XSHG","600196.XSHG"], #代码 'name':["伟星新材", "海康威视", "洋河股份", "贵州茅台", "复星医药"]} codes=pd.DataFrame...如果先用index数组和列名构造一个骨架，也可以 shijian=['2011','2012','2013','2014','2015','2016','2017','2018'] #年报 fr=pd.DataFrame...https://blog.csdn.net/weekdawn/article/details/81389865 5、DataFrame的元素定位，ix弃用了，只能用loc，iloc，at，iat。...codes.loc[cd,'name'] #代码为cd的行，对应的name列 codes.at[cd,'name'] #如果目标为单个元素，at和loc差不多 codes.loc[codes["code..."]==cd,'name'] #如果code不是index，而是普通列，可以设条件 而iloc和iat的行和列参数，必须都是index 6、一些转换 codes.index.tolist() #把series
sox是一个强大的工具 wav是tts和研究歌声必须熟悉的一种文件格式。 具体的命令 #!
今天在处理一个数据的过程中出现问题，python中的dataframe 剔除部分数据后，索引消失，遍历就出错， 报错形式如下 Traceback (most recent call last)..._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item KeyError: 31 后来找了以下是由于我对原始数据删除了部分异常数据导致的，。...=0] 解决方案 #重新定义索引，才能支持遍历 # indexdf = indexdf.reset_index(drop=True) 代码： indexdf=pd.read_table...=0] #重新定义索引，才能支持遍历 indexdf = indexdf.reset_index(drop=True) for i in range(len(indexdf)):...10.0647,10.0761,15.0800,10.0761,10.0647,10.0470,10.0247,10.0,9.9753,9.9530,9.9353,9.9239,18.92,9.9239,9.9353,9.9530,9.9753,10.0]) df = pd.DataFrame
前言 随着 Linux 的不断发展壮大，涌现出了各种各样的 DNS 自动管理程序，它们都想要直接获得 /etc/resolv.conf 的控制权，有些人欣然接受，有些人则无法接受。...如果的 /etc/resolv.conf 文件正在被它们控制，那么你对该文件的任何修改都会在几分钟后被覆盖，或者重启后被恢复成原来的值。...要想重新夺回对 /etc/resolv.conf 的控制权，首先就要识别出是谁在控制这个文件。...可以将 NetworkManager 的主配置部分的选项 dns 设置为 none 来禁用其对 DNS 的管理功能： $ echo -e "[main]\ndns=none" > /etc/NetworkManager...可以通过禁用 /etc/sysconfig/network/config 中的 NETCONFIG_DNS_POLICY 选项来禁用其对 resolv.conf 的控制： NETCONFIG_DNS_POLICY
他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...研究者对学习到的发声特征进行了可视化分析，结果表明新提出的方法是有效的。作者也对预测准确度进行了定量分析，结果表明基于音频自动预测大熊猫的交配成功率是可行的。这项研究有望更加智能地帮助繁殖大熊猫。...给定一段原始音频序列，作者首先对其进行了预处理：裁剪出大熊猫的叫声，然后根据一个预先设定的最大值对其进行了归一化处理，并将每一段序列的长度设定为 2 秒，并且每秒提取出 43 个声学特征。...注意力模块 目前得到的叫声特征 F_GRU 由在 86 个采样的帧上学习到的特征构成。但是，对交配成功率预测任务而言，不同帧的重要性可能也不一样。...图 3：由注意模块为交配成功（带圆圈的紫色线）和失败（带三角形的红色线）而计算得到的 86 个采样帧上的平均权重 ?
