数据分析/Data Analysis-编程技术网

MAUI中构建跨平台原生控件实现

微软技术栈2022-01-01 10:00:00.0

分别声明MAUI原生控件与自定义控件 <ContentPage xmlns="http;handler.AddHandler(typeof(MyProgressBar);static void MapIndeterminate(MyProgressBarHandler handler;static void MapValue(MyProgressBarHandler handler;static void MapForeground(MyProgressBarHandler handler

Adobe Premiere Pro （PR）视频剪辑相关应用

简简单单OnlineZuozuo2021-12-31 09:47:56.0

文章目录 Adobe Premiere Pro （PR）视频剪辑相关应用 1、如何设置导入图片的默认时长 2、如何设置转场 3、如何设置视频尺寸大小 4、如何制作字幕 5、如何让视频自适应设置的分辨率 6、快速修改字幕 7、如何设置倒计时片头 8、AVI 文件转 MP4 文件（因为 PR 不支持 AVI 文件） Adobe Premiere Pro （PR）视频剪辑相关应用 1、如何设置导入图片的默认时长 1、点击编辑 - 首选项 - 常规- 时间轴;即可设置视频的大小 4、如何制作字幕在资源区右键;一起修改他的属性 7、如何设置倒计时片头点击文件 - 新建 - 通用倒计时片头;即可完成两个资源之间的转场 3、如何设置视频尺寸大小选择一个序列;因为下一条字幕要提前出现 5、如何让视频自适应设置的分辨率在时间轴上选择一个资源

【组队学习】【32期】动手学数据分析

老马的程序人生2021-12-23 00:56:10.0

请选择您一月份希望学习的Datawhale精品课程;希望入门数据分析的学习者;11天视频介绍 -> 插入视频目前Datawhale的开源内容分为两种;//github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis 开源内容;第二种是暂未囊括在我们的学习路线图内的Datawhale测试课

【渝粤教育】国家开放大学2018年春季 0007-21T文书档案管理参考试题

渝粤题库2021-12-23 00:14:39.0

A. 现实性 B. 特定性 C. 信息性 D. 凭证性下列选项中不属于文书特点的是（）;A. 档案归纳 B. 档案鉴定 C. 档案提供利用 D. 档案搜集 E. 档案检索 7．收文登记的方法包括（）;A. 公告 B. 通知 C. 决议 D. 函 4．文件签收的作用包括（）;A. 对本机关需要归档档案的接收 B. 对其他机关需要归档档案的接收 C. 对历史档案的接收 D. 对历史档案的征集 E. 对各现行机关和撤销机关具有长久保存价值的档案的集中和接收 6．（）在一定程度上体现了外界利用档案的需要;A. 数码登记法 B. 总流水号登记法 C. 分类流水号登记法 D. 口取纸分类登记法 E. 数字登记法 8．下列选项中不属于公务文书特点的是（）

《悲剧人偶》

Jack魏2021-12-22 16:41:03.0

但是还没到结局你不知道被反转了几次;最后可怕的推理让人心里一寒;如果没有看到最后时刻;悬疑推理的必看之作;一步一步走到最后你可能恍然大悟

广度遍历BFS模板

另一花生2021-12-22 01:05:24.0

size 表示在当前遍历层有多少个元素;这里增加了 level 表示当前遍历到二叉树中的哪一层了;queue.push(该节点);queue.push(该节点);size = queue.size()

Json笔记-高德地铁数据分析

IT19952021-12-21 08:54:29.0

"雨润大街";"chang lu";"da ming lu";"long hua lu";"集庆门大街"

【数据分析】走进数据分析 4 读取数据

我是小白呀2021-12-20 14:45:15.0

读取图片数据;names=None;及如何读取数据. 读取 csv;return data3;# 读取csv文件

北京、广州同时开课 | 临床基因组学数据分析实战助力解析Case，快速发表文章...

