Bright Zhang(67***82) 15:27:12 问个问题，我的EA工程是放到mysql中，现在我想把它另存成一个本地EAP，我试过，如果把所有的东西都打开，再另存就可以，可是里面的东西太多
大家好，我是皮皮。...# data = data.drop_duplicates('name', inplace=False) print(data) 顺利地解决了粉丝的问题。...下面是他自己整理出来的，也一起分享给大家了。和上面的代码没太大区别，只是省去了参数名，硬要说就是默认参数省了和没省的区别。...data.sort_values(by='age', ascending=False).drop_duplicates('name', inplace=False) print(data) 三、总结 大家好，我是皮皮...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，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。
大家好，我是皮皮。...下面是他自己整理出来的，也一起分享给大家了。和上面的代码没太大区别，只是省去了参数名，硬要说就是默认参数省了和没省的区别。...一、sort_values()函数用途 pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by，可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序，该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序...，默认为True，即升序排列 inplace 是否用排序后的数据集替换原来的数据，默认为False，即不替换 na_position {‘first’,‘last’}，设定缺失值的显示位置 三、例子...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，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。
好吧好吧 你喜欢就好 (这种会使源码无可读性 无ide环境) 3.开发的东西大部分触及灰色地域 使用它开发软件一般都是灰色(黑产)，当然还有写小工具(这个没什么问题) 易语言破解版 为什么横行 本身易语言价格就...600多 还与第三方串通卖教程 其实圈里有一群人就是想把小白引入这个坑，出什么教程贵的要命，还教不出什么，这不就是跟虚假培训机构一样，跟速成班没俩样，教程和这些加起来2000起步(吓人吧) 易语言作者本身就是个鸽子...的bug和低效模块支持库 一个好的ide至少不要让我看见日常都要崩溃啊，你一个bug直接一下午写的代码全部丢失 还有可能出现无法修复的错误，源码结构错误 。...易语言有fne fnr后辍的支持库(类似于头文件 主要是这个结构就是个魔改dll)居然在独立编译后还要携带，我的天，这不就爆炸了吗，我用其它语言写一个好用他不香 5.不能协同开发和安全软件报毒 这个腾讯和易语言的事建议百度...8.优点 优点还是有的 适合国人逻辑 开发周期短 易于理解逻辑 但是谨慎入坑 其它易上手的也是不错的 如果真心想学编程入坑后可以迅速学习主流语言 我身边也有友人在用，ide不是重要的，语言也是，重要的编程思维和逻辑
厨房用具 | 叉子 | 500 厨房用具 | 擦菜板 | 880 办公用品 | 圆珠笔 | 100 衣服 | 运动T恤 | 4000 如果我想把商品按照...1000元以下，1000-3000, 3000 以上分为三个档次显示出来，正确的语句是： SELECT SUM (CASE WHEN price <= 1000 THEN 1 ELSE 0...ELSE 0 END)AS high FROM TEST; 得出结果 low | mid | high -----+-----+------ 5 | 1 | 2 当把上述语句的sum...： low ----- 5 所以用sum的结果是对的。...三个case语句效果相同，其实就是类似于增加一个字段，这个字段，满足条件的为1，不满足的是0，这样sum的效果，就是将所有的1加起来，也就是所有满足条件的记录个数。