因而在细胞尺度上进行大规模的测序分析以对细胞进行重新分型是很有必要的。 ?...但同时即便目前涌现了很多scRNA-seq data，这些data的分析目的不同，使用的pipelines也相差很大，因而重新使用这些已经经过预处理的公开数据，同时进行不同方法的比较也变得很困难。...对于每个数据集，我们生成一个‘maximal’大小的实例 (举例：即每个group的细胞数量等于原始的较小那个cell group的细胞数量)，以及从maximal大小的数据集中随机采样(random...null data null data用于后续的type 1 error分析，是在signal data中单个细胞群体中随机采样得到新的数据作为null data。...positive rate(FPR)在各个数据集各个方法上的情况，对于8个原始的数据中通过对单个细胞组(cell group)进行随机采样得到一个null data，那么在null data中理论上不存在差异表达基因
欢迎关注工业机器人之家 作为一个刚成立两周的的德国创业公司，Wandelbots可谓是成绩斐然——该公司利用穿戴式技术和两年以上的适应性软件系统的设计经验，专注于解决机器人领域的关键问题。...它的第一件产品是一件装有传感器的套装，人们可以穿着它演示动作，机器人则重复人所做的动作。机器人基本上可以通过这个系统“学习”他们需要学习的东西，而不需要有经验的机器人程序员去“教授”它们。...但是，Wandelbots利用套装内嵌的9轴传感器收集到的信息，将磁力计数据、方向数据和大量其他数据传输到计算机系统中，进而让机器人模拟操作员的行为。...这意味着即使人才的规模可能没有增加，但是机器人专家可以在每项工作上花费更少的时间，进而可能会研发出更多的成果。...Piechnick表示，预计到2018年底Wandelbots公司的产品将可供商业客户使用，这是一个潜在的会带来变革的技术。
来源：PCS2021 主讲人：Ali Ak 内容整理：张雨虹 主要介绍了时间二次采样对体素视频质量评估精度的影响，从不同时间采样率、不同时间池化方法角度分别进行了实验探讨。...体素视频包含多个帧，因此需要逐帧对其客观质量进行评价，每一帧的客观评价经过一个池化函数，得到体素视频客观质量的最终评价。 3时间采样率 在本实验中，原始视频的帧率是 30 fps 。...用 8 种不同的帧率进行实验（1，2，3，5，6，10，15，30）。从第一帧开始到最后一帧均匀地对帧进行采样， 4时间池化方法 本文采用了七种池化方法进行试验，具体介绍可以参考本文原始文献。...对每个序列都进行了轨道渲染，使用 ACR-HR 的方法显示在 2D 显示器上以便于收集参与者的平均意见分数。...给出了用于对体素视频进行点云压缩算法的质量评估客观评价指标。 点云压缩的客观评估受时间子采样率的影响最小，这表明能够在不牺牲准确性的情况下提高客观质量评估的计算效率
德勤曾对400家全球公司进行调查，发现63％的被调查公司没有达到RPA项目的交付期限。对于那些成功交付的，实施时间却普遍长于预期，延迟了投资回报率（ROI）。...这种对RPA的热情甚至已经渗透到资本、投资市场。 以上两点，并不冲突。RPA项目实施失败，完全是因为企业没有找到正确的部署方法。...而RPA市场的火热，也正好反映出，当前仍有众多企业选择从RPA技术入手，实现数字化转型的突破。 对RPA的期望过大？ “RPA一切”是一个危险的想法。...事实上，真正变革端到端业务流程的核心是重新设计自动化的流程，而大多数机器人都是为了自动化任务而设计开发的，这与真正应有的变革相去甚远。如果使用得当，RPA可以成为战略转型计划中非常有用的工具。...对大规模实施RPA流程带来巨大回报寄予厚望的商界领袖而言，当公司将任务误认为流程时，RPA实施问题就出现了——要么大大低估了他们试图自动化流程的复杂性，要么完全集成和自动化无人值守的RPA机器人所需的时间
对孤儿规则等的重新思考 作者认为目前的孤儿规则是安全的,但是过于严格. 随着 Rust 的发展, 作者认为是时候需要对 孤儿规则 进行一定的弱化,并且提出了自己的一些想法....babysteps/blog/2022/04/17/coherence-and-crate-level-where-clauses/ create-rust-app: 添加对 actix-web 和 poem 的支持...cornucopia: 从 PostgreSQL 中生成 Rust 代码 Cornucopia 是一个基于 tokio-postgres 的小型命令行工具, 可以将你的PostgreSQL` 查询按需转换为正确的类型检查的...github地址: https://github.com/LouisGariepy/cornucopia rustea: 简单易用的 TUI rustea是 go 包 Tea 的 Rust 实现....基于 Elm架构, 具有简单易用的特点. github 地址: https://github.com/lazops/rustea -- From 日报小组 BobQin，FBI小白