刘永鑫Adam2021-12-20 11:30:00.0

首期《临床基因组学数据分析实战》线上/线下课程已圆满结束;图8. 分析变异对蛋白结构的影响;本课程帮助您真正实现临床基因组学数据分析;图2. 临床基因组学测序数据分析流程对原始测序数据去除低质量碱基和接头序列;本课程不包括SV等结构变异分析

自动化测试平台(七)：头像展示、下拉菜单及用户管理模块增删改功能实现

曲鸟2021-12-20 09:32:04.0

formData.formType).then(() => { //成功保存则返回true;<a key={ record.id}>修改</a>;}}> 删除</a >;<ProFormText width="md" name="email" label="邮箱号" placeholder="请输入邮箱号" />;<a key={ record.id} onClick={ () => {

Go 编码建议——功能篇

恋喵大鲤鱼2021-12-19 23:14:15.0

使用 time.Time 表达瞬时时间在处理时间的瞬间时使用 time.Time;func poll(delay time.Duration) {;对外部系统使用 time.Time 和 time.Duration 尽可能在与外部系统交互中使用 time.Duration 和 time.Time;文章目录 1.枚举从 1 开始 2.使用 time 处理时间参考文献 1.枚举从 1 开始 TODO 2.使用 time 处理时间时间处理很复杂;使用 time.Duration 表达时间段 // Bad

TypeError: ‘method‘ object is not subscriptable

一个处女座的程序猿2021-12-19 10:46:10.0

'method' object is not subscriptable 目录解决问题解决思路解决方法解决问题 TypeError;意思是你不该有下标的地方用了下标解决方法将 data_frame.replace['女';'男'] 改为 data_frame.replace('女';'method' object is not subscriptable 解决思路类型错误;'男') 哈哈

R语言实战应用精讲50篇（二十八）-R语言时空数据分析实战案例-数据处理及可视化

文宇肃然2021-12-18 06:00:00.0

并随包 STRbook 提供;这些数据以各种形式提供给用户;该数据集以表格中的文本形式提供给我们;该表包含 1461 行（每个时间点一行）和 328 列（每个站点位置一列）;与 Tmax_1990.dat 相同

Ae 效果快速参考：音频

MediaTea2021-12-18 00:00:00.0

低通允许限制以下的频率通过;变调与合声 Flange & Chorus 通过混合原始音频和副本音频（后者是根据随时间循环的变量延迟的音频）;音频 Audio 调制器 Modulator 通过改变（调制）频率和振幅;使用低通可以移除高频声音;立体声混合器 Stereo Mixer 可混合音频的左右通道

Python大作业——爬虫+可视化+数据分析+数据库（数据分析篇）

得过且过的勇者y2021-12-17 17:56:50.0

plt.savefig("热门歌手歌曲量占比饼图.jpg");plt.title("热门歌手歌曲量占比");最终结果如下二、热门歌手歌曲量饼图首先是获得热门歌手列表以及热门歌手歌曲量随后用每个歌手歌曲数量除以所有这十个歌手的总歌曲数量;plt.xlabel("歌曲热度范围");最终即可得到每个热度范围的歌曲数量 x = ('0-10'

rtthread 引入aht10 报错

湛谷Gooyuit2021-12-16 16:54:13.0

opencv中flip函数

朱铭德2021-12-16 14:06:39.0

img_new = cv2.flip(img;. @param flipCode <0 左右上下颠倒;cv2.imshow(str(flipCode);cv2.putText(img;def flip_show_img(img

其他部门如何帮助您的网站速度优化

维护世界和平的前端2021-12-15 13:43:08.0

让分析团队有时间思考如何在与收入相关的计算中使用速度以及如何向利益相关者报告;开发人员将需要分析团队的帮助来计算速度改进后对收入的影响;在营销团队的帮助下修复速度共同的挑战营销团队需要工具来处理广告和数据以便做出明智的决策;如果网站速度不是每周或每月向业务利益相关者报告的一部分;向您的分析团队发送提案许多案例研究表明网站速度对收入和跳出率的影响

产品经理的私房菜 - 腾讯产品模型 - 运营数据分析

木小深2021-12-15 10:27:47.0

产品经理的私房菜 - 腾讯产品模型 - 运营数据分析初稿｜木深、木小深、小桃桃编辑｜牟深、丸子同学、Sam、Ella 一、开场白二、四档标准三、案例四、结束语

tbb::parallel_for 实例

软件工程小施同学2021-12-14 11:47:27.0

iterator> range1(vec_tbb.begin();所以需要使用tbb自带的range;= range.end();concurrent_vector<int> vec_tbb;parallel_for(range1

