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以银行和童装店为例，如何从数据中挖掘有用的营销信息

如何通过数据字段挖掘需求，这对分析师来说是基本的能力了。...在互联网世界中，我们可以通过各种各样的手段方法获得丰富的数据，比如数据爬虫、手机采样，甚至是各种各样的行为数据、城市数据都变得更加透明和可获得。...然后，在实际工作中，我们经常会遇到有了各种个月的数据后会遇到怎么样使用、怎么盈利的问题，这里并不会讨论法律允许之外的贩卖数据的问题，讨论的是如果利用数据产品各种个月利润的问题。...假设A公司是为B公司提供数据分析的乙方公司，B公司是一家通信领域的运营商，B公司拥有一大批数据，这些数据主要包括手机号码、对应手机号码访问的网址和时间、以及经纬度，那么数据分析公司A公司如何通过上面的数据让童装店以及银行各自获利呢...通过以上分析，其实，我并不认识存在太多的数据不够用的问题，很多人缺的更多是对数据和业务形态的思考，这才是作为一个分析的基本能力了。

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    兄弟们，这样的数据如何删除所有的周末仅保留工作日呢?

    一、前言 前几天在Python黄金交流群【叫我東航（Demon.）】问了一个Excel处理的问题，提问截图如下： 数据截图如下： 二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路，入下图所示。...需要安装相应的库才行。...大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting），应粉丝要求，我创建了一些高质量的Python付费学习交流群，欢迎大家加入我的Python学习交流群！...------------------- End ------------------- 往期精彩文章推荐： 大佬们，有个站的xpath获取不到数据是咋回事呢？...将这个相关系数的矩阵变成一一对应关系，怎么破？ 盘点一个Pandas数据处理的问题 Python对象写入json文件，小括号变中括号咋解决呢？

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    数据库中如何安全储存用户的重要信息密码？

    数据库中如何安全储存用户的重要信息/密码？ 怎么样才能安全，有效地储存这些私密信息呢，即使数据库泄露了，别人也无法通过查看数据库中的数据，直接获取用户设定的密码。这样可以大大提高保密程度。...它的典型应用是对一段信息（message）产生信息摘要（message-digest），以防止被篡改。通俗地说MD5码就是个验证码，就像我们的个人身份证一样，每个人的都是不一样的。...代码运行结果： 然后我们再将这个加密后的形式，看看还能不能被破解 不出所料，库中没有这个数据。...验证密码环节 在验证用户密码的时候，我们只需要再次将该加密过程执行一遍，然后将得出的md5加密后的结果与我们数据库中的MD5结果对比，即可验证用户是否输入正确的密码。...---- 总结 通过我们上面所述，即可实现将用户输入的密码，用一个比较安全的形式储存在数据库里面，进而防止当数据库泄露或者被入侵的时候，用户数据遭到入侵，遭受损失！

    1.4K40

    自动驾驶：Lidar 3D传感器点云数据和2D图像数据的融合标注

    在本文中，我们将探讨传感器融合如何在涉及环环相扣的数据标记过程中实现更高程度的自动化。 所有自动驾驶汽车(AV)都使用一组硬件传感器来识别周围的物理环境。...通过视觉信息可以轻松识别人 当执行视觉数据和点云数据的融合时，结果是周围环境的感知模型，该模型保留了视觉特征和精确的3D位置。除了准确性，它还有助于在传感器出现故障时提供冗余。...随后，激光雷达的每一帧图像将被转换回世界坐标系统。摄像机矩阵M1, M2, M3, M4, M5, M6将从每个摄像机坐标系统C1, C2, C3, C4, C5, C6转换回世界坐标系统W1。...将3D点云数据转换为世界坐标系 通过与自我框架平移和旋转矩阵相乘，激光雷达参考系（L1）中的每个框架都将转换回世界坐标系。...例如，考虑点云数据的10个连续帧的注释。每个激光雷达镜框都配有六个摄像头镜框。人工注释者使用注释工具将卡车安装在第1帧和第10帧中的长方体中。

