于沿着一个特定的轴（行或列）将多个Pandas对象（如DataFrame或Series）连接在一起。...axis：指定连接的方向，默认为0，表示按行连接；1表示按列连接。join：控制连接时如何处理索引对齐。可选值有'inner'（取交集）和'outer'（取并集），默认为'outer'。...（三）案例分析继续以上述学生成绩为例，如果我们想根据student_id将语文成绩和数学成绩合并到一个DataFrame中，并且希望保留所有学生的记录（即使有的学生缺少某一科成绩），我们可以使用merge...（二）ValueError有时可能会遇到ValueError，这可能是由于数据类型不匹配、索引不一致等原因引起的。仔细检查数据源，确保数据的完整性和一致性，按照前面提到的方法解决相关问题。
只有在index和columns参数中的列的每种唯一组合仅出现一次时，pivot方法才有效。 如果唯一的组合不止一个，则会引发异常。...当使用reset_index时，这个属性成为列名。 更多 使用stack的关键之一是将所有不希望转换的列都放在索引中。 最初使用索引中的状态读取此秘籍中的数据集。...index参数采用一列（或多列），该列将不会被透视，并且其唯一值将放置在索引中。columns参数采用一列（或多列），该列将被透视，并且其唯一值将作为列名称。...通常，当同时处理多个 Pandas 对象时，连接并不是偶然发生的，而是通过它们的索引对齐每个对象。...默认情况下，在数据帧上调用plot方法时，pandas 尝试将数据的每一列绘制为线图，并使用索引作为 x 轴。
但是 CPU 的内存显存读写、数据处理和渲染状态切换相对于 GPU 渲染来说是「非常非常慢」的。...在项目构建时，编辑器会将所有自动图集资源所在文件夹下的所有符合要求的图像分别根据配置打包成一个或多个图集。...但是当项目日益壮大的时候贴图会变得非常多，很难将贴图打包到一张大贴图中，这时静态合图就比较难以满足降低 DrawCall 的需求。...当渲染一张贴图的时候，动态合图系统会自动检测这张贴图是否已经被合并到了图集（图片集合）中，如果没有，并且此贴图又符合动态合图的条件，就会将此贴图合并到图集中。...静态图集也可以参与动态合图 在动态合图的官方文档中有提到： 当渲染一张贴图的时候，动态合图系统会自动检测这张贴图是否已经被合并到了图集（图片集合）中，如果没有，并且此贴图又符合动态合图的条件，就会将此贴图合并到图集中
每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码 如下： ?...堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别（最右边的一个）。...作为另一个示例，当级别设置为0（第一个索引级别）时，其中的值将成为列，而随后的索引级别（第二个索引级别）将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。
name属性在将序列对象组合到数据帧结构等任务中很有用。 使用标量值 对于标量数据，必须提供索引。 将为尽可能多的索引值重复该值。...默认行为是为未对齐的序列结构生成索引的并集。 这是可取的，因为信息可以保留而不是丢失。 在本书的下一章中，我们将处理 Pandas 中缺失的值。 数据帧 数据帧是一个二维标签数组。...列表索引器用于选择多个列。 一个数据帧的多列切片只能生成另一个数据帧，因为它是 2D 的。 因此，在后一种情况下返回的是一个数据帧。...当我们按多个键分组时，得到的分组名称是一个元组，如后面的命令所示。 首先，我们重置索引以获得原始数据帧并定义一个多重索引以便能够按多个键进行分组。...让我们看看当尝试将join两个具有共同列的数据帧一起使用时会发生什么： In [272]: slice1.join(slice2) -----------------------------------
（开启了动态合批的URP统计数据） 在我的例子中，SRP批处理程序和动态批处理具有相当好的性能，因为立方体网格是动态批处理的理想（网格小）对象。...Unity的Update循环无法与显示器完美同步。当Profiler显示当前帧的渲染线程仍在忙时，下一帧的播放器循环开始时，我们已经看到了提示。...每秒帧数是衡量感知性能的一个很好的单位，但是当尝试达到目标帧速率时，显示帧持续时间会更有用。...例如，当尝试在移动设备上实现稳定的60FPS时，每个毫秒都非常重要。因此，我们将显示模式配置选项添加到我们的帧频计数器中。...但是我们还需要循环回第一个函数才行，否则，当移到最后一个函数在循环时，将得到一个无效的名称。因此，仅当提供的名称小于枚举数时，我们才可以增加它。否则，我们将返回第一个函数，即wave。
当基于多个数据集之间比较数据时，标准做法是使用（.shape）属性检查每个数据帧中的行数和列数。如图所示: ? 注意：左边是行数，右边是列数;(行、列)。...坏消息是存在数据类型的错误，特别是每个数据帧中的“参与”列都是对象类型，这意味着它被认为是一个字符串。...现在再试着运行这段代码，所有的数据都是正确的类型: ? 在开始可视化数据之前的最后一步是将数据合并到单个数据中。为了实现这一点，我们需要重命名每个数据中的列，以描述它们各自代表的内容。...例如，2018 年 SAT ‘Participation’ 一栏的一个好名字应该是 “satparticipation17”。当数据合并时，这个名称更具描述性。...为了合并数据而没有错误，我们需要对齐 “state” 列的索引，以便在数据帧之间保持一致。我们通过对每个数据集中的 “state” 列进行排序，然后从 0 开始重置索引值: ?