【Python数据分析与可视化】期末复习笔记整理（不挂科）

ZSYL2021-12-13 17:04:29.0

将数组平坦化之后进行排序 np.argsort函数和np.lexsort函数根据一个或多个键值对数据集进行排序;是一种能够对数组中所有的元素进行操作的函数;数据集的一行数据在平行坐标图中用一条折线表示;（1）数组类型下的基本操作矩阵类型数据可以用np.mat()或mat.matrix()创建;箱线图利用数据中的五个统计量（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）来描述数据

Appium连接手机

谷雨飞鱼2021-12-12 15:10:43.0

#你的手机的名字;如果有物理连接但是没有软件连接的手机;启动后就可以使用appium 客户端进行定位和录制了;#启动入口;进入APP的初始界面 #查看启动入口

Kotlin tailrec

onlyloveyd2021-12-11 18:43:59.0

尾递归优化可以使原本 O(n) 的调用栈空间变为 O(1);尾调用优化 (TCO) 通过优化尾调用的调用栈;采用 tailrec 尾递归优化;尾递归优化 /** * 尾递归优化 */;尾调用不一定是递归调用

Python大作业——爬虫+可视化+数据分析+数据库（简介篇）

得过且过的勇者y2021-12-11 17:42:51.0

数据分析打算对爬取到的热门歌曲的歌手进行分析;歌曲名字作为关键字爬取歌曲并实现在线播放爬取当前热门歌曲爬取热门歌手的歌曲可视化使用pyqt进行界面设计主要分为登录注册界面以及主界面大概界面展示如下;Python大作业——爬虫+可视化+数据分析+数据库（爬虫篇） Python大作业——爬虫+可视化+数据分析+数据库（可视化篇） Python大作业——爬虫+可视化+数据分析+数据库（数据分析篇） Python大作业——爬虫+可视化+数据分析+数据库（数据库篇）爬虫由于想要实现一个音乐播放软件;使用柱状图展示拥有热门歌曲数量前十的歌手将拥有热门歌曲数量前20名的歌手与热门歌手前20名进行相关性分析对热门歌曲名进行热点分析以上由于时间问题暂时搁置咳咳对热门歌手拥有歌曲量的占比生成饼图对歌曲的热度进行分析;那我们肯定需要将爬取到的数据进行展示以及分析处理由于自己自学了数据库方面的内容

手机游戏可以使用IP代理软件加速么

兔子动态IP2021-12-11 17:09:32.0

比如使用代理ip可以降低游戏延迟;或者定期清理文件垃圾这些都可以提高手机的流畅度;使用手机玩游戏可能会比较卡;通过可以通过加速器降低游戏的延迟;手机游戏可以使用软件加速

Python大作业——爬虫+可视化+数据分析+数据库（数据库篇）

得过且过的勇者y2021-12-11 17:04:29.0

sql = 'select * from collects where user="%s"' % (self.username);"%s")' % (self.username;password='129496';password='129496';"%s")' % (username

Python大作业——爬虫+可视化+数据分析+数据库（爬虫篇）

得过且过的勇者y2021-12-09 16:15:00.0

'/')) # 获取歌曲资源;pattern = r'(.*) - (.*)' # 得到歌名的正则表达式;"([^"]*)"' # 得到歌曲资源的正则表达式;self.musics.append(pre_music.replace(r'\/';"([^"]*)"' 括号中的内容即我们希望获得的mp3资源通过re.search(pattern1

Hiprint打印模板table表格拖动合并BUG

HiveDark2021-12-09 15:41:36.0

return JSON.stringify(e) == JSON.stringify(i) || (t.changed =;return JSON.stringify(e) == JSON.stringify(i) || (t.changed =;var e = t.rect;if (n.x >= e.x && n.x+n.width <= e.x+e.width && n.y >= e.y && n.y+n.height <= e.y+e.height) {;/*if (e.x + e.width > n.x && n.x + n.width > e.x && e.y + e.height > n.y && n.y + n.height > e.y) {