    3.2K21

    Python在生物信息学中的应用：同时对数据做转换和换算

    我们需要调用一个换算（reduction）函数，例如 sum()、min()、max()等，但首先得对数据做转换或筛选。...解决方案 一种优雅的方式能将数据换算和转换结合在一起，即在函数中使用生成器表达式。...比如，下面两行代码的功能是一样的： s = sum((x * x for x in nums)) # 显式的传递一个生成器表达式对象 s = sum(x * x for x in nums) # 更加优雅的实现方式...对于小数据集无关紧要，但是数据集比较大时，可能生成庞大的临时结构。 基于生成器的解决方案可以以迭代的方式转换数据，因此其内存使用要高效得多。...例如在 portfolio 的例子中，可以使用下面的替代方案： # Original: Returns 20 min_shares = min(s['shares'] for s in portfolio

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。

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    可变形卷积在视频学习中的应用:如何利用带有稀疏标记数据的视频帧

    体积膨胀，由于输出转换的接受野始终是矩形的，作为层叠卷积的累积 效应，接受野会越来越大，接受野中会包含一些与输出转换无关的背景。不相关的背景会给输出位移的训练带来噪声。...如上所示，对于卷积核的每个足迹，都学习了2D偏移量，以便将足迹引导到最适合训练的位置。偏移量学习部分也是卷积层，其输出通道数是输入通道数的两倍，因为每个像素都有两个偏移量坐标。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本，是否可以使用未标记的相邻帧来提高泛化的准确性？具体地说，通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法，以补偿标记帧α中的丢失信息。...为了解决这个问题，作者使用可变形卷积将未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的特征图，以修补上述固有问题。偏移量就是带标记的帧和未带标记的相邻帧之间优化后的特征差。...在推理过程中，可以使用训练后的翘曲模型传播帧A的正确的标注值（ground truth），以获取A的关键点估计。此外，可以合并更多相邻帧，并合并其特征图，以提高关键点估计的准确性。

    2.8K10

    串口数据传输中的共用体和结构体如何转换？

    1 嵌入式系统的串口数据传输都是以字节为单位，但有些特殊的数据类型，比如浮点型float a = 231.5，在内存是如何表示的呢？...我们知道，浮点型float数据类型占用4个字节，实际上在内存当中a = 0x43678000，只是嵌入式芯片访问a时，知道a是浮点型数据，所以一次性读取4个字节，而且也按照浮点型的数据表示规定，将a转换为十进制的可读数据...如果我们从串口接收到4个字节数据{0x43，0x67，0x80，0x00}，如何把这4个字节的数据转换为float型呢？...直接令float a = 0x43678000这是不行的（不信的读者可以自行验证），这就是串口通讯当中经常遇到的问题，如果数据传输中包括了浮点型数据，在这里我们可以通过共用体或者结构体来解决。...我们都知道，对于一个超过一个字节的数据，其在计算机中的存储需要跨越字节。

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    Android 实现抖音传送带特效！

    特效分析 首先，根据上面的效果图，我们可以简单画出示意图，如下图所示（小格子的数量越多，画面越精细） image.png 我们以横向进行分析 在OpenGLES中，纹理坐标水平方向的起始位置在左方（...前面，我们知道了它运送的是0区域的画面，那么接下来就来分析下，它是如何运送的 在预览时，相机画面一般都是正常显示，0区域的画面当然也是正常一帧帧刷新 当0区域显示第一帧（简称f1，后面以f开后，数字为帧序...，我们还是无法得知如何实现这一特效 此刻，就该Fbo登场了，前面蓝线挑战特效的篇章已经对其做了详细描述，现在简单介绍下 可以将Oes纹理转换成2D纹理 可以将纹理数据不显示在屏幕上，并保留下来 这里，我们要实现该特效...，所有有如何下实现步骤： 首先假设每个小格的步长为0.1，那么左半部分的边缘区域就是0.4 ~ 0.5这个区域 Fbo可以保存上一帧，那么在渲染时，我们将上一帧的数据保存下来 在渲染的时候，会有两个纹理...这是因为通过上面，我们可以知道，该特效是从左半部分的边缘区域开始运送的，那么如果我们从对应坐标取，那么不就得不到左半部分区域的坐标了吗，所有得偏移一个小格子的宽度，从而得到对应的数据 这样，每帧渲染时，

