在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...今天，我们就来说一下TCP/IP模型中帧的概念，以及它作为数据单元在哪一层中扮演着关键角色。TCP/IP模型，通常被称为互联网协议套件，是一组计算机网络协议的集合。...虽然在高级网络编程中很少需要直接处理帧，但对这一基本概念的理解有助于更好地理解网络数据的流动和处理。例如，使用Python进行网络编程时，开发者可能会使用如socket编程库来处理网络通信。...在使用Python进行网络编程时，虽然不直接操作帧，但可以通过创建和使用socket来发送和接收数据。...这里是一个基本的Python socket编程示例，展示了如何创建一个简单的客户端和服务器，用于数据传输：# 服务器端代码import socketserver_socket = socket.socket
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...博客中的 Oboe 音频流创建时 的代码 , 设置 Oboe 音频流 的参数如下 ; 设置的 采样格式 是 oboe::AudioFormat::Float , 每个采样都是一个 float 单精度浮点数...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::..., 总共 numFrames 帧需要采集 numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本
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。...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。...例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
在 SQL 中，可以使用聚合函数来计算数据的总和、平均值和数量。以下是一些常用的聚合函数的示例： SUM 函数：计算指定列的总和。...SELECT SUM(column_name) FROM table_name; AVG 函数：计算指定列的平均值。...SELECT AVG(column_name) FROM table_name; COUNT 函数：计算指定列的数量。...SELECT MIN(column_name) FROM table_name; MAX 函数：返回指定列的最大值。...SELECT MAX(column_name) FROM table_name; 注意：这些聚合函数可以与其他 SQL 查询语句一起使用，例如 WHERE 子句来过滤数据，或者 GROUP BY 子句来分组计算
在报表系统中，我们通常会有这样的需求，就是由用户来决定报表中需要显示的数据，比如数据源中共有八列数据，用户可以自己选择在报表中显示哪些列，并且能够自动调整列的宽度，已铺满整个页面。...本文就讲解一下ActiveReports中该功能的实现方法。 第一步：设计包含所有列的报表模板，将数据源中的所有列先放置到报表设计界面，并设置你需要的列宽，最终界面如下： ?...第二步：在报表的后台代码中添加一个Columns的属性，用于接收用户选择的列，同时，在报表的ReportStart事件中添加以下代码： /// /// 用户选择的列名称...，并计算需要显示控件的总宽度 for (int c = 0; c < cols.Count; c++) { if (!...源码下载： 动态设置报表中的列数量以及列宽度
卷积层是卷积神经网络的基本层。虽然它在计算机视觉和深度学习中得到了广泛的应用，但也存在一些不足。...在这篇文章中，我将介绍以下主题： 可变形卷积 使用可变形卷积增强关键点估计的性能 使用可变形卷积增强实例分割的性能 可变形卷积 可变形卷积是一个卷积层加上偏移量学习。...假设我们有一个视频，其中每个帧都与其相邻帧相似。然后我们稀疏地选择一些帧，并在像素级别上对其进行标记，例如语义分割或关键点等。...学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。由于标注成本很昂贵，因此视频中仅标记了少量帧。然而，标记帧图像中的固有问题（如遮挡，模糊等）阻碍了模型训练的准确性和效率。...具有遮罩传播的视频实例分割 作者还通过在现有的Mask-RCNN模型中附加一个掩码传播头来提出用于实例分割的掩码传播，其中可以将时间t的预测实例分割传播到其相邻帧t +δ。
static INLINE void aom_subtract_block_32xn_avx2(int rows, int16_t *diff_ptr, ptr...
