需要实现一个下载csv文件的功能，但后台没有对这个下载文件进行处理，而是将csv数据传给前台而已，需要前台做一下处理。 ?...custom-confirm" @click="downloadByPeople()" type="primary">下载执行人工时表 通过异步请求获得的后台json返回数据是这样的格式...只需要以下步骤就可以实现纯vue.js下载csv文件的功能： 1 downloadByPeople(){ 3 this...., {});//{}指的是表头，res.data.data.workhour_csv_data是后台返回来的数据 5 const a = document.createElement('...) { 2 const dataBlob = new Blob([`\ufeff${encoded}`], { type: 'text/plain;charset=utf-8' });//返回的格式
公众号:知识浅谈 众所周知，在 HTTP 传输时是支持 gzip 压缩的，客户端发起请求时在请求头里增加 Accept-Encoding: gzip，服务端响应时在返回的头信息里增加 Content-Encoding...: gzip，这表示传输的数据是采用 gzip 压缩的。...本来okhttp是支持自动对gzip的数据进行解压的，在okhttp的源码中BridgeInterceptor 的这些语句中会判断返回的如果返回的数据类型是gzip并且我们请求头中没有设置上边的accept-encoding...的话，会自动进行解压，但是当我们添加了请求头就不自动解压了，具体代码如下 //如果返回的头信息里Content-Encoding = gzip，并且我们没有手动在请求头信息里设置 Accept-Encoding...= gzip，则会进行 gzip 解压数据流 if (transparentGzip && "gzip".equalsIgnoreCase(networkResponse.header
“小张，快点看看ERP数据库，应用又打不开了！” “好的，马上。” 小张从黑色背包拿出电脑，连上手机热点就开始检查，刚连上数据库，电话铃声又响起来了........查看操作系统负载 ---- 登上数据库服务器后，第一个就是通过系统命令确认下CPU、内存、I/O是否异常，每个系统的命令不一样，常见的有top、topas、vmstat、iostat。...查看等待事件 ---- 第二步就是连到数据库查看活动的等待事件，这是监控、巡检、诊断数据库最基本的手段，通常81%的问题都可以通过等待事件初步定为原因，它是数据库运行情况最直接的体现，如下脚本是查看每个等待事件的个数...3oradebug tracefile_name 杀会话 ---- 通常情况下，初步定为问题后为了快速恢复业务，需要去杀掉某些会话，特别是批量杀会话，有时还会直接kill所有LOCAL=NO的进程，再杀会话时一定要检查确认...以上就是遇到数据库问题用到的一些脚本，特别是应用反应慢、卡的情况，另外建议首先对脚本进行阅读然后再使用，还可以根据自己的环境改写，融会贯通，积累经验。
有时在进行进行神经网络训练时，需要自己导入本地的csv数据，此篇文章介绍如何导入数据，读取数据，设置训练集和测试集的大小，以及获取样本的features和tags首先使用panda导入数据。...import pandas as pddataset = pd.read\_csv('dataset.csv')
方法的返回值类型为引用数据类型： 基本数据类型:(基本类型太简单，我不准备讲解) 引用数据类型： 1.方法的返回值类型为类名时：返回的是该类的对象。...2.方法的返回值类型为抽象类名时：返回的是该类的子类对象。 3.方法的返回值类型为接口名时：返回的是该接口的实现类的对象。 示例代码1： ? 示例代码2： ? 示例代码3： ?