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    .NETC# 程序如何在控制台终端中以字符表格的形式输出数据

    在一篇在控制台窗口中监听前台窗口的博客中，我在控制台里以表格的形式输出了每一个前台窗口的信息。在控制台里编写一个字符表格其实并不难，毕竟 ASCII 中就已经提供了制表符。...当把所有这些麻烦加到一起之后，写一个这样的辅助类来顶替那些麻烦事儿还是很有必要的。...开源 这个类库我已经开源到我的 GitHub 仓库中，并可直接以 NuGet 形式引用。...如何在控制台程序中监听 Windows 前台窗口的变化 - walterlv Walterlv.Packages/src/Utils/Walterlv.Console 参考资料 D 的个人博客 本文会经常更新...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。

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    BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集（CVPR2019）

    几何约束衡量不同帧中深度图像素的一致性，公式如下所示，其中s是surfel，k是关键帧，ps是surfel中心点在世界坐标系下的三维坐标，经过T转换到当前k帧坐标系下的三维坐标。...π将这个三维坐标转换为像素坐标，π-1根据像素坐标和该像素在深度图上对应的深度计算出三维坐标，这个新计算出的三维坐标和直接由T转换至当前帧的三维坐标应该尽可能一致。...将关键帧划分为4×4像素单元。如果单元格中没有像素对应于现有的surfel，则在单元格中随机选择一个深度以创建新的surfel。...surfel合并：在BA方案的第一个迭代中优化位置后，将具有相似属性的surfel合并，以减少不必要的surfel。...为了快速找到合并候选者，将surfel投影到所有关键帧中，并考虑将投影到同一单元格的surfel进行合并。 关键帧位姿优化：根据几何约束和光度约束，使用高斯牛顿法优化关键帧的位姿。

    1.1K10

    算法集锦（18） | 自动驾驶 | 车道线检测算法

    识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。 对自动驾驶汽车来说，这同样也是一项关键任务。...现在我们使用OR操作合并这两个掩码，然后使用AND操作与原始映像合并，并仅保留相交的元素。 ? 到目前为止，结果非常令人满意。看看我们的HSL黄面罩是如何清晰地识别黄色路标的!...Canny边缘检测 现在已经对图像进行了充分的预处理，我们可以应用Canny边缘检测器，它的作用是识别图像中的边缘并剔除所有其他数据。...看看上面的图片，我们根据汽车所在车道的轮廓“猜测”这个区域可能是什么，并定义一个多边形，它将作为我们的关注区域。 我们将精明的分割图像并排放在一起，观察如何只保留最相关的细节: ?...因此，如果在t坐标系下，我们计算出的直线与我们在坐标系[0,t-1]中计算出的直线斜率和截距的平均值有不相称的差异，那么我们就可以利用之前坐标系中的信息来平滑我们在路上跟踪的直线，并采取纠正步骤。

    3K21

    TinaLinux NPU开发

    这些输入数据一般从训练模型的数据集里获得，例如图片数据集里的图片。 另外选择的数据集不一定要把所有训练数据全部加入量化，通常我们选择几百张能够代表所有场景的输入数据就即可。...这个算法的作用是去除高度重叠的框，只保留得分最高的那个框，以减少冗余检测结果。...确保框的坐标不超出图像范围，并将目标框的信息（包括位置、置信度、类别等）存储在Bbox_t类型的变量b中。 将b加入到BBox向量中。 清空conf向量，为下一个框的检测做准备。...对所有检测到的目标框按照置信度从高到低排序； 应用非极大值抑制算法，筛选出重叠度较小的目标框，并将保留的目标框的索引存储在keep_index向量中； 遍历保留的目标框，对每个目标框进行绘制和标注； 在图像上用矩形框标出目标框的位置和大小...，并在矩形框内添加目标类别和置信度； 将绘制好的目标框信息（包括左上角坐标、宽度和高度）存储在bbox_per_frame向量中； 返回绘制好的图像。

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    BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集（CVPR2019）