了解数据经过的整个过程（需要用心看） 这一篇来详细了解下整个数据在该网络中是如何传递的，对于我们深入了解access以及Trunk的处理过程是非常有帮助的。...vlan 10通过与数据帧所携带的Tag一致，接收该数据帧，并且把源MAC等信息记录在MAC表中，发现目的MAC为全F，同样交换机进行泛洪处理，从除源接口所在VLAN内的其他接口发送出去，这里G0/0/...（6）可以发现一个带有VLAN tag的数据 ，只要trunk列表中允许通过了，那么这个数据包在传输的过程中始终是保持tag发送的，直到目的地交换机接口access被剥离，这种效率是最高的，因为交换机不需要执行打入标签以及剥离标签的动作...（所以如果接口没有允许，那么该对应的数据就通不过了，这个是常见的一个故障） （7）一个数据包在整个交换网络中的传递离不开access与trunk的配合，要学会access与trunk的运用。...（1）在一个VLAN交换网络中，以太网帧有两种形式出现： 无标记帧（Untagged帧）：简称untag，原始、没有打上4字节VLAN的标签的帧。
(四) 如何计算具有相同日期数据的移动平均？ 数据表——表1 ? 效果 ? 1. 解题思路 具有相同日期数据，实际上也就是把数据进行汇总求和后再进行平均值的计算。其余和之前的写法一致。...同时我们可以通过建立日期表来确定唯一值后进行汇总。 建立数据表和日期表之间的关系 2. 函数思路 A....Blank() && '日历'[Date]<=Min('日历'[Date]) ) ) 解释：这里需要2个条件，除了日历条件，还需要添加一个日期是否有值的条件...Blank() ) 至此同日期数据进行移动平均的计算就出来了。...满足计算的条件增加1项，即金额不为空。 是通过日历表（唯一值）进行汇总计算，而不是原表。 计算的平均值，是经过汇总后的金额，而不单纯是原来表中的列金额。
在本文结尾，读者可以找到文中提到的代码的JupyterNotebook。 从NumPy开始： NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包。...Pandas Pandas是一个Python软件包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使处理结构化(表格，多维，潜在异构)的数据和时间序列数据既简单又直观。 ...以下是Pandas的优势： 轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签...，或者用户可以直接忽略标签，并让Series，DataFrame等自动对齐数据 强大灵活的分组功能，可对数据集执行拆分-应用-合并操作，以汇总和转换数据 轻松将其他Python和NumPy数据结构中的不规则的...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。
背景： 在一次处理excel批量数据导入时，需要导入一个订单的发货时间，导入模板中对应的时间那一列使用的是日期格式。...那么导入进来DEBUG发现是一个数字，比如2022年7月5日导入进来之后就变成了44745。...原因： 因为excel中的时间是从1900年开始的，而转换成文本类型的数字则代表着1900年之后的N天，知道这个原理之后，就很好解决这个问题了： /** * 将日期数字转为时间格式...Calendar.SECOND, second); return dateFormat.format(c.getTime()); } /** * 校验是否数据含小数点
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。 使用pandas操作时间序列数据的基本介绍开始前需要您已经开始进行时间序列分析。...因为我们的具体目标是向你展示下面这些: 1、创建一个日期范围 2、处理时间戳数据 3、将字符串数据转换为时间戳 4、数据帧中索引和切片时间序列数据 5、重新采样不同时间段的时间序列汇总/汇总统计数据 6...04':'2018-01-06'] } 我们已经填充的基本数据帧为我们提供了每小时频率的数据，但是我们可以以不同的频率对数据重新采样，并指定我们希望如何计算新采样频率的汇总统计。...我们可以按照下面的示例，以日频率而不是小时频率，获取数据的最小值、最大值、平均值、总和等，其中我们计算数据的日平均值： df.resample('D').mean() } 窗口统计数据，比如滚动平均值或滚动和呢...让我们在原始df中创建一个新列，该列计算3个窗口期间的滚动和，然后查看数据帧的顶部： df['rolling_sum'] = df.rolling(3).sum() df.head(10) } 我们可以看到
对应的我会给腾讯钛写好多好多的技术博客的呦。 下载 thucnews数据集 thucnews文件需要自己申请才可以下载的呦，非商业用途仅为了技术交流哦。 #!...THUCNews数据集，每个样本保存为一个txt。...，输入的topk事实上都是同一个， # 所以只需要看第一个，不需要遍历后面的。...从卖家发布的内容看，数据包含华住旗下汉庭、禧玥、桔子、宜必思等10' \ u'余个品牌酒店的住客信息。...第三方安全平台威胁猎人对信息出售者提供的三万条数据进行验证，认为数据真实性非常高。当天下午 ，华 住集 ' \ u'团发声明称，已在内部迅速开展核查，并第一时间报警。
一、RDD#sortBy 方法 1、RDD#sortBy 语法简介 RDD#sortBy 方法 用于 按照 指定的 键 对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法 接受一个 函数 作为 参数 , 该函数从...RDD 中的每个元素提取 排序键 ; 根据 传入 sortBy 方法 的 函数参数 和 其它参数 , 将 RDD 中的元素按 升序 或 降序 进行排序 , 同时还可以指定 新的 RDD 对象的 分区数...新的 RDD 对象 ) 中的 分区数 ; 当前没有接触到分布式 , 将该参数设置为 1 即可 , 排序完毕后是全局有序的 ; 返回值说明 : 返回一个新的 RDD 对象 , 其中的元素是 按照指定的..., 统计文件中单词的个数并排序 ; 思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的...进行排序 , 按照升序进行排序 ; 2、代码示例 对 RDD 数据进行排序的核心代码如下 : # 对 rdd4 中的数据进行排序 rdd5 = rdd4.sortBy(lambda element:
; 2、RDD 中的数据存储与计算 PySpark 中 处理的 所有的数据 , 数据存储 : PySpark 中的数据都是以 RDD 对象的形式承载的 , 数据都存储在 RDD 对象中 ; 计算方法...: 大数据处理过程中使用的计算方法 , 也都定义在了 RDD 对象中 ; 计算结果 : 使用 RDD 中的计算方法对 RDD 中的数据进行计算处理 , 获得的结果数据也是封装在 RDD 对象中的 ; PySpark...中 , 通过 SparkContext 执行环境入口对象 读取 基础数据到 RDD 对象中 , 调用 RDD 对象中的计算方法 , 对 RDD 对象中的数据进行处理 , 得到新的 RDD 对象 其中有...上一次的计算结果 , 再次对新的 RDD 对象中的数据进行处理 , 执行上述若干次计算 , 会 得到一个最终的 RDD 对象 , 其中就是数据处理结果 , 将其保存到文件中 , 或者写入到数据库中 ;...二、Python 容器数据转 RDD 对象 1、RDD 转换 在 Python 中 , 使用 PySpark 库中的 SparkContext # parallelize 方法 , 可以将 Python
今天把学习的源文件共享了出来，供大家学习使用 上次想到要学习这个 结合网友也提出意见，做一个，如果有用，请下载或复制代码使用 【问题】我们在工作中有时要在某个文件（工作簿）中查找一些数据，提取出来...常用的方法是打开文件，来查找，再复制保存起来。如果数据少还是手工可以的，如果数据多了可能就。。。。 所以才有这个想法。...想要做好了以后同样的工作就方便了 【想法】 在一个程序主控文件中 设定：数据源文件（要在那里查找的工作簿） 设定：目标文件（要保存起来的那个文件） 输入你要查找的数据：如：含有：杨过，郭靖的数据。...要复制整行出来 主控文件设定如图 数据源文件有两个工作表 查找到"郭靖"的数据保存到目标文件的【射雕英雄传】工作表 查找到"杨过"的数据保存到目标文件的【第一个】工作表 【代码】 Sub...从一个工作簿的某工作表中查找符合条件的数据插入到另一个工作簿的某工作表中() Dim outFile As String, inFile As String Dim outWb As
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...例如，如果数据集中有一个名为Collection_Date的日期列，则读取代码如下： pd.read_excel("Soils.xls", parse_dates = ['Collection_Date...统计某列数据信息 以下是一些用来查看数据某一列信息的几个函数： df['Contour'].value_counts() : 返回计算列中每个值出现次数。...数据清洗 数据清洗是数据处理一个绕不过去的坎，通常我们收集到的数据都是不完整的，缺失值、异常值等等都是需要我们处理的，Pandas中给我们提供了多个数据清洗的函数。...Pandas中提供以下几种方式对数据进行分组。 下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。
它默认为均值，在此示例中，我们将其更改为计算总和。 此外，AIRLINE和ORG_AIR的某些唯一组合不存在。 这些缺失的组合将默认为结果数据帧中的缺失值。...让我们从原始的names数据帧开始，并尝试追加一行。append的第一个参数必须是另一个数据帧，序列，字典或它们的列表，但不能是步骤 2 中的列表。...默认情况下，所有这些对象将垂直堆叠在另一个之上。 在此秘籍中，仅连接了两个数据帧，但是任何数量的 Pandas 对象都可以工作。 当我们垂直连接时，数据帧通过其列名称对齐。...Pandas SQL 查询的官方文档 十、时间序列分析 在本章中，我们将介绍以下主题： 了解 Python 和 Pandas 日期工具之间的区别 智能分割时间序列 使用仅适用于日期时间索引的方法 计算每周的犯罪数量...计算每周犯罪的数量是可以通过根据一段时间进行分组来回答的许多查询之一。resample方法提供了一个简单的接口，可以按任何可能的时间跨度进行分组。
逆天最近在弄一个本地和服务器自动同步的东西，每天都会添加很多新数据，本地和服务器同样的ShopMenu表，我总不能每次都把服务器的清掉然后再把本地的导入进去吧~ 可能有人说~直接插服务器的数据库不就可以了吗...可惜==》 本地的数据测试通过后才允许同步到服务器中 可能又有人说~设置一个 所以就有了以下语境：把插入的数据自动备份到另一个表中 其实语法很简单，就是设置一个简单的触发器（逆天很少用，可能有大神用的比较拗
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...Sheet2中。...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...Application.ScreenUpdating = False '赋值为工作表Sheet1 Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表中的最后一个数据行...("O2:T"& lngRow) '查找的数据文本值 '由用户在文本框中输入 FindWhat = "*" &Me.txtSearch.Text & "*
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