这是我看过最全面讲解嵌入式C语言回调函数和函数指针的教程

果果小师弟2021-12-09 12:36:23.0

uint8_t cal_mul(uint8_t) //你写的函数却只有一个形参;1、typedef 函数指针我们在定义一个函数指针时常常会这样写 uint8_t (*func_ptr)(void);接着将我写得cal_sum函数赋值给了函数指针func_ptr;uint8_t ) //你写的函数却没有返回值;这里定义的typedef uint8_t (*func_ptr) (void)

Go 输出两个slice切片的差集

乐杨俊2021-12-09 11:05:08.0

var c []uint32;= temp[val];func DifferenceSet(a []uint32;temp[val] = struct{}{};b []uint32) []uint32 {

Python大作业——爬虫+可视化+数据分析+数据库（可视化篇）

得过且过的勇者y2021-12-07 00:36:45.0

self.left_widget.setLayout(self.left_layout) # 设置左侧部件布局为网格;self.setWindowTitle('登录') # 设置窗口名称;self.left_layout = QtWidgets.QGridLayout() # 创建左侧部件的网格布局层;self.main_widget.setLayout(self.main_layout) # 设置窗口主部件布局为网格布局;self.setCentralWidget(self.main_widget) # 设置窗口主部件

重启IIS

Bingo_BIG2021-12-06 18:27:24.0

什么是 ClickHouse（实时数据分析数据库）

夏初夏那2021-12-05 14:42:29.0

特点优点 1、真正的面向列的DBMS 2、数据压缩 3、磁盘存储的数据 4、多核并行处理 5、在多个服务器上分布式处理 6、SQL 支持 7、向量化引擎 8、实时数据更新 9、支持近似计算 10、数据复制和对数据完整性的支持缺点环境搭建下载软件上传安装配置文件启动服务可视化工具 DBeaver 连接什么是 ClickHouse 软件介绍简介 1、ClickHouse 是俄罗斯搜索巨头 Yandex 公司早 2016年开源的一个极具 " 战斗力 " 的实时数据分析数据库;2、ClickHouse已经为Yandex.Metrica存储了超过20万亿行的数据;ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的DBMS;这使得开发者能够实现高CPU性能 8、实时数据更新 ClickHouse支持主键表;143456754 14.3E 10、数据复制和对数据完整性的支持 ClickHouse使用异步多主复制

【Python数据分析与可视化】期末复习试题集

ZSYL2021-12-03 22:21:22.0

bar 217.Pandas中直接删除数据的方法是___;array=np.arange(15) nums=___ right_answers;-1) array=___ right_answers;np.unique(array)[-2] 202.Pandas中与set_index方法相关用于还原索引的方法是___;80.简述Pandas中利用cut方法进行数据离散化的用法

贝叶斯课后习题（四）决策中的收益、损失与效用

麓山君陌2021-12-03 18:51:11.0

a_1)=\begin{cases}0&\theta\le6\\5\theta-30&\theta>6\end{cases} L(θ;a_2)=\begin{cases}30-5\theta&\theta\le6\\0&\theta>6\end{cases} L(θ;a2} 可有$Q=\left(\begin{array}{cc}a_1&a_2\100&40&\theta_1\30&40&\theta_2\-50&40&\theta_3\end{array}\right)\$ 因此可有 $Q(a_1)=\int_0{0.1}100Be(2;4)d\theta=47.9\Q(a_2)=\int_0{0.1}40Be(2;a)=\begin{cases}5a&a\le\theta\5\theta-(a-\theta)&a>\theta\end{cases}\$ ( 5 6 7 8 9 10 25 24 23 22 21 20 5 25 30 29 28 27 26 6 25 30 35 34 33 32 7 25 30 35 40 39 38 8 25 30 35 40 45 44 9

