，只允许提 20 个问题，问题的答案也只能用对或错回答。...训练算法：构造树的数据结构。 5. 测试算法：使用经验树计算错误率。（经验树没有搜索到较好的资料，有兴趣的同学可以来补充） 6....适用数据类型：数值型和标称型。 3. 实战案例 3.1 项目概述 根据以下 2 个特征，将动物分成两类：鱼类和非鱼类。...数据集 待划分的数据集 index 表示每一行的index列 划分数据集的特征 value 表示index列对应的value...(dataSet) # 最优的信息增益值, 和最优的Featurn编号 bestInfoGain, bestFeature = 0.0, -1 # iterate over all
'表示抛出错误打断流水线运作，默认为'raise' 下面是举例演示（注意单个流水线部件可以直接传入源数据执行apply方法直接得到结果），我们分别对单列和多列进行删除操作： 单列删除 # 删除budget...->该列删除条件键值对 reduce：str型，用于决定多列组合条件下的删除策略，'any'相当于条件或，即满足至少一个条件即可删除；'all'相当于条件且，即满足全部条件才可删除；'xor'相当于条件异或...False时，此参数将不起作用（因为新列直接继承了对应旧列的名称） result_columns：str或list，与columns参数一一对应的结果列名称，当你想要自定义结果新列名称时这个参数就变得非常有用...='budget', func=np.log).apply(data).head(3) 对应的结果如图14，可以看到在只传入columns和func这两个参数，其他参数均为默认值时...colbl_sfx：str型，控制新列后缀名，当drop参数设置为False时，结果列的列名变为其对应列+suffix参数指定的后缀名；当drop设置为False时，此参数将不起作用（因为新列直接继承了对应旧列的名称
，'raise'表示抛出错误打断流水线运作，默认为'raise' 下面是举例演示（注意单个流水线部件可以直接传入源数据执行apply方法直接得到结果），我们分别对单列和多列进行删除操作： 单列删除...，'any'相当于条件或，即满足至少一个条件即可删除；'all'相当于条件且，即满足全部条件才可删除；'xor'相当于条件异或，即当恰恰满足一个条件时才会删除，满足多个或0个都不进行删除。...参数指定的后缀名；当drop设置为False时，此参数将不起作用（因为新列直接继承了对应旧列的名称） result_columns：str或list，与columns参数一一对应的结果列名称，当你想要自定义结果新列名称时这个参数就变得非常有用...='budget', func=np.log).apply(data).head(3) 对应的结果如图14，可以看到在只传入columns和func这两个参数，其他参数均为默认值时...colbl_sfx：str型，控制新列后缀名，当drop参数设置为False时，结果列的列名变为其对应列+suffix参数指定的后缀名；当drop设置为False时，此参数将不起作用（因为新列直接继承了对应旧列的名称
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文概述 如果你的数据集包含空值, 则可以使用dropna()函数分析并删除数据集中的行/列。...输入可以是0和1(整数和索引), 也可以是列(字符串)。 0或”索引”：删除包含缺失值的行。 1或”列”：删除包含缺失值的列。...怎么样 ： 当我们有至少一个不适用或所有不适用时, 它确定是否从DataFrame中删除行或列。 它只接受两种字符串值(” any”或” all”)。 any：如果任何值为null, 则删除行/列。...all：仅在所有值均为null时丢弃。 脱粒： 它采用整数值, 该值定义要减少的最小NA值量。 子集： 它是一个数组, 将删除过程限制为通过列表传递的行/列。...到位： 它返回一个布尔值, 如果它为True, 则会在数据帧本身中进行更改。 Return 它返回删除了NA条目的DataFrame。
定义loading的action和reducer 在项目中创建ngrx文件夹，并在之下创建action和reducer文件。...但自己本地没有把这段代码跑成功，未报错，但不起作用，就用做简单的方法来实现reducer的汇总。...（前提是在元数据中设置了changeDetection: ChangeDetectionStrategy.OnPush） 在此设置基础下，想要启动策略，就需要返回新的对象和数组。...而在本例中，通过reducer返回的是一个新的值（一般是一个新的对象），新的值变化也会引起组件检查。...高中英语水平翻译一下：async这个管道，会返回订阅的Observe ,promise对象的最新的值，当观察者发现值有改变时，就会触发组件的检查策略，并且在组件销毁时也会自动的去取消订阅避免内存泄漏。