“小张，快点看看ERP数据库，应用又打不开了！” “好的，马上。” 小张从黑色背包拿出电脑，连上手机热点就开始检查，刚连上数据库，电话铃声又响起来了........查看操作系统负载 ---- 登上数据库服务器后，第一个就是通过系统命令确认下CPU、内存、I/O是否异常，每个系统的命令不一样，常见的有top、topas、vmstat、iostat。...查看等待事件 ---- 第二步就是连到数据库查看活动的等待事件，这是监控、巡检、诊断数据库最基本的手段，通常81%的问题都可以通过等待事件初步定为原因，它是数据库运行情况最直接的体现，如下脚本是查看每个等待事件的个数...3oradebug tracefile_name 杀会话 ---- 通常情况下，初步定为问题后为了快速恢复业务，需要去杀掉某些会话，特别是批量杀会话，有时还会直接kill所有LOCAL=NO的进程，再杀会话时一定要检查确认...以上就是遇到数据库问题用到的一些脚本，特别是应用反应慢、卡的情况，另外建议首先对脚本进行阅读然后再使用，还可以根据自己的环境改写，融会贯通，积累经验。 出处：恩墨云平台（ID：enmocs）
记录下mpvue框架下做数据编辑页时出现的bug处理方法 结合网上搜索到的一些处理方法在此重新整理一番 现象 解决方法 总结 # 现象 步骤 1.编辑页面输入数据 2.点击左上角返回按钮 3.再次进入编辑页面...结果发现第1步输入的数据仍然显示在页面上，数据没有被清空 # 解决方法 # 编辑数据存在于非tab页的情况 网友的方法 1.mounted时执行重置 mounted () { Object.assign...$options.data()) } 2.onLoad时执行重置 onLoad () { Object.assign(this.$data, this....$options.data()) this.init()//页面数据初始化 }, 测试可以发现数据被成功重置 # 总结 新开非tab页时通过onLoad/mounted/onUnload重置 新开tab...页时onLoad/mounted只会执行一次,需要通过onShow重置
背景 在使用ElasticSearch来分词查询，并分页返回指定的数据条数，但是当我们每次想得到分页数据条数超过十条的时候，ElasticSearch总是只能返回十条。...这是因为ElasticSearch为了查询的速度，在默认的情况下已经设置了分页数据只能返回10条，所以我们需要通过改变size（返回数据的大小）去改变分页查询的数据条数大小，若没有设置size只能是返回...，size，只返回10条数据，而不是11条 { "query": { "bool": { "must": [ { "terms": {...如下，每页查询10条，查询多页，可能会有重复的数据返回，此时查询要sort排序字段，尽可能的唯一，如创建时间或者主键、唯一ID字段等。...三、from-size分页设置窗口大小 如果初次使用且对es不熟悉的话，当from + size分页查询超过10000时候，会报如下异常： Result window is too large, from
今天在使用数据库的时候，遇到一个场景，即在插入数据完成后需要返回此数据对应的自增主键id，但是在使用Mybatis中的generatedKey且确认各项配置均正确无误的情况下，每次插入成功后，返回的都是...终于凭借着一次Debugg发现的问题，原来在使用Mabatis中的insert或者insertSelective方式插入时，如使用int insert(TestGenKey testGenKey)时，返回值...int表示的是插入操作受影响的行数，而不是指的自增长id，那么返回的自增id到底去哪里了呢？...通过下面的Debugg我们知道自增id返回到testGenKey的原对象中去了。 举例示范配置 数据库示例表 generator的配置文件 数据库链接地址账号密码--> <jdbcConnection driverClass="com.mysql.jdbc.Driver"
我们讲过TSINGSEE青犀视频云边端智能分析平台支持多nginx启动，多nginx启动的目的主要是为了缓解一个nginx启动时带来的压力。 ?...测试多nginx启动期间，视频智能分析平台EasyNVR的getlivesessions接口正常来说应该会返回所有nginx的数据，但实际上只返回了默认nginx的数据，没有其他nginx的数据。...而该问题就是golang只需要向默认的nginx接口请求，并返回了数据。 ? 此处是不开启多nginx时，golang只需要向默认的nginx的接口请求然后返回数据； ? ?...此处是开启多nginx时，golang需要向所有的nginx的接口请求返回数据。...gsessions.IsArray() { return } return gsessions.Array() } 如此，便能获取所有nginx接口的返回数据了。
同样，tail方法返回最后的n行。 另见 Pandas read_csv函数的官方文档 访问主要的数据帧组件 可以直接从数据帧访问三个数据帧组件（索引，列和数据）中的每一个。...get_dtype_counts是一种方便的方法，用于直接返回数据帧中所有数据类型的计数。 同构数据是指所有具有相同类型的列的另一个术语。 整个数据帧可能包含不同列的不同数据类型的异构数据。...对象数据类型是一种与其他数据类型不同的数据类型。 对象数据类型的列可以包含任何有效 Python 对象的值。 通常，当列属于对象数据类型时，它表示整个列都是字符串。...，就会出现问题。...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。
