重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...重塑 COVID-19 时间序列数据 有了到目前为止我们学到的知识，让我们来看看一个现实世界的问题：约翰霍普金斯大学 CSSE Github 提供的 COVID-19 时间序列数据。...，并获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前，我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。...： 总结 在本文中，我们介绍了 5 个用例和 1 个实际示例，这些示例使用 Pandas 的melt() 方法将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式。...它非常方便，是数据预处理和探索性数据分析过程中最受欢迎的方法之一。 重塑数据是数据科学中一项重要且必不可少的技能。我希望你喜欢这篇文章并学到一些新的有用的东西。
这意味着IT人员需要不断学习新技术，了解新的解决方案，以应对可能出现的各种挑战。同时，还要确保系统的稳定性和安全性，毕竟任何一个小故障都可能影响到整个企业的运营。...因为没有做好整体的规划，这些设备和线路就像随意摆放的厨具堆在一起，整个网络架构变得越来越臃肿，越来越复杂，也造成网络资源的冗余和浪费。...有时候，一个小小的改动，就可能影响到整个网络的运行。随着企业的发展，网络需求也在增加，但由于网络架构没有整体规划，想要增加个新设备、新应用就变得特别困难。...推陈出新 - Syscloud Fusion WAN融合网络解决方案，适用于有多云、混合云互联、全球多点组网、安全访问、网络安全的多场景网络需求。提供端到端一站式服务，满足企业“全场景”业务需求。...显著特点与优势01一网多功能融合网络解决方案实现了一网多用的功能，不仅融合了高速上云、多点组网、访问加速、网络安全等多元化的网络业务场景，还为企业量身打造了以云和应用为中心的端到端一体化的网络服务。
问题 你想要把数据从宽格式转换为长格式。 R中许多函数希望输入的数据是长格式而不是宽格式。然而像 SPSS 软件经常使用宽格式数据。 ?...stack() 和 unstack() 样例数据 这里使用的数据框包含同样数据的长、宽格式。它们接下来会被相互转换。...cond2 12.9 ") # 确保 subject 列是一个因子 olddata_long$subject <- factor(olddata_long$subject) tidyr 从宽格式到长格式...control 11.5 #> 8 4 M first 13.4 #> 12 4 M second 12.9 从长格式到宽格式...reshape2 从宽格式到长格式 使用 melt(): olddata_wide #> subject sex control cond1 cond2 #> 1 1 M
Heterogeneity and Complexity in Esophageal Squamous Cells长读长单分子实时测序揭示食管鳞状细胞转录组的异质性和复杂性 摘要: 食管鳞状细胞癌是癌症死亡的主要原因...典型的二代RNA-seq能捕获大量连续的短读数（约100-250 bp），并通过统计建模的方法重构转录本。因此，很难完全从5′到3′端构建RNA分子，也很难注释新的亚型或剪切体。...我们发现了许多新的转录本，如异构体、食管癌特异性lincRNAs和融合转录本等；我们还对癌细胞和正常食管细胞之间的可变剪切（AS）特征进行了整理，揭示了食管癌细胞的异质性和复杂性。...平均比对率为90%，每个食管鳞状细胞转录本唯一比对到参考基因组的比例为80%。 ?...短读长Illumina RNA-seq reads通过HISAT2 mapper比对到参考基因组的比对率**>92%** ? 80％ SMRT转录物是新基因或已知基因的异构体 ?