王兴语录知乎

luoganttcc2021-12-01 23:10:25.0

说自己比别人更努力;起头之后更难;市场和团队哪个更重要;我更喜欢的是接收大量信息然后做几个大的决定;我更要为这个公司里该发生

第四届“安洵杯”网络安全挑战赛MISC-Writeup

末初2021-11-29 22:54:57.0

0x2a75b14e (OK);plt.bar(x+0.5;x77UNE (OK);8x3FTS (OK);ylabels[-1] = f"K+{ H}"

50深入聚合数据分析_percentiles百分比算法以及网站访问时延统计

Dongguo丶2021-11-29 07:58:10.0

tp99 tp50;tp90;"latency";90%的请求的耗时最长在多长时间 tp99;"field"

49深入聚合数据分析_cardinality算法之优化内存开销以及HLL算法

Dongguo丶2021-11-29 07:57:40.0

如果brand的unique value;而且unique value如果的确在值以内;cardinality基于brand.hash使用murmur3方法进行hash GET /tvs/sales/_search;那么错误率在5%以内 precision_threshold;HLL算法的性能会对所有的uqniue value取hash值

48深入聚合数据分析_cardinality去重算法以及每月销售品牌数量统计

Dongguo丶2021-11-28 18:15:21.0

"field";对每个bucket中的指定的field进行去重;"value";"distinct_brands";"months"

47深入聚合数据分析_易并行聚合算法，三角选择原则，近似聚合算法

Dongguo丶2021-11-28 18:12:23.0

可能会跑几个小时（3）大数据+实时;可能会有百分之几的错误率 3、近似聚合算法如果采取近似估计的算法;一般会达到完全精准的算法的性能的数十倍 2、三角选择原则精准+实时+大数据 --> 最多选择2个（1）精准+实时;0.5%错误如果采取100%精准的算法;0.5%错误近似估计的算法

Postgres-XC Dynamic Cluster Management

肥叔菌2021-11-26 23:46:49.0

用v-for循环动态定位坐标显示元素，并遍历元素的left和top坐标位置（只需要用到元素的宽高、索引、每行显示数量）

←你挚爱的强哥→2021-11-23 23:05:50.0

//rowItemCount是每行显示多少个元素;`${itemHeight*(Math.ceil(index/rowItemCount)-1)}px`;//index是元素的索引值（从1开始）;$i) in total";在每个元素内部进行间距的定位

持久化存储之PV、PVC和StorageClass

叱咤少帅（少帅）2021-11-23 20:22:05.0

PVC描述的是Pod所希望使用的持久化存储的属性;PV描述的是持久化存储卷;使用者需要存储的时候只需要创建PVC;然后在Pod中使用Volume关联PVC;即可让Pod使用到存储资源

window系统sublime怎么设置中文

陈努力丶2021-11-21 19:22:50.0

安装中 >>> 安装完成后;正在安装插件 >>> 安装完成后;弹出语音包插件 help >> Language >> 中文设置完成后;window系统sublime怎么设置中文文章目录下载安装安装语言包插件下载官网 http;弹出插件版本信息

二叉树红黑树 B树 B+树的优缺点

yaoshengting2021-11-19 15:03:00.0

B树的每个非叶节点可以有多个子树;B树/B+树与红黑树等二叉树相比;B+树的非叶节点只包含键;B树中每个节点（包括叶节点和非叶节点）都存储真实的数据;B树中的非叶节点

美团高校挑战赛｜50万奖金池，“CTF+挖洞”双赛道……等你来！

美团技术团队2021-11-18 19:58:00.0

//bm.ichunqiu.com/meituan 热血赛事;关注公众号【美团安全应急响应中心】持续关注更多有关赛事的精彩资讯如对比赛有疑问或问题请添加运营人员微信号 942761431 咨询期待同学们的精彩表现 ;我们赛场上见

人力资源如何进行数据分析

Data-Miner2021-11-18 15:30:13.0

3、培训分析企业中培训是帮助员工提升的重要通道;2、招聘数据分析招聘分析是人力资源分析中的重要的环节;分析培训的场次、各个部门组织培训情况、培训满意度等指标;5、薪酬分析分析薪酬有助于对于公司内部公平;1、人力资源结构分析人力资源规划首先要进行的