Database_learning_notes 集合函数 group by 语句 group by 的字面意义就是“根据一定的规则进行分组” 它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小区域进行数据处理...出现的错误详解: 咱们看看group by 的执行的过程,先执行select 的操作返回一个程序集， 然后去执行分组的操作，这时候他将根据group by 后面的字段进行分组，并且将相同的字段并称一列数据...但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的...适用于“既……又……”的结构 注意： 外层查询的(course_id)部分可以是多个属性，但是要跟内层查询的select 部分完全一样 some any all 语句 some相当于存在量词，all相当于全称量词...，>all =all all all 注意： where 后的属性可以是一个，也可以是多个，但是一定要跟子查询里面的select后的属性完全相同 =some 等价于 in，some并不等价于
可以想像，如果书中的内容页频繁变化，那么更新书的目录也会花掉不少成本。所以说，我不是多多益善。 我是数据库中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。...在上面这个例子中，因为 SALARY > 40000 和 BONUS > 800 都不是 Boolean-term，所以即使存在某个索引包括 SALARY 列或者 BONUS 列，DB2 也不会选择这个索引来进行索引匹配扫描...而相对应的，C_NAME，C_CUSTKEY 和 C_NATIONKEY 则不是合格的索引列候选者。 如果还慢 1、请把 SELECT 从句中的所有列也加上索引，使查询成为只使用索引的访问方式。...2、把 GROUP BY 和 ORDER BY 从句中的所有列加上，可以减少访问计划中的排序操作。 3、把表关联上的键也加索引，但要注意加在哪个表上很重要。...此外，如果 DB2 判断出需要从表中读取的数据的比例很高（比如有超过 90% 表里面的记录需要被返回），那么 DB2 很有可能选择全表扫描来代替使用索引，因为这样能够减少一次对索引树的读取。
我们在此连续两次使用any方法来执行此操作： >>> movie.isnull().any().any() True 工作原理 isnull方法返回一个与调用数据帧相同大小的数据帧，但所有值都转换为布尔值...所得的序列本身也具有sum方法，该方法可以使我们在数据帧中获得总计的缺失值。 在步骤 4 中，数据帧的any方法返回布尔值序列，指示每个列是否存在至少一个True。...步骤 3 中的dropna方法具有how参数，该参数默认为字符串any，但也可以更改为all。 设置为any时，它将删除包含一个或多个缺失值的行。 设置为all时，它仅删除缺少所有值的行。...更多 重要的是要知道，这种延迟切片不适用于列，仅适用于数据帧的行和序列，也不能同时选择行和列。...当两个传递的数据帧相等时，此方法返回None；否则，将引发错误。 更多 让我们比较掩盖和删除丢失的行与布尔索引之间的速度差异。
#A where 3>any(select id from #A) go --Some和Any一样 备注：Any的用法中，在作数字比对时，也可以改用先select subquery的...b， 说出多对多的应用场景及其建表原则 1).应用场景：学生和课程、用户和角色 2).需要创建第三张表,中间表中至少两个字段，这两个字段分别作为外键指向各自一方的主键. 9，能够理解外键约束 a...或all操作 any：大于子查询中的最小值。...all： 大于子查询中的最大值。 any：小于子查询中的最大值。 all： 小于子查询中的最小值。 =any：大于等于子查询中的最小值。 =all：大于等于子查询中的最大值。...any：小于等于子查询中最大值。 all：小于等于子查询中最小值。 !=any或any：不等于子查询中的任意值。 !=all或all：不等于子查询中的所有值。
--分配分配权重值--> 当android:orientation="vertical" 时，只有水平方向的设置才起作用，垂直方向的设置不起作用。...即：left，right，center_horizontal 是生效的。 当android:orientation="horizontal" 时，只有垂直方向的设置才起作用，水平方向的设置不起作用。...当添加TableRow时，该布局增加了一行，并且在TableRow里每添加一个组件，便增加一列 TableLayout无法做出跨行跨列的效果，每行每列都是挨着的，就算是单元格设置Collapsed属性...，如果后面有组件，也会填充上来。...gravity和layout_gravity的区别 相同处：两者都是设置对齐方式的属性。