我在项目实施中，若客户企业的产品比较简单，我也要检验其至少分三个仓库，分别成品仓库、零件仓库(或者原材料仓库)、包装材料仓库(或叫作辅助材料仓库)。...错误二：计价产品与不计价产品混在同一个仓库 企业有些产品是不计价格的，如客户免费提供给我们用于生产的材料，又叫作客供品;如供应商给的不计价的备品;如我们给客户不计算价格的样品，等等。...这些不计算价格的产品跟计算价格的产品放在一起，会造成库存金额、发料成本的混乱。 如某种原材料，即有我们按市场价格采购的10000套，又有供应商送的备品100套。...如我们要统计原材料分类为零件的库存金额，则若我们只查询零件仓库的金额时，就会漏掉催塑盒零件的库存金额;若把零件仓库跟包装仓库两个仓库的金额加起来时，又显然不合我们的意图。...针对这种情况，一般是要求企业把同一种类的材料放在同一个仓库中，即把催塑盒也放在零件仓库。但是，有些企业不愿意，他想把这催塑盒当作零件来管理，但是，又要放在包装仓库中。
p=4516 最近我们被客户要求撰写关于线性回归预测股票价格的研究报告，包括一些图形和统计输出。 线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。...在之前的教程中，我们使用普通最小二乘法（OLS）计算了公司的beta与相对索引的比较。现在，我们将使用线性回归来估计股票价格 线性回归是一种用于模拟因变量（y）和自变量（x）之间关系的方法。...对于第一个日期上升到日期向量长度的整数，该日期将由1开始的整数表示，该日期可以根据时间序列数据而变化。当然，我们的因变量将是股票的价格。...该过程的目标是找到最佳拟合线，最小化平方误差和（SSE）与股票价格（y）的实际值以及我们在数据集中所有点的预测股票价格。这由下图表示。...对于绘制的每条线，数据集中的每个点与模型输出的相应预测值之间存在差异。将这些差异中的每一个加起来并平方以产生平方和。从列表中，我们采用最小值导致我们的最佳匹配线。
，这个产品有难度；但是从我们收到的几个报价产品来看，国内有很多企业都是可以做的，只不过是客户那边缺少相应的技术人员，对国内行情也不了解，所以比较盲目。...采购肯定要谈价格，以前领导经常在跟我们灌输他多年的砍价经验：在供应商报价时，砍一次价，后期沟通中再砍一次，临下单前再砍一次，这样你肯定能拿到最低价，并且举例，你看那个**产品，供应商最初报价多少，我最后给他砍到多少...其实这招我以前在工厂做机加件报价时，我自己包括同行朋友也经常用，对于喜欢习惯性砍价而不会核价的客户， 预留砍价的空间，并且价格通常会比报给内行客户的高一些，因为这种客户通常乱七八糟的事比较多，会有一些附加成本...，但是分解难免造成效率的降低，成本升高；中小企业大多会要求采购人员从选择供应商、价格审核、订单跟进一条龙），这就要求采购人员有相应的技术基础，这也是目前国内采购行业普遍缺乏的，从人才市场的信息来看，很多企业已经认识到了这一问题的重要性...，这对很多一心想把事做好的人来说是难以忍受的。
有很多种实现的途径，我最喜欢的方式是传一个字典给DataFrame constructor，其中字典中的keys为列名，values为列的取值。 ?...这种方式很好，但如果你还想把列名变为非数值型的，你可以强制地将一串字符赋值给columns参数： ? 你可以想到，你传递的字符串的长度必须与列数相同。 3....isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False转换为0并把它们加起来。...为了找出每个订单的总价格，你可以将那个订单号的价格（item_price）加起来。比如，这里是订单号为1的总价格： ?...你可以看到，每个订单的总价格在每一行中显示出来了。 这样我们就能方便地甲酸每个订单的价格占该订单的总价格的百分比： ? 20. 选取行和列的切片 让我们看一眼另一个数据集： ?