一款秒杀wireshark和burpsuite的国产网络分析神器，你还没用过？

Sumarua2021-11-12 18:38:29.0

数据包显示缓存设置、过滤器、网络事件的诊断设置、日志设置、日志保存、数据包保存以及分析视图显示设置;简介下载安装使用入门详细指南 1 前言 2 分析引导 2.1 分析模式 2.2 选择网络适配器 2.3 过滤器 2.4 媒介类型 2.5 网络档案 2.6 分析方案 2.7 开始分析 3 整体布局 3.1 标题栏 3.2 功能区 3.3 节点浏览器 3.4 主视图区我的图表概要统计诊断协议物理端点 IP 端点物理会话 IP 会话 TCP 会话 UDP 会话进程应用客户端 VoIP 呼叫端口矩阵数据包日志报表 3.5 警报浏览器 4 分析方案设置 4.1 分析方案设置 4.2 分析对象 4.3 诊断 4.4 分析视图显示/隐藏视图设置视图显示顺序 4.5 数据包显示缓存数据包显示缓存 TCP 会话分析缓存 4.6 数据包过滤器 4.7 数据包保存 4.8 会话筛选器 4.9 日志设置 4.10 日志保存 5 数据管理 5.1 数据包导出数据包导入数据包 5.2 数据存储数据包文件存储简介我也是最近在机缘巧合之下才遇到的这款神器;包括数

js截取字符串前几位或者截取字符串后几位

鹏仔工作室2021-11-10 15:48:44.0

案例如下 var date = '1996-10-22 22;1996-10-22 如何截取后几位;var key = date.substring(0; 理解下来就是从 a 截取到 b;js如何截取字符串前几位

SAP 电商云 Spartacus UI 模块延迟加载的入口程序

汪子熙2021-11-08 18:49:47.0

传入的 module 就是加载成功的 QuickOrderModule 类;确实上图19行 import 指令;使用 then 返回加载成功的 QuickOrderModule 定义;该入口位于下图第 218 行的 rxjs from Operator 调用;这里会触发 chunk 加载

for example: not eligible for auto-proxying

未名who2021-11-07 13:21:28.0

可能是由打的不正常的断点引起的;此时又将服务进行重启;当在本地启动服务时;导致服务无法完全重启成功;需要删除不正常的一些断点 2

HarmonyOS之JS的组件基础

清辞-2021-11-05 20:06:02.0

button组件是按钮组件;我们需要给的属性有type 说明是哪种类型的滑动组件;<div class="label-item">;<div class="label-item">;<label class="lab">信息输入</label>

PG守护进程（Postmaster）——进程信号通信机制

肥叔菌2021-11-05 12:54:30.0

pqsignal_pm(SIGTERM;pqsignal_pm(SIGQUIT;pqsignal_pm(SIGUSR2;/* wait for children and shut down */;/* handle child termination */

Openresty新添加模块

漠效2021-11-03 17:09:59.0

/usr/local/openresty/luajit/lib --add-dynamic-module=/data/openresty-1.15.8.1/../nginx-upsync-module-2.1.0 --add-module=/data/openresty-1.15.8.1/../naxsi/naxsi_src --add-dynamic-module=/data/openresty-1.15.8.1/../nginx-module-vts --with-stream --with-stream_ssl_module --with-stream_ssl_preread_module --with-http_ssl_module;--prefix=/usr/local/openresty/nginx --with-cc-opt=-O2 --add-module=../ngx_devel_kit-0.3.1rc1 --add-module=../echo-nginx-module-0.61 --add-module=../xss-nginx-module-0.06 --ad

能源数据分析

Angryshark_1282021-10-31 00:12:32.0

round(d['m']['ep_t']['t']/d['m']['ep']['t'];round(d['m']['ep_w']['t']/d['m']['ep']['t'];round(0 if 'ep_s' not in d['m'] else d['m']['ep_s']['t']/d['m']['ep']['t'];# 月;# m(月)