在软件开发的实践中，bug的发现和修复是避无可避的一部分。然而，一个常见的挑战是测试人员在验证bug修复时需要完全复现开发环境。这不仅耗费大量的时间，还可能涉及昂贵的资源消耗。...测试环境复现的挑战 在许多软件项目中，特别是在复杂的系统或应用中，完整的测试环境可能包括多个服务、复杂的配置和第三方集成。这些环境的搭建不仅技术要求高，而且时间成本和物理资源的投入也非常显著。...精简测试环境的可能性 对于一些已经明确的bug，完全复现可能并非总是必要的。...例如，如果一个bug是由特定的输入错误或代码逻辑错误引起的，测试人员可能只需要关注影响的那部分系统或模块，而无需设置一个完整的环境。这种“精简环境”不仅可以节省资源，还可以提高测试的效率。 3....在软件开发的世界里，时间就是金钱。通过优化测试环境的管理，开发团队不仅能够更快地推动项目进程，还能在保证产品质量的同时，减轻对资源的需求。
一、前言 前几天在Python钻石群【一级大头虾选手】问了一个Python处理的问题，这里拿出来给大家分享下。...二、实现过程 这里【ChatGPT】给出了一个思路，如下所示： 通常情况下，使用列表推导式的效率比使用apply要高。因为列表推导式是基于Python底层的循环语法实现，比apply更加高效。...在进行简单的运算时，如对某一列数据进行加减乘除等操作，可以通过以下代码使用列表推导式： df['new_col'] = [x*2 for x in df['old_col']] 如果需要进行复杂的函数操作...(my_function) 但需要注意的是，在处理大数据集时，apply函数可能会耗费较长时间。...这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题，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。
近日，深圳华大生命科学研究院、浙江大学和中国大熊猫保护研究中心等单位联合发布了大熊猫超高质量基因组，其中熊猫秦岭亚种基因组为首次发布，该研究还结合大熊猫群体数据对大熊猫特异性的生物学特征进行了深度探讨。...基于超高质量的2个大熊猫亚种的参考基因组，通过对秦岭亚种和四川亚种的群体重测序研究，重新评估2个亚种的分化时间发生在距今约1.0至1.2万年前。...； （2）2.4-2.0百万年——70万年前，由主食竹子的小种大熊猫演化成为比现代大熊猫的身体约大12.5%的巴氏亚种大熊猫； （3）70万年——1.0-1.2万年前，主食竹子的巴氏亚种大熊猫演化为现代体型的大熊猫...濒危大熊猫的亚种分化、生殖基因调控元件的丢失和突变，以及内部组织器官变小等物种特性，无不提示我们在当前和今后的漫长时期，均亟需恢复破碎化的栖息地，加强栖息地保护，并对人工繁殖的大熊猫子代进行野化培训，放归野外...这是中国科学家第一次全面系统地对大熊猫基因组进行测序研究，也是全球第一个基于短读长reads组装的哺乳动物基因组。
一只大熊猫在水底游泳 如果说前面还算合理，看到最后泰迪熊变身大熊猫，实在绷不住了。 这反转放短视频平台上不得几百万点赞，豆瓣评分都得9.9，扣0.1分怕你骄傲。 再来一个例子，依然能完美还原剧本。...首先在空间和时间Transformer中删除[CLS]标记，然后对所有由空间编码器计算的空间token使用时间Transfomrer，与ViViT中对[CLS]标记的单一时间Transformer的运行不同...Phenaki采用掩码双向Transformer，通过一个小且固定的采样步骤来减少采样时间，而无需考虑不同的视频序列长度，双向Transfomrer可以同时预测不同的视频tokens 在每个训练步骤，...，选择一个预测token的比例，其余的tokens在下一步中将被重新掩码和重新预测。...最终，研究人员在1500万8FPS的文本-视频对，5000万个文本-图像对，以及4亿混合语料库LAION-400M上进行训练，最终Phenaki模型参数量为18亿。
Python-for-data-重新采样和频率转换 ? 什么是重新采样 重新采样指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程。...向下采样：高频率—>低频率 向上采样：低频率—>高频率 但是也并不是所有的采样方式都是属于上面的两种 pandas中使用resample方法来实现频率转换 ?...： 开端：第一个值 结束：最后一个值 峰值：最大的一个值 谷值：最小的一个值 通过ohlc聚合函数能够得到四种聚合值列的DF数据 ts.resample("5min").ohlc() .dataframe...05-11 NaN NaN NaN NaN 2020-05-12 NaN NaN NaN NaN 2020-05-13 1.056361 0.815583 1.627846 0.326976 使用区间重新采样...在向下采样中，目标频率必须是原频率的子区间：变小 在向上采样中，目标频率必须是原频率的父区间：变大 annual_frame.resample("Q-MAR").ffill() .dataframe