前言 使用sql代码作分析的时候，几次遇到需要将长格式数据转换成宽格式数据，一般使用left join或者case when实现，代码看起来冗长，探索一下，可以使用更简单的方式实现长格式数据转换成宽格式数据...长格式数据：长数据中变量的ID没有单独列成一列，而是整合在同一列。...需求实现思路 步骤一：将客户信息转化成map格式的数据u001 {"age":"25","education":"master","first_buytime":"2018/1/3","name":"..., detail)))) message1 from user_info group by user_no order by user_no collect_set形成的集合是无序的...总结 长格式数据转换成宽格式数据，首先将数据转化成map格式数据，然后使用列名['key']得到每一个key的value。当然，也可以使用case when函数实现以及left join函数实现。
算法的时间复杂度和空间复杂度 前言 算法的时间复杂度和空间复杂度是评估算法性能的两个重要指标。...一个优秀的算法应该具有较低的时间复杂度，这意味着当输入规模增大时，算法的执行时间增长不会过快。例如，线性时间复杂度O(n)的算法在处理大规模数据时比二次时间复杂度O(n^2)的算法更加高效。...此外，对于某些特定问题，还可以采用特定的算法设计技巧，如分治法、动态规划、贪心算法等，来降低算法的时间复杂度和空间复杂度。 需要注意的是，算法的时间复杂度和空间复杂度并不是绝对的评估标准。...时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢，而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间。在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。...二、时间复杂度 2.1 时间复杂度的概念 时间复杂度的定义：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。
从需求讨论、技术方案探讨到编码、到最终的测试，经历过了很多次的脑暴，也遇到过非常多的坑，其中有可能跟业务有关、也有可能跟框架有关，基于这些坑，又讨论了很多解决方案和非常 hack（歪门邪道）的对策。...面板多样性（点击navItem 展开的面板） Panel 面板以及 navItem 都可能会有动画 navBar 内容可变 panel 面板展示形式不定 panel 面板内容可能非常复杂，需要考虑性能优化...比如 onChange 回调，或者面板隐藏的回调以及当前哪一个 panel 需要展开等。 由于 Panel 的面板复杂度我们未知。...为了避免不断的展开和收齐不必要的 render，我们采用 transform的方式，将面板不需要显示的面板移除屏幕外，需要展示的在移入到屏幕内部。...= (index, navText, isChange = true) => { // Navbar 的 render 抽离到内部处理，可以减少一次 Filter.Panel 的额外 render
但是，随着缓存数据量的增长，转向更大、更复杂的缓存变得至关重要。让我们探讨一下从小型简单缓存扩展到大型分布式缓存时会遇到的主要挑战，并讨论如何有效地解决这些挑战。...较少的节点使数据均匀分布并确保每个节点拥有足够的资源变得更容易。然而，不断增长的缓存意味着更大的集群将需要更动态和更复杂的内存管理，这可能会更复杂。...依赖于更复杂的方法进行索引和提供数据的缓存应该列入您的候选名单，因为它们无需如此密切地管理内存使用。 数据分布 为了有效地扩展缓存，您需要通过诸如分片或分区之类的技术将数据分布到多个节点。...负载均衡 不均匀的流量分配 在小型缓存中，流量通常由单个节点管理。随着缓存的增长，您必须实现负载均衡以将流量均匀地分布到多个节点或区域。...通常通过地理分布式缓存将用户路由到最近的缓存实例，可确保更快的访问时间。实施这种类型的负载均衡需要仔细规划，以同步跨区域的缓存，同时管理延迟和一致性问题。
在这篇博文中，我们将探讨React中的多个状态管理示例，从基本的useState()到更高级的库，比如Redux，同时强调使用Context API等简单解决方案的好处。让我们开始吧！...Redux用于集中式状态管理在进入更复杂的场景时，我们引入了Redux，这是一个广泛采用的用于管理应用程序状态的库。...通过一个逐步的例子，我们演示了如何将Redux集成到React应用程序中以有效地处理状态更改。...结论React状态管理提供了一系列选项，从useState()和Context API的简单性到像Redux这样更复杂的库。虽然使用Redux等大型工具很诱人，但评估应用程序的需求很重要。...记住，当更简单的替代方案可以有效满足您的需求时，并不总是必要引入庞大的框架。拥抱React状态管理生态系统的灵活性，并选择最符合项目大小和复杂性的方法。