以下是修改后的内容： 3. add\_missing\_data.py：处理缺失数据 在构建车牌识别系统时，确保数据的完整性和质量至关重要。...插值填补的方法通过已有数据推测缺失值，维持数据的连续性。 具体实现中，首先从输入的CSV文件中读取车牌检测的数据，提取帧编号、车辆ID及其对应的边界框。...利用 numpy 数组，来快速处理和过滤这些数据。针对每个车辆ID，筛选出该车辆在不同帧中的检测结果，检查连续帧之间是否存在缺失。当发现某一帧与上一帧之间存在间隔时，利用插值方法填补缺失的边界框。...导入所需库 import csv import numpy as np from scipy.interpolate import interp1d **提取必要列** 首先提取输入数据中的帧编号、...car\_bboxes\_interpolated = [] license\_plate\_bboxes\_interpolated = [] **插值填补** 当检测到某一帧与上一帧之间存在间隔时
df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用的列 根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...inplace=True将直接对数据帧本身执行操作，默认情况下，它将创建另一个副本，你必须再次将其分配给数据帧，如df = df.drop(columns="Unnamed: 13")。...如果删除了重复项，df[df.duplicated(keep=False)]将返回null。...在该方法中，如果缺少任何单个值，则整个记录将从分析中排除。 如果我们确信这个特征（列）不能提供有用的信息或者缺少值的百分比很高，我们可以删除整个列。...在这种情况下，我们没有出生日期，我们可以用数据的平均值或中位数替换缺失值。 注：平均值在数据不倾斜时最有用，而中位数更稳健，对异常值不敏感，因此在数据倾斜时使用。
比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...、转置（pivot）数据集； 轴的分级标记 (可能包含多个标记)； 具有鲁棒性的IO工具，用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、Excel文件、数据库中加在数据，以及从HDF5格式中保存...如果一个未知的.csv文件有10GB，那么读取整个.csv文件将会非常不明智，不仅要占用大量内存，还会花很多时间。我们需要做的只是从.csv文件中导入几行，之后根据需要继续导入。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。...Changed value'# printing data print(new) print(data) select_dtypes() select_dtypes()的作用是，基于dtypes的列返回数据帧列的一个子集
比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...； 更加灵活地重塑、转置（pivot）数据集； 轴的分级标记 (可能包含多个标记)； 具有鲁棒性的 IO 工具，用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据，...如果一个未知的.csv 文件有 10GB，那么读取整个.csv 文件将会非常不明智，不仅要占用大量内存，还会花很多时间。我们需要做的只是从.csv 文件中导入几行，之后根据需要继续导入。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...Changed value'# printing data print(new) print(data) select_dtypes() select_dtypes() 的作用是，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集
pandas导入与设置 一般在使用pandas时，我们先导入pandas库。...也就是说，500意味着在调用数据帧时最多可以显示500列。 默认值仅为50。此外，如果想要扩展输显示的行数。...，使用代码如下： pd.read_csv("Soils.csv") pd.read_excel("Soils.xlsx") 在括号内 "Soils.csv"是上传的数据文件名，一般如果数据文件不在当前工作路径...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据帧之间有公共列时，合并适用于组合数据帧。
另一个因素是向量化操作的能力，它可以对整个数据集进行操作，而不只是对一个子数据集进行操作。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据，如上面的示例所示，其中数据帧一次读取两行。...("chunk_output_%i.csv" % i ) 它的输出可以被提供到一个CSV文件，pickle，导出到数据库，等等… 英文原文： https://medium.com/analytics-and-data
基本的数据集信息 （1）读取CSV数据集 pd.DataFrame.from_csv（“csv_file”） 或者 pd.read_csv（“csv_file”） （2）读取EXCEL数据集 pd.read_excel...（ “excel_file”） （3）将数据帧直接写入CSV 逗号分隔，没有索引 df.to_csv（“data.csv”，sep=“，”，index= False） （4）基本的数据集特征信息...0，how='any'） 返回给定轴缺失的标签对象，并在那里删除所有缺失数据（’any’：如果存在任何NA值，则删除该行或列。）。...（13）将数据帧转换为NUMPY数组 df.as_matrix（） （14）获得数据帧的前N行 df.head(n) （15）按特征名称获取数据 df.loc [FEATURE_NAME]...数据帧操作 （16）将函数应用于数据帧 这个将数据帧的“height”列中的所有值乘以2 df["height"].apply(lambda height:2 * height) 或 def multiply
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