因为我只喜欢红富士苹果，所以我只买红富士苹果。 我能接受的最高价格是 10 元 / 斤。 正常情况下一斤苹果用一个袋子能装下，但是为防万一，我会带两个袋子。...测试发现一个问题：如果水果店 0 和水果店 1 都有红富士苹果并且价格都低于 10 元 / 斤，而且水果店 1 的价格比水果店 0 更低，那么我希望买水果店 1 的苹果，但我设计的流程会让我买水果店 0...为了解决这个问题，我应该先询问所有水果店的价格，然后去价格最低的那一家买苹果。 经过修改，我重新设计出以下的买苹果的流程： ? 现在这个流程是不是完美了呢？不是，我还能发现很多问题。...如果 3 家水果店都有红富士苹果但都不到一斤，但是三家店加起来能达到一斤，那么我不应该结束流程回家，而是应该把三家店的红富士苹果都买下来。...如果我向水果店询问价格的时候这家店还有红富士苹果，但我询问完所有水果店的价格后这家店的红富士苹果卖完了，那么我的流程会让我试图处理不存在的红富士苹果。
那么小编先给自己定一个使用目的吧，小编是一个喜欢玩游戏的人，虽然不是各种3A大作，但是类似LOL和CSGO这种游戏还是要玩的，当然能捎带上一些3A就更好了，但是我手头紧，预算大概就2000的样子，能行吗...到这里估计有小伙伴就要说，我这不扯淡吗，现在显卡什么价，2000块就买显卡吗?当然不是啦，这个价格除了捡垃圾以外也没啥招了，还好当下也挺流行的。...那么这里的三大件加起来就是 176+160+70=406块。 接下来就是买个电源，硬盘，机箱。...电源一般500W的在80元左右，120G固态约在70元，觉得不够存游戏就再搞个500G机械，约在50元左右，机箱也在50左右吧，那么价格加起来就是 80+70+50+50=250元，加上之前的 250+...可能配件选的老了点，我觉得或许可以把CPU主板内存换成AMD一代锐龙，比如锐龙1400主板套装（含8G内存）总共也就785元的样子，性能又提升了，还是DDR4代内存，相比E3也就贵了785-406=369
UC_Show1 : UC_Base { public override bool ShowData() { Response.Write("我是子类一...，我要显示数据了"); return true; } } 最后在建立一个 asp.net页面，里面放一个 PlaceHolder 控件，然后在Page_Load...可以利用“代码前置”的功能，把 ShowData() 的实现的代码写在 .ascx文件里面，这样修改之后不用编译就可以看到修改后的效果了。在一些特殊的情况下会用到。...好像大家总是想把控件和算法分离开来，但是在有些时候合在一起考虑也许会更方便。 或则即使分离出来，控件是不是也可以“享受”算法的待遇呢？ 至于效率嘛，还没有测试。...最近写一个项目，要在一个表单里处理好几个表，加起来有几十个字段了，所以就用了UserControl来才分，然后在动态的加载，把代码分散在各个 UserControl 里面，一个页面里的代码少了很多，也就便于阅读和修改维护
通常公司网站和域名都是由网站制作公司来代为托管维护，那么如果由于各种原因公司想把域名换个域名注册商或希望把域名把握在公司自己手中，续费和解析都由公司自己来操作，域名又该如何转入呢？...这个前提的是客户公司找的是正规的网站制作域名维护公司，不在域名或网站转出上卡客户的公司。...2，在要转入的域名注册商处转入域名操作 在现域名注册商处填写域名及转移密码，且按照相应的实名认证等注册商要求的填写相关信息。 然后进行支付，通常情况下域名转入价格为续费1年的价格。...提醒：公司或者单位在要做网站时，对于域名的注册、网站的制作公司要慎重考量选择，正规的网站制作公司往往不会限制客户的域名及网站的转出要求，并且会提供一定的支持予以配合。...域名对于公司来说是一项重要的资产，如果使用了多年的域名，拓展推广了多年的网站没有最终所有权的话是一件比较被动的事，而且域名转移起来如果原维护商不配合，会很麻烦，因而，最好还是在网站制作时就选择正规的公司来合作
2020 国庆马上就要到了 我想今年大家在家都憋坏了 今年国庆和中秋刚好又是同一天，加起来有 8 天假 这么长的假期，当然是出去 玩玩玩！ 每当长假的时候，有没有想起被人山人海支配的恐惧！ ?...我用 Python 爬取了全国近 5000 个旅游景点，并结合 pyecharts 来做分析 技能包 爬虫 Mysql sqlalchemy pyecharts 数据爬取 旅游景点的数据是从网上爬取的，...该数据包含以下维度：景点名称，所属省市区，景点简介，门票价格，评分，近期销量，景点评级等。...入库 当然，每个省份我只爬了前 10 页，因为后面的基本都是些不知名的旅游景点 爬完之后看了下数据库有 4572 条数据，我想应该够了吧... ? 有了数据之后，是不是就能搞事情了......所有，我把价格，评分，销量这三个维度放在一起 当然，你也可以选择你关心的维度来..最好自己动手试试 这样印象深刻！ ? 来看看效果把： ? 重点关注下销量高，评分高，价格合适的...