比如：我的网站是https://www.bw3785.com/pjie 我注册了腾讯的bw5188.com 我希望以后别人输入bw5188.com就可以访问我的第一个长网址，该如何实现？...这个问题很头疼，在域名解析里面找了半天没找到呢 比如：我的网站是https://www.bw3785.com/pjie 我注册了腾讯的bw5188.com 我希望以后别人输入bw5188.com...就可以访问我的第一个长网址，该如何实现？
这些关于订单信息的问题直接决定了仓储物流的方案设计，客户自己也无法明确答案。...因此，客户渴望购买的不是一种固定场景的方案，而是一套能够柔性应付多种业务场景切换的“货到人”方案，来应对多变的业务、满足后续的拓展需求。...为了满足客户在业务发展中不断变化的需求，全球箱式仓储机器人的首创者海柔创新，推出ACR解决方案，秉持着“专注为客户创造价值”和“求真务实”的理念，为客户解决真正痛点，用真效率，真储存密度，真柔性的解决方案来助力不同行业客户掌控未来不确定性...对比市场上涌现的货架料箱机器人解决方案，海柔创新ACR解决方案有以下优势： 图片 以7.5米层高、350箱/h的出库效率的3PL行业仓库作为案例： 解析真效率 客户真正关心的效率，是单位时间搬箱量和命中率...本质上仍是“货架到人”，而非“货到人”拣选。
在数据科学和数据可视化领域，Holoviews 是一个非常强大的 Python 库，它可以帮助我们轻松地创建各种复杂的可视化布局。...Holoviews 提供了一个高层次的接口，使得创建交互式和静态可视化变得简单而直观。本文将介绍如何使用 Holoviews 来创建复杂的可视化布局，让你的数据以最直观的方式展现出来。...你可以使用 pip 进行安装：pip install holoviews示例：创建一个复杂的可视化布局让我们通过一个示例来演示如何使用 Holoviews 创建一个复杂的可视化布局。...然后，我们将它们组合在一起，形成一个复杂的布局。通过使用 opts 方法，我们可以设置图形的大小和样式，以及是否共享坐标轴等参数。...HTML 文件，其中包含了我们创建的复杂可视化布局。
主要体现在： 业务效率低： 需求以文档传递，相关部门间缺乏沟通，无法及时互通变更的需求； 开发测试反馈慢： 由于自动化测试程度低，测试时间占研发过程的较大比重，质量把控标准不完备； 运维故障多： 手工运维复杂繁琐...如何应对复杂变更？全领域CMDB登场 为了更好地应对来自敏捷双模IT理念提出的需求和挑战，IT研发需从敏捷治理和稳定可靠两方面，双管齐下，同步关注企业及IT业务发展。...从CI/CD到全领域CMDB演进过程 整体演进过程通常划分标准化-模板化-平台化-数据化四个过程： 第一步：奠定基石 实现标准化，达成统一组织与规范体系的目的。...第四步：数据驱动 实现数据化，以数据关联面对复杂变更。...未来展望 从CI/CO到全域CMDB的未来，可从两方面进行规划： 智能化调整模板： 基于应用热度，进行智能推荐，经过算法进行系列调整。
笔者在不断地学习和思考过程中，发现了这类经典模型竟然有如此多的有意思的求解算法，能让这个经典问题的时间复杂度降低到 \(O(1)\) ，下面我想对这个经典问题的求解做一个较为深入的剖析，请听我娓娓道来。...如此高的时间复杂度，我们定然是不会满意的，该算法有巨大的改进空间。我们是否可以在某种意义下对这个递归过程进行改进，来优化这个时间复杂度。...时间复杂度：$ O(n) $ 空间复杂度：$ O(n) $ /** 线性递归实现 */ int Fibonacci_Re(int num, int& prev){ if(num == 0)...我们使用矩阵快速幂的方法来达到 \(O(log(n))\) 的复杂度。...利用这个新的递归公式，我们计算斐波那契数列的复杂度也为 \(O(log(n))\)，并且实现起来比矩阵的方法简单一些： 时间复杂度：\(O(log(n))\) 空间复杂度：\(O(1)\) int
它批判性地审视了生成式 AI 的现状和未来轨迹，探讨了谷歌的 Gemini 和预期的 OpenAI Q* 项目等创新如何重塑各个领域的研究重点和应用，包括对生成式 AI 研究分类法的影响分析。...它还探讨了以人工智能为主题的预印本和人工智能生成的预印本激增所带来的新学术挑战，研究了它们对同行评审过程和学术交流的影响。...这篇综述提供了一份全面的调查报告，探讨了这些发展是如何重塑不同领域的研究和应用的。 生成式人工智能创新的最前沿是混合专家（MoE）、多模态等技术，这些技术可以对信息进行动态路由和专门处理。...未来人工智能的进步必须以负责任的态度加以引导，以确保它们在符合伦理标准和社会福祉的前提下提升人类的体验。...参考链接： 从 Google Gemini 到 OpenAI Q*：生成式人工智能（AI）研究领域的综述 Twitter - From Google Gemini to OpenAI Q*: A Survey