系统架构——面试知识点思维导图

董唐强2021-10-28 20:45:29.0

2W 字详解设计模式，干货十足

田维常2021-10-27 21:05:59.0

我们说了代理模式、适配器模式、桥梁模式、装饰模式、门面模式、组合模式和享元模式;1.2. 工厂模式简单工厂模式很简单;代理模式是做方法增强的;其实是比较对象适配器模式和代理模式;2.2. 适配器模式说完代理模式

阿里云何云飞：如何利用云原生技术在AIoT领域成功落地 | 云栖大会

凌云时刻2021-10-27 15:47:26.0

一个是设备上云的基础能力;今天上云连接的基础设施、可靠的数据控制平台等等都是非常基础的能力;今天我将分享两个趋势以及1+3的基础能力;未来会开发一个在端侧的应用;让开发者快速地形成在工业领域、设备领域云+端的能力

这篇文章助您玩转ADB命令

好好先生&Mr.Li2021-10-26 09:14:30.0

并监听 adb 客户端发出的命令 - 所有 adb 客户端均通过端口 5037 与 adb 服务器通信;在端口 5555 处与 adb 连接的模拟器与控制台监听端口为 5554 的模拟器是同一个;每个模拟器都使用一对按顺序排列的端口 - 用于控制台连接的偶数号端口和用于 adb 连接的奇数号端口;该客户端会先检查是否有 adb 服务器进程正在运行;服务器会与所有正在运行的设备建立连接

数据分析与挖掘

般若Neo2021-10-21 19:55:51.0

数据理解数据分析分类结构化数据分析文本数据分析 Web数据分析多媒体数据分析社交网络数据分析移动网络数据分析数据分析方法统计方法回归分析分类算法决策树支持向量机聚类算法 K-Means 关联分析深度学习;数据分析基础数据分析是用适当的统计分析方法对搜集来的数据进行进一步分析和理解;数据分析首先需要对业务和数据进行理解;业务理解任何数据分析的关键都是理解分析的目的;对数据加以详细研究和概况总结的过程

在线字符串转列表工具

入门小站2021-10-20 22:02:34.0

可以相当于字符串替换功能;//tooltt.com/str2list/

配置数据表的增删改查和刷新更新配置文件

极梦网络无忧jmwl512021-10-18 19:00:00.0

'checkbox' => Config;name("Config")->select() as $k => $v) {;'radio' => Config;'files' => Config;'array' => Config

关于数据分析之空值处理

不胜人生一场醉2021-10-18 00:00:00.0

newdata=mydata['maths'];# newdata=mydata.fillna(method='ffill';newdata=mydata.iloc[;newdata=mydata.sort_values(by=['maths'];print( '\nmydata.fillna(mydata.mean()

【数据分析】⚠️走进数据分析 2⚠️ 爬虫简介

我是小白呀2021-10-16 04:07:24.0

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字节、位、bit、byte、KB、B、字符之间有什么关系？

不念过往--不语未来2021-10-06 18:45:42.0

吉字节;4、1GB（1G）=1024MB=1024兆(GB;5、1TB=1024GB（TB;3、1MB（1M）=1024KB（MB;万亿字节

LaTeX入门——如何独立排版出一篇期刊论文

统计学小王子2021-10-01 15:38:30.0

11 12 21 22 \begin{matrix} 11 & 12 \\ 21 & 22 \end{matrix} 11211222 ∣ 11 12 21 22 ∣ \begin{vmatrix} 11 & 12 \\ 21 & 22 \end{vmatrix} ∣∣∣∣11211222∣∣∣∣ [ 11 ⋯ 1 n ⋮ ⋱ ⋮ n 1 ⋯ n n ] \begin{bmatrix} 11 & \cdots & 1n \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ n1 & \cdots & nn \end{bmatrix} ⎣⎢⎡11⋮n1⋯⋱⋯1n⋮nn⎦⎥⎤ $$;x + y = 1 (1.1.1) x + y = 1 \tag{1.1.1} x+y=1(1.1.1) x + y = 2 (2.5.6) x + y = 2 \tag{2.5.6} x+y=2(2.5.6) 公式(1.1.1)和公式(2.5.6)的引用;x + y = k (1.5) x + y = k x + y = k (1.6) \begin{aligned} &

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