大家好，欢迎来到Crossin的编程教室！ 今年这大半年下来，大家想必都在家憋坏了。这次又恰逢国庆和中秋同一天，加起来有 8 天假，很多人都选择了出去玩玩玩。 ? 于是乎…… ?...那么，哪些地方是最受人欢迎的呢？ 我用 Python 爬取了全国近 5000 个旅游景点，并结合 pyecharts 来做个分析看一看。...技能包 爬虫 Mysql sqlalchemy pyecharts 数据爬取 旅游景点的数据是从网上爬取的，该数据包含以下维度：景点名称，所属省市区，景点简介，门票价格，评分，近期销量，景点评级等。...入库 当然，每个省份我只爬了前 10 页，因为后面的基本都是些不知名的旅游景点 爬完之后看了下数据库有 4572 条数据，我想应该够了吧... ? 有了数据之后，就能搞事情了。我们简单做几个分析。...所有，我把价格，评分，销量这三个维度放在一起 当然，你也可以选择你关心的维度来..最好自己动手试试 这样印象深刻！ ? 来看看效果： ? 重点关注下销量高，评分高，价格合适的...
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 测量预测值Ŷ与某些真实值匹配程度。MSE 通常用作回归问题的损失函数。例如，根据其属性估算公寓的价格。 这是维基百科中定义的均方误差 (MSE) 公式。...它代表了一个非常简单的概念，但如果您刚开始使用 ML，可能不太容易读懂。 让我们从内而外拆开包装。MSE 计算模型的预测 Ŷ 与真实标签 Y 的接近程度。您希望误差变为 0。...如果您预测房价，误差可能是预测价格与实际价格之间的差异。 从标签中减去预测是行不通的。误差可能为负也可能为正，这是对样本求和时的问题。您可以取绝对值或误差的平方。...想象一下你对两栋房子的价格的 预测是这样的： 房子 1：实际 120K，预测 100K -> 误差 20K 房子 2：实际 60K，预测 80K -> 误差 -20K 如果你把这些加起来，误差将为 0，...这显然是错误的…… 在训练模型时，您的批次中将有许多样本 (n)。
i 天的价格。...输出: 7 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。...随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。...2 思路描述与代码 2.1 思路描述（贪心法） 把所有可能获利的交易都吃掉，局部最优可以获得全局最优。 算差分数组，把差分数组中所有为正的元素都加起来就是最大收益。...本题贪心法和开天眼道理很像，比如差分数组为正，则回到前一天买入，下一天突然跌了，我可以回到前一天卖出去。 3.1.1 其他方法 无。
案例 简单移动平均法在房地产中的运用 某类房地产2001年各月的价格如下表中第二列所示。由于各月的价格受某些不确定因素的影响，时高时低，变动较大。如果不予分析，不易显现其发展趋势。...如果把每几个月的价格加起来计算其移动平均数，建立一个移动平均数时间序列，就可以从平滑的发展趋势中明显地看出其发展变动的方向和程度，进而可以预测未来的价格。...对本例房地产2001年的价格，采用每5个月的实际值计算其移动平均数。...计算方法是：把1～5月的价格加起来除以5得684元/平方米，把2～6月的价格加起来除以5得694元/平方米，把3～7月的价格加起来除以5得704元/平方米，依此类推，见表中第三列。...假如需要预测该类房地产2002年1月的价格，则计算方法如下：由于最后一个移动平均数762与2002年1月相差3个月，所以预测该类房地产2002年1月的价格为：762 ＋ 12 × 3 = 798（元/平方米
它具有很强的电视关注度，并且仍然在白天的电视上购买了不成比例的广告。新鲜食品最强的分销渠道是中型杂货店。它对该频道的价格低于Turbo的价格，但高于Blue的价格。...6.2 总结： 媒体消费排行： Digital Ads>Radio>TV>Print 将所有数字加起来：Digital Ads+Radio+TV+Print=1713370 Digital Ads Ratio...7.2 总结 从价格需求图表当中可以看出绝大多数人对价格的需求是在$5以下，所以我们的价格是有下降的空间的。 ?...因为市场上有比Blue价格低的产品，所以我们可以在价格上进行折中，降价为6.5$，降价的同时需求量也会相应提升，所以可以增加生产量。...因为市场上有Blue价格低的产品，所以我们可以在价格上进行折中，降价为6.5$，降价的同时需求量也会相应提升，所以可以增加生产量。
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