重采样过程 重采样过程通常包括以下步骤: 首先选择要重新采样的时间序列数据。该数据可以采用各种格式，包括数值、文本或分类数据。 确定您希望重新采样数据的频率。...Pandas中的resample()方法 resample可以同时操作Pandas Series和DataFrame对象。它用于执行聚合、转换或时间序列数据的下采样和上采样等操作。...1、指定列名 默认情况下，Pandas的resample()方法使用Dataframe或Series的索引，这些索引应该是时间类型。但是，如果希望基于特定列重新采样，则可以使用on参数。...这允许您选择一个特定的列进行重新采样，即使它不是索引。...小时的间隔，并在每个间隔内对' C_0 '应用总和聚合。
作为修改方法的副作用（side effect），该模型变得服从「截断技巧」，这是一种简单的采样技术，允许对样本多样性和保真度进行精细控制。...此外，该研究发现大规模 GAN 带来的不稳定性，并对其进行经验的描述。从这种分析中获得的洞察表明，将一种新型的和已有的技术结合可以减少这种不稳定性，但要实现完全的训练稳定性必须以显著降低性能为代价。...该 GPU 能提供 11G 左右的内存，运行过程中经常会出现内存不足的情况，如果没有报错，直接忽略就行。如果报错了，就打开「代码执行程序」-「重置所有代码执行程序」，重新开始吧。...经过多次实验，我们发现，截断值越大，生成样本的多样性越大；实际上，截断值控制的是隐变量分布（一般呈高斯型）的截断距离，也就是采样范围，因此不难理解其对多样性的作用。 ? ? ? ?...我们尝试生成了埃及猫（285）和大熊猫（388）的样本： ? ? 可以发现，埃及猫的眼神不太对，大熊猫有点营养不良。
近日，研究人员将人脸识别技术应用到了动物身上，成功地对大熊猫进行了“人脸识别”。这款应用程序已经在成都大熊猫繁育研究基地使用，游客们可以迅速识别数十只大熊猫，并了解与其相关的更多信息。...在研究院陈鹏(音译)和新华社合作撰写的《基于小数据集的大熊猫个体识别》一文中提到： 由于野生大熊猫生活在深山中，很难追踪，所以这款软件和数据库将帮助我们收集更精确和全面的，有关野生大熊猫的数量、分布、年龄...2017年，成都大熊猫繁育研究基地联合新加坡南洋理工大学、四川师范大学共同开展使用图像分析的大熊猫个体识别技术研究，两年来，建成含有12万余张图像、上万个视频片段的数据库；对近万张图片完成了标记、分割和注释...通过此数据库，实现了对圈养大熊猫脸部自动检测及大熊猫个体识别工作。运用此数据，大熊猫专家们还特别推出一款“认脸”APP，通过大熊猫脸部独有的特征数据，经过数据库分析、对比，实现对大熊猫的精确识别。...在成都大熊猫繁育研究基地，该软件将被用来跟踪大熊猫个体的喂养时间表以及它们的谱系。
新智元报道 来源：theverge 编辑：金磊 【新智元导读】近日，研究人员将人脸识别技术应用到了动物身上，成功地对大熊猫进行了“人脸识别”。...在研究院陈鹏(音译)和新华社合作撰写的《基于小数据集的大熊猫个体识别》一文中提到： 由于野生大熊猫生活在深山中，很难追踪，所以这款软件和数据库将帮助我们收集更精确和全面的，有关野生大熊猫的数量、分布、年龄...2017年，成都大熊猫繁育研究基地联合新加坡南洋理工大学、四川师范大学共同开展使用图像分析的大熊猫个体识别技术研究，两年来，建成含有12万余张图像、上万个视频片段的数据库；对近万张图片完成了标记、分割和注释...通过此数据库，实现了对圈养大熊猫脸部自动检测及大熊猫个体识别工作。运用此数据，大熊猫专家们还特别推出一款“认脸”APP，通过大熊猫脸部独有的特征数据，经过数据库分析、对比，实现对大熊猫的精确识别。...在成都大熊猫繁育研究基地，该软件将被用来跟踪大熊猫个体的喂养时间表以及它们的谱系。
接下来，我们将研究处理不平衡类的第一个技巧:对少数类进行采样。 1．上采样少数类 上采样是随机复制少数类的观察结果，以强化其信号。这样做有几个启发，但最常用的方法是简单地用替换来重新采样。...下面是步骤: 首先，我们将把每个类的观察分离到不同的DataFrames。 接下来，我们将用替换来对少数类进行重新取样，并设置与多数类相匹配的样本数量。...最后，我们将把上采样的少数类DataFrame与原始的多数类DataFrame合并在一起。...下面是步骤: 首先，我们将把每个类的观察分离到不同的DataFrames。 接下来，我们将在没有替换的情况下对多数类进行重新取样，并设置与少数类相匹配的样本数量。...最后，我们将把下采样的多数类DataFrame与原始的少数类DataFrame合并在一起。
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