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。...也就是说，500意味着在调用数据帧时最多可以显示500列。 默认值仅为50。此外，如果想要扩展输显示的行数。...数据清洗 数据清洗是数据处理一个绕不过去的坎，通常我们收集到的数据都是不完整的，缺失值、异常值等等都是需要我们处理的，Pandas中给我们提供了多个数据清洗的函数。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据帧之间有公共列时，合并适用于组合数据帧。
当所有事物都围绕其局部上轴旋转时，增量旋转是最右边的操作数。在应用部件的游戏对象的最终旋转之前，请执行此操作。最后将调整后的部件数据复制回数组。 ?...这种依赖性要求将工作分成多个连续的阶段，就像我们一次又一次地在各个级别上进行迭代一样。从GPU的角度来看，由于大多数级别没有很多部件，因此无法有效利用其并行处理能力。...我们仅需保留其子索引参数，因为其他子索引参数仅在创建游戏对象时使用。 ? 相应地调整Awake中的代码。从现在开始，我们不再在这里处理缩放问题。 ?...视图的函数库中的Mathf。 ? 但是，当尝试对float4x4和四元数类型调用某些方法时，这将导致冲突，因为数学中的方法与这些类型具有完全相同的名称。...经验法则是，当Execute做很少的工作时，你应该尝试大量批处理；当Execute做很多工作时，你应该尝试少量批处理。在我们的情况下，Execute会做很多工作，因此批处理计数为1是合理的默认值。
第四部分将深入介绍列索引存储，这是PolarDB-IMCI处理分析查询的关键部分。PolarDB-IMCI支持高度调优的面向事务处理的云存储的基于行的存储引擎[14, 28]。...PolarDB-IMCI将表的所有行分为多个行组，并进行追加式写入以提高写入性能。在行组中，数据的每一列都与一些统计元数据一起组织成数据包。...• 插入：将行插入列索引包括以下四个步骤。首先，列索引从其部分Packs中分配一个空的RID。其次，定位器通过主键更新插入的行的新RID（即在LSM树中添加新记录）。...也就是说，在不更改部分包的情况下生成一个新的数据包，PolarDB-IMCI在压缩后更新元数据，以将部分包替换为新的数据包（即原子地更新指向新数据包的指针）。...压缩过程采用写时复制模式，以避免访问争用。也就是说，在不更改部分包的情况下生成一个新的数据包，PolarDB-IMCI在压缩后更新元数据，以将部分包替换为新的数据包（即原子地更新指向新数据包的指针）。
如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...但是，你是否注意到当我们有一个超大数据集时，.apply() 可能会非常慢？ 在本文中，我们将讨论一些加速数据操作的技巧，当你想要将某个函数应用于列时。...因此，要点是，在简单地使用 .apply() 函数处理所有内容之前，首先尝试为您的任务找到相应的 NumPy 函数。 将函数应用于多列 有时我们需要使用数据中的多列作为函数的输入。...这比对整个数据帧使用的 .apply() 函数快26倍！！ 总结 如果你尝试对Pandas数据帧中的单个列使用 .apply()，请尝试找到更简单的执行方式，例如 df['radius']*2。...或者尝试找到适用于任务的现有NumPy函数。 如果你想要对Pandas数据帧中的多个列使用 .apply()，请尽量避免使用 .apply(,axis=1) 格式。
所有这些多摄像头的图像特征将被合并到跟踪模块中进行特征匹配，以及在闭环检测期间进行位置识别。此外通过最小化涉及多个摄像头的成本函数来实现姿态更新和优化。...这个虚拟相机被设计成可以无缝适应多摄像头设置，使我们能够高效地合并来自多个摄像头的数据，然后使用外部参数进行捆绑调整，以优化多摄像头SLAM系统中的姿态。...可扩展性：通过利用一种称为“Bundled”的高效数据结构，我们将多个摄像头的数据合并到一个“BundledFrame”或“BundledKeyframe”中。...唯一特征数 = 单眼特征数 + 匹配特征数 为了促进来自不同摄像头的图像特征的集成，我们实现了跨多个摄像头的特征匹配，为每个特征点分配一个唯一的特征ID。...图4：具有多个同步摄像头的视觉里程计,目标是估计BundledFrame或BundledKeyframe中第一个相机Ck1在世界坐标的每一时刻的相对运动。
