每个行不均匀的熊猫groupby的平均权重？

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计算每个请求的平均响应时间

目的找出是哪些请求长期影响了系统性能方法 web服务器的日志会记录每个请求的响应时间，分析访问日志，对相同请求的响应时间进行累加，响应时间的和除以这个请求的访问次数，就得到此请求的平均访问时间...例如日志中记录了 /a.php 3次请求，响应时间分别为 1、2、3 /a.php 的平均响应时间就是 (1+2+3)/3 实现使用awk分析日志的每一行，累加响应时间和访问次数，最后求出平均值并输出...其中红线标出的两列是我们关心的信息，"0"那列是响应时间，"/a.php"那列是请求的url awk按空格进行分割，所以响应时间在第6列，url在第8列代码 ?...通过这个awk脚本，可以计算出每个请求的平均响应时间数组变量url 存放每个请求对应的响应时间累加值数组变量url_times 存放每个请求的被访问次数最后在END块中对url数组进行遍历，打印出每个请求的...url及其平均响应时间执行脚本 awk -f avgtime_script access_log 输出内容示例 /a.php = 1 /b.php = 0

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最近一个多月一直在做服务器的性能优化，老大的要求是要做到300个并发，控制在200毫秒以内，就说说我最近做的内容吧。...从30个并发平均每个2000毫秒到 300个并发平均每个178毫秒简单介绍一下做了那些优化： 01、减少log日志的打印 02、减少redis的交互 03、耗时操作的处理 04、大文件信息的存储...打印log也是耗时的，因为要控制在200ms以内，那就是任何耗时的都要深思熟虑，于是减少log的打印 02、当对redis做读取操作时，每次读取都要花费几毫秒，那就想办法优化甚至怎么减少redis的读取...的耗时，以及有没有多余的操作 ?...redis的耗时数据信息为：操作次数 – 总耗时 – 平均耗时这样我们就能清清楚楚的看到用到了几次读写操作，分别耗时多少具体详见： redis的使用，以及耗时定位 03+04+05、耗时操作的处理

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一日一技：pandas获取groupby分组里最大值所在的行

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17种将离散特征转化为数字特征的方法

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Python之每个人都应该知道的30个一行代码程序

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Python时间序列分析简介（2）

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数据倾斜的原因是什么，如何解决

key 分布不均匀 业务数据本身的欠缺性建表设计方法不对有些 SQL 难免会有一下数据倾斜不可避免表现的形式：任务完成进度卡死在99%，或者进度完成度在100%但是查看任务监控，发现还是有少量（...因为其处理的数据量和其他 reduce 差异过大。单一reduce 的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。最长时长远大于平均时长。...解决方案：参数调整： hive.map.aggr=true： Map 端部分聚合，相当于 Combiner hive.groupby.skewindata=true：有数据倾斜的时候进行负载均衡，当选项设定为...第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce...如果确认业务需要这样倾斜的逻辑，考虑以下的优化方案：总结： 1、对于 join，在判断小表不大于1 G 的情况下，使用 map join 2、对于 group by 或 distinct，设定 hive.groupby.skewindata

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疑车无据：大熊猫何时交配才能怀上宝宝？四川学者用音频AI给出预测

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25个例子学会Pandas Groupby 操作

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pandas每天一题-题目9：计算平均收入的多种方式

一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量需求：计算订单平均收入？...按 order_id 分组即可行3：由于收入需要计算，因此使用 apply 可以充分控制每一组汇总的细节行4：参数 g 就是每个 order_id 的组，是一个表(DataFrame)，这里是计算总收入...行6：上一步的结果是一个表，颗粒度是每个订单的收入。...对 revenue 求和但是 groupby + agg 出来的结果是一个表，如果直接求平均，会得到一个列(遍历所有列求平均)。...注意这里不是列名(字符串)，而是一列数据行4：这里的 sum 是 groupby 后的操作，表达的是每一组的统计方式，我们需要求总订单收入行5：上一步得到每个订单的收入，仍然是列(Series)，直接求平均

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谷歌创造ImageNet1K新纪录：性能不佳的微调模型不要扔，求一下平均权重就能提升性能

最近，谷歌等机构发现：性能不好的微调模型先不要扔，求一下平均权重！就能在不增加推理时间以及内存开销的情况下，提高模型的准确性和鲁棒性。...由于神经网络是非线性的，在不同的loss basin中可能有许多解，因此Module soup这一采用保留所有微调模型的权重，对其进行平均的方法就可以提高性能，还是让人有点惊讶的。...之前也有研究证明，沿单个训练轨迹进行权重平均，可以提高随机初始化训练模型的性能。作者正是从这些结论中受到启发。...其中greedy soup是最主要采用的实现，因为它的性能比直接均匀地平均所有权重更高。...具体来说，Greedy soup通过顺序添加每个模型作为“汤”中的潜在成分构建而成，并且只有在保持验证集上的性能有所提高时才将相应模型保留在“汤”中。排序按验证集精度的降序排列。

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'].transform( lambda grp: grp.fillna(np.mean(grp)) ) 运行上述命令并绘制填充的权重值的 KDE 将得到： ?...男孩和女孩权重的 KDE，我们用组平均值替换缺失值（下面附代码） # PLOT CODE: sns.set_style('white') fig, ax = plt.subplots(figsize=(...按年龄、性别分组的体重 KDE 用各组的平均值代替缺失值当顺序相关时，处理丢失的数据 ?...为了减轻丢失数据的影响，我们将执行以下操作：按国家分组并重新索引到整个日期范围在对每个国家分组的范围之外的年份内插和外推 1.按国家分组并重新索引日期范围 # Define helper function...扩展数据帧，所有国家在 2005 年到 2018 年间都有数据 2.在对每个国家分组的范围之外的年份内插和外推 # Define helper function def fill_missing(grp

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Pandas中groupby的这些用法你都知道吗？

0，表示沿着行切分 as_index，是否将分组列名作为输出的索引，默认为True；当设置为False时相当于加了reset_index功能 sort，与SQL中groupby操作会默认执行排序一致，该...如果想对语文课求平均分和最低分，而数学课求平均分和最高分，则可用字典形式参数： ?...的每个元素（标量）；面向dataframe对象，apply函数的处理粒度是dataframe的一行或一列（series对象）；而现在面向groupby后的group对象，其处理粒度则是一个分组（dataframe...例如，需要计算每个班级语文平均分与数学平均分之差，则用apply会是一个理想的选择： ?...transform，又一个强大的groupby利器，其与agg和apply的区别相当于SQL中窗口函数和分组聚合的区别：transform并不对数据进行聚合输出，而只是对每一行记录提供了相应聚合结果；而后两者则是聚合后的分组输出

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