摘要 兼容HTTP1.1 头部压缩 二进制帧 并发传输 服务器主动推送资源 HTTP2的队头阻塞问题 兼容HTTP1.1 HTTP2的优点我们后面会一一列出，但是一个新的东西的升级必须要做到向前兼容才能快速推广...HTTP2把报文整体划分为两个帧，分别是Headers Frame和DATA Frame。...HTTP2帧结构 HTT2帧结构大体划分为两部分： 9个字节的帧头 帧数据 HTTP2的帧头主要由以下几部分： Length：帧数据的长度 Type：帧类型 Flag：标志位，用于携带简单的控制信息...：帧数据，存放的是HTTP头部和包体 HTTP2帧类型 HTTP2的帧类型大体分为两种： 数据帧 控制帧 帧类型 类型编码 用途 数据帧 DATA 0x0 传输HTTP包体 数据帧 HEADERS 0x1...，只有等到当前字节数据到达时，HTTP2应用层才能从内核中拿到数据，因此假设传输层不稳定，也会导致响应变慢队头阻塞。
1.连接查询/多表查询 假设有二张表t1和t2: t1的字段（id,name,age) t2的字段（id,class,score) （1）查询出学生的姓名，年龄和分数 mysql> SELECT name...，还会返回右表多余的数据，与左表不匹配以null显示 注意：mysql中只有内连接、左连接和右连接，没有全连接 内连接返回二个表关联字段共同都有的数据 左连接除了返回内连接的数据，还返回左表多余的数据，...，则叫子查询 子查询有几种结果： 子查询返回一列语句：也就是一列一个数据，这是使用情况最多的 返回一行语句：查询结果返回一行数据，有可能是一行完整的数据 返回多行语句：查询结果返回一组数据 格式： SELECT...>ANY() : 比里面最小值的大 ANY() : 比里面最大值的小 =ANY() == IN 包含 2.ALL >ALL() : 大于里面最大值 ALL() : 小于里面最小值 （5）....1106的学员分数最大值的学员姓名和分数 SELECT c.cname,s.score FROM class c,score s WHERE c.cno = s.sno AND s.score ANY
如果编码或者解码的过程中有一个参考帧出现错误的话，那依赖它的 P 帧和 B 帧肯定也会出现错误，而这些有问题的 P 帧（B 帧虽然也可以用来作为参考帧，但是一般用的比较少）又会继续作为之后 P 帧或 B...帧的参考帧，错误会不断的传递，为了避免错误的不断传递，就有了一种特殊的 I 帧叫 IDR 帧，也叫立即刷新帧。...H264 编码标准中规定，IDR 帧之后的帧不能再参考 IDR 帧之前的帧。这样，如果某一帧编码错误，之后的帧参考了这个错误帧，则也会出错。...此时编码一个 IDR 帧，由于它不参考其它帧，所以只要它自己编码是正确的就不会有问题。之前有错误的帧也不会再被用作参考帧，这样就截断了编码错误的传递，且之后的帧就可以正常编 / 解码了。...但是 GOP 太大，也会导致 IDR 帧距离太大，点播场景时进行视频的 seek 操作就会不方便。
在这篇文章中，我们将介绍如何挑选您的数据。 除了filter的基础知识外，它还介绍了一些更好的方法，用near（）和between（）挑选数字列，或用正则表达式过滤字符串列。...*filter（xor（condition1，condition2）将返回只满足其中一个条件的所有行，而不是满足两个条件时。 可以组合多个AND，OR和NOT条件。...： *filter_all（）将根据您的进一步说明过滤所有列 *filter_if（）需要一个返回布尔值的函数来指示要过滤的列。...filter_all（any_vars（is.na（。）））将是非常无用的，因为它将返回27行，其中许多是测量部分中缺少的数据。 在这种情况下：filter_if（）派上用场。...Filter at 其中一个更强大的函数是filter_at（）：它不会过滤所有列，也不需要你指定列的类型，你可以通过`vars（）选择要发生更改的列。 论据。
因此，我们首要的目标是建立一个丰富的训练数据集。 我们的模型需要识别人物的拳击和踢腿，所以应当从以下三个分类中收集图像： 拳击 踢腿 其他 为了这个实验，我找到两位志愿者帮我收集图像。...如果这部分内容太多，会有风险导致训练后的模型产生偏见，把应该归于前两类的图片划分到“其他”中，因此我们减少了这部分图片的量。...数据增强 数据增强是一种通过已有数据集合成新样本的技术，可以帮助我们增加数据集的样本量和多样性。我们可以将原始图片处理一下转变成新图，但处理过程不能太过激烈，好让机器能够对新图片正确归类。...下一步，通过使用Array.from我们将类型化数组转换为JavaScript数组，数组中包含我们提取帧中三种姿势的概率。 如果既不是踢腿也不是拳击的姿势的概率高于0.4，我们将返回站立不动。...动作识别 如果我们收集到更大的多样性数据集，那么我们搭建的模型就能更精确处理每一帧。但这样就够了吗？显然不是，请看以下两张图： ?