而另一轴的索引取决于join参数是'outer'还是'inner'，前者做并集后者做交集；例如当按行合并（对应于axis=0）时，另一轴的索引是指列索引，结果的列索引将由参与合并的所有 DataFrame...当join='inner'时，按行合并，则列索引取交集。...verify_integrity：如果为 True，则在附加操作之前检查结果 DataFrame 中的新索引是否唯一。如果新索引不唯一，则会引发 ValueError。默认为 False。...而右边数据集中不匹配的记录则不会被合并到结果中。 注意：Sale部门因为没有职员与之匹配，所以Sale部门没有出现在结果中。...pd.merge(df3,df7,how='left') how='right'指明连接方式是右连接，此时基于列值匹配时会全部保留右边数据集的记录。而左边数据集中不匹配的记录则不会被合并到结果中。
通过将 isna 与 sum 函数一起使用，我们可以看到每列中缺失值的数量。...它可以对顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据帧中的任何列设置为索引...df_new['rank'] = df_new['Balance'].rank(method='first', ascending=False).astype('int') 21.列中的唯一值数 它使用分类变量时派上用场...23.数据类型转换 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。
多列索引（复合索引）：复合索引指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。...4、现在我有一个列，里头的数据都是唯一的，需要建一个索引，选唯一索引还是普通索引？ 答唯一索引！...这么做的优点:能将多个插入合并到一个操作中，就大大提高了非聚簇索引的插入性能。...提示，我下一问就是: 你刚才说了这么多B tree不行，那你知道为啥Mongodb用B Tree当索引，而不用B+ Tree么？ (从关系数据库和非关系数据库的区别角度去答，不拓展了！...仔细想想，在Mongodb里表示二者的关系，你会怎么处理!) 6、mysql某表建了多个单索引，查询多个条件时如何走索引的？ 其实，我看到这题的时候，内心一抖。这题让后端开发来答，真的很拼功底！
5）pss内存一般用于定位多局战斗、场景跳转、打开关闭UI中是否有内存泄漏，可以借助wetest助手中的通用性能测试获取。...6）VBO Total： 渲染过程中上传到图形卡的网格的数量。 ? 这是合批页签中的概述，表示在标识区域中开启动态合批后平均节省下3.24个drawcall。 ?...资源重复是指内存中同一时刻，存在两份或以上相同的纹理、网格、动画、音频等资源。一般是相同的一份资源被打包到多个AB包中，如果这些AB都被加载进内存，内存中就会存在多份相同的资源。...目前adreno profiler不更新了，如果抓取不了游戏单帧，推荐使用intel GPA+模拟器的组合） 使用条件：查看手机是否高通芯片，PC上装有adb环境。...从上面的截图可以看出来这个图集（将许多单个的纹理合并到一个较大的纹理上）填充的不饱和，可以拆分成1024*512的图集。 也可以发现有一模一样的纹理且重复多个： ? ?
常见的散列函数有： 直接寻址法 取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址 平方取中法 当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址 随机数法...复合索引 索引有两个特征，即唯一性索引和复合索引。唯一性索引保证在索引列中的全部数据是唯一的，不会包含冗余数据。...复合索引就是一个索引创建在两个列或者多个列上，搜索时需要两个或者多个索引列作为一个关键值。...主键索引不仅仅具有索引的特征，还包含着主键约束，如不为空，值唯一的特征 主键可以被其他表引用为外键，而唯一索引不能 一个表最多只能创建一个主键，但可以创建多个唯一索引 11....当数据准备好时，进程会收到一个 SIGIO 信号，可以在信号处理函数中调用 I/O操作函数处理数据。 异步IO: 当一个异步过程调用发出后，调用者不能立刻得到结果。
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