为了提高系统的并发处理能力和资源利用率，非阻塞IO、IO多路复用和异步IO等模型应运而生。二、长连接与短连接2.1 长连接长连接是指建立一次TCP连接后，保持该连接不断开，直到数据传输完毕或连接超时。...长连接适用于操作频繁、点对点的通讯场景，如数据库连接。使用长连接可以减少TCP连接的建立和断开次数，提高传输效率。然而，长连接会占用一定的系统资源，如果连接数过多，可能会导致资源耗尽。...AIO模型的优点是能够处理更多的并发连接，但实现起来比NIO模型更为复杂。...内核在数据准备好后，将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区，并通过回调函数通知用户线程IO操作完成。用户线程在收到通知后，执行相应的业务逻辑。...同时，作为Java技术专家，我们也需要不断学习和掌握新的IO模型和技术，以应对日益复杂的业务需求和技术挑战。
标签：pandas，melt()方法 有时，我们可能需要将pandas数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式，这可以通过使用melt方法轻松完成。...本文通过一个简单的示例演示如何使用melt方法。 图1 考虑以下示例数据集：一个表，其中包含4个国家前6个月的销售数据。然后，我们的目标是将“宽”格式转换为“长”格式，如上图1所示。...这是为了指定要用作标识符变量的列。 value_vars:列名的列表/元组。要取消填充的列，留空意味着使用除id_vars之外的所有列。 var_name：字符串。“variable”列的列名。...value”列的列名。 将pandas数据框架从宽格式转换为长格式 使用“country”列作为标识符变量id_vars。...但是，注意到列标题中的一个小问题——“variable”和“value”列的描述性不强。我们想把它们分别改为“Month”和“Sales”。 可以使用df.rename()方法来实现。
然而，有许多任务还是无法用这些方法解决，它们过于复杂，以至于人类既无法给出评价、也无法执行它们；这样的任务例如，设计一个复杂的城市交通系统，或者管理一个数百台计算机组成的网络，负责其中的安全细节（右）。...如果这个过程奏效的话，我们最终就可以期望得到一个完全自动的系统，它可以解决非常复杂的组合性任务，即便在刚开始学习时没有任何针对这些任务的直接训练信号。...而且，真的用人来做前期需要的训练喜好也会带来额外的复杂度，所以目前 OpenAI 并未这样做（计划未来会做做）。...解决这些任务可以通过把小的、单步的推演过程一个个拼接起来（比如把相连的两个短路径拼接起来形成一个长的路径），不过想要靠人工把所有的东西都这样拼接起来则会耗费非常多的精力。...对于五个任务中的每一个任务（置换排序、序列对齐、通配符搜索、最短路径搜索以及联盟搜索），迭代扩增学习到的结果都可以和监督学习直接学到的结果有近似的表现 —— 别忘了，这可是以“没有直接的训练信号”作为阻碍
LongVILA有效地将VILA的视频帧数从8扩展到1024，从2.00提高到3.26（满分5分），在1400帧（274k上下文长度）的视频中实现了99.5%的准确率，这在长视频领域的针刺麦田搜索任务中具有重要意义...训练大型模型通常是一个复杂而系统的工程，需要数据工程（Betker 等人，2023年；Ouyang 等人，2022年；Zhou 等人，2024年）和系统软件协同设计（Lepikhin 等人，2020 年...遵循 (Fang和Zhao，2024；Gu等，2024)，作者将系统扩展到多模态场景，以适应复杂的注意力 Mask 和变量长输入序列。作者的工作是首次设计和实现了一个序列并行系统为视觉语言模型。...纯数据并行主义在较大的集群大小上无法扩展到长视频。深蓝-Ulysses是根据注意力头进行分区的，这限制了其扩展到更高上下文长度的能力，因为8B模型只有32个注意力头。...5.1.3 Effect of two-stage sharding 图10：在长视频 haystack 实验中的针与麦田比较。左图的32帧 Baseline 模型在32帧后无法检索到正确的针。
//div.beehiiv.com/p/knowledge-graphs-graphrag-advanced-intelligent-data-retrieval 以下为译文： 01 进化：从知识图谱到属性图谱...知识图谱使用主体、对象和谓语的三元组结构来定义关系，就像一个基础的家谱。它展示了人与人之间的关系，但没有个人的详细信息。...值得注意的是，它不适合需要聚合响应的全局查询，更像是用于你的家谱的搜索引擎。适合特定问题，但不适用于“告诉我关于家族的历史”的查询。...所以，GraphRAG 在以下场景中表现出色： 在大型数据集中识别核心主题 理解不同主题之间的关联 全面了解复杂的信息架构 感谢 Ravi Theja，我们现在有了使用 LlamaIndex 实现 GraphRAG...https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/cookbooks/GraphRAG_v1.ipynb 从知识图谱到属性图谱
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