其他数据区域为每个线程独自使用的，每个线程的数据区域是在创建线程时创建的，并在线程退出时销毁。 1.8同1.7比，最大的差别就是：元数据区取代了永久代。...每个Java方法在被调用的时候都会创建一个栈帧，并入栈。一旦完成调用，则出栈。所有的的栈帧都出栈后，线程也就完成了使命。...局部变量数组和操作数堆栈的大小在编译时确定，并与与帧(4.7.3)关联的方法的代码一起提供。因此，帧数据结构的大小仅取决于 Java 虚拟机的实现，并且这些结构的内存可以在方法调用时同时分配。...操作数栈: 以压栈和出栈的方式存储操作数的 动态链接: 每个栈帧都包含一个指向运行时常量池中该栈帧所属方法的引用，持有这个引用是为了支持方法调用过程中的动态连接(Dynamic Linking)。...上面对运行时数据区描述了很多，其实重点存储数据的是堆和方法区(非堆)，所以内存的设计也着重从这两方面展开(注意这两块区域都是线程共享的)。对于虚拟机栈，本地方法栈，程序计数器都是线程私有的。
9 - 正则表达式实战 特别篇 10 - 错误类型 特别篇 11 - 异常处理 特别篇 12 - Collection 特别篇 13 - Matplotlib Animation 特别篇 14 - All...和 Any 特别篇 15 - 透视表 Pivot Table 从功能上讲，Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。...先看一张图： Pivot 字面意思是支点，即上图中的 index 和 columns 指定的行和列标签，支点可想理解成数据 (values) 在哪个维度上做整合 (aggfunc)，再吧 NaN 值用..."Account" ) 从上表结果看，Price 和 Quantity 两列按照 Account 以某种方式合并了。...一旦得到最终结果，它本质还是个数据帧，因此可以使用所有标配函数。下例用 query() 函数来查询名叫 Steven Wang 和 Sherry Zhang 的交易员。
＝,，,=,any,some,all 条件判断 列：查询工资大于2000的员工信息 select * from emp where sal>=2000 ; 列：查询工资等于800或3000...的员工信息 select * from emp where sal=any(800,3000) ; any（或）：满足其中一个条件即可 some：和any一样 all（与）：需要满足所有条件 2. is...当一个列中出现相同的值时，可能需要按两个列或多个列进行排序，这时可以在 order by 后添加多个列（用逗号分隔），在各个列名后面可以加上asc或desc指定升序或降序。...我们经常需要直接从数据库中检索出转换、计算或格式化过的数据；而不是检索出数据，然后再在客户机应用程序中重新进行计算或格式化。...| sal*12) from emp; 注：创建出来计算字段是一个列但它并不实际存在于数据库表中 8.并集，全集，交集，差集（A） 8.1 union（并集）： 将查询的两个结果（集合）组合成一个结果并过滤掉重复部分
对于引用类型的数据，在栈帧里只保存引用，而真正的数据存放在堆（Heap）里。...堆与栈不同的是，栈内存由JS引擎自动管理，入栈时分配空间，出栈时回收，非常清楚明了；而堆是程序员通过new操作符手动向操作系统申请的内存空间（当然，用字面量语法创建对象也算），何时该回收没那么明晰，所以需要一套垃圾收集...当执行到yield语句时，Generator的栈帧同样会被弹出栈外，但Generator在这里耍了个花招——它在堆里保存了栈帧的引用（或拷贝）！...而因为每次yield和iter.next都对应一次出栈和入栈，所以可以直接利用已有的栈机制，实现值的传出和传入。 这就是Generator魔法背后的秘密！...可以看出，这里yield的功能设计得非常巧妙，好像它可以“赋值”给response。 更妙的是，迭代器不但可以.next，还可以.throw，即把错误也抛入Generator，让后者来处理。
可以看到，跟 tabula 相比，首先是可以区分表格，其次，准确率也提高了很多，表头的识别完全正确。对于表格中有换行的，识别还不是很正确，但至少列的划分没问题，所以还是能处理的。...4列变成了两列，另外，如果表格有合并单元格的情况，也会有这种问题，我挑这个表格展示是因为比较特殊，没有合并单元格也缺列了。这应该跟 pdf 生成的时候有关。...但其实数据是获取完整的，并没有丢，只是被认为是非表格了。输出 page.extract_text() 如下： ? 然后，我又用 tabula 试了下，结果如下： ? 列是齐了，但是，表头呢？？？...四、后记 我们在做爬虫的时候，难免会遇到 pdf 需要解析，主要还是针对文本和表格的数据提取。...---- 相关博文推荐： Python：读取 .doc、.docx 两种 Word 文件简述及“Word 未能引发事件”错误
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