    几何约束衡量不同帧中深度图像素的一致性，公式如下所示，其中s是surfel，k是关键帧，ps是surfel中心点在世界坐标系下的三维坐标，经过T转换到当前k帧坐标系下的三维坐标。...π将这个三维坐标转换为像素坐标，π-1根据像素坐标和该像素在深度图上对应的深度计算出三维坐标，这个新计算出的三维坐标和直接由T转换至当前帧的三维坐标应该尽可能一致。...将关键帧划分为4×4像素单元。如果单元格中没有像素对应于现有的surfel，则在单元格中随机选择一个深度以创建新的surfel。...surfel合并：在BA方案的第一个迭代中优化位置后，将具有相似属性的surfel合并，以减少不必要的surfel。...为了快速找到合并候选者，将surfel投影到所有关键帧中，并考虑将投影到同一单元格的surfel进行合并。 关键帧位姿优化：根据几何约束和光度约束，使用高斯牛顿法优化关键帧的位姿。

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    在 Clojure 中，如何实现高效的并发编程以处理大规模数据处理任务？

    在Clojure中，可以使用以下几种方式来实现高效的并发编程以处理大规模数据处理任务： 并发集合（Concurrent Collections）：Clojure提供了一些并发集合数据结构，如ref、agent...通过使用这些数据结构，可以实现高效的并发访问和更新数据。 异步编程：Clojure提供了一些异步编程的机制，如promise和future。...这些机制可以帮助处理大规模数据处理任务的并发执行。 并发原语：Clojure提供了一些并发原语，如锁和原子操作。...通过使用这些原语，可以实现线程之间的同步和互斥，从而避免竞争条件和数据不一致的问题。 并发框架：Clojure还提供了一些并发编程的框架，如core.async和manifold。...这些框架提供了更高级别的抽象，可以简化并发编程的复杂性，并提供更高效的并发处理。 总的来说，通过使用Clojure的并发编程机制和框架，可以实现高效的并发编程以处理大规模数据处理任务。

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    三行Python程序代码实现MP4视频转GIF动画文件

    是否在标准输出设备上显示处理信息 fps_source：从视频的元数据metadata哪个数据中获取fps值，默认设置为’tbr’，但可以设置为’fps’，这可能有助于导入慢动作视频，否则可能会出意外...4.2、crop函数 crop函数从剪辑中获取一个矩形区域的剪辑内容作为新的剪辑。本案例中使用是因为原视频是从某短视频中下载的，带有短视频的特定框架，使用crop保留了核心的视频图像。.../2，y_center类似处理 数据计算逻辑 下面以横坐标系数据为例来说明矩形位置坐标（单位：像素）的计算逻辑： 横坐标系数据 x1、x2、width只要出现任意2个就能算出另外1个 x_center如果出现...纵坐标系数据同样如此。...当前帧只需在上一帧的基础上做局部刷新，上一帧中没有被当前帧覆盖的像素区域将继续展示。

    3.3K30

    问与答62： 如何按指定个数在Excel中获得一列数据的所有可能组合？

    excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...如何实现？ ? 图1 （注：这是无意在ozgrid.com中看到的一个问题，我觉得程序编写得很巧妙，使用了递归的方法来解决，非常简洁，特将该解答稍作整理后辑录于此与大家分享！）...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的列...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...代码的图片版如下： ? 如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2

    5.6K30

    SurroundOcc：用于自动驾驶的多摄像头3D占用网格预测

    基于3D和基于BEV的跨视角注意力对比，基于3D的注意力可以更好地保留3D信息，对于每个3D体积查询，我们将其投影到相应的2D视图以进行特征采样。...首先，我们遍历所有帧，将动态物体和静态场景的多帧LiDAR点分别拼接，然后将它们合并成一个完整的场景。...为了将多帧片段合并，通过已知的校准矩阵和自我姿态将它们的坐标转换为世界坐标系。最后，根据当前帧的物体位置和自我姿态，通过合并静态场景和物体的 3D 点云获得当前帧的 3D 点云。...通过这种方式，当前帧的占据标签利用了序列中所有帧的 LiDAR 点云信息。...不同占用标签的比较，与单帧LiDAR点和从多帧点转换而来的稀疏占用相比，稠密的体素能够提供更真实的占用网格标签。 实验 如表1所示，该方法实现了最先进的性能，还在图6和图7中展示了一些定性结果。

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