上面的例子就是以 'city' 为基准对两个 dataframe 进行合并, 但是两组数据都是高度一致, 下面调整一下:
上面的输出最左边的序列号是重复的, 原因是数据分别来自两个 dataframe 的索引值, 可以通过忽略原本的索引来做改变:
import numpy as np import pandas as pd !pwd /Users/bennyrhys/opt/anaconda3/bin !ls /Users/bennyrhys/Desktop/数据分析可视化-数据集/homework AMZN.csv apply_demo.csv iris.csv top5.csv BABA.csv city_weather.csv movie_metadata.csv trai
CNCF Cloud Native Survey 2021：第1部分现在开始了！周五截止！
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame基础运算 ---- 2.1 从DataFrame中选择多列 使用列名列表提取DataFrame的多列： >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> movies = pd.read_csv("data/movie.csv") >>> movie_actor_director = movies[ ... [ ... "actor_1_name", ...
用stegsolve打开，发现Green plane 0 和Blue plane 0，两张图那个小猪里面好像有一个二维码的线条，证明了这个题目是lsb加密图片隐写 根据出题人提示，
今年在Orlando召开的年度Gartner Symposium/ITxpo会议上，我们有幸窥视到了Gartner关于未来的十大战略性技术趋势预测。这些趋势预计将到2020年之前都会给企业和机构带来深刻的影响。 今年的发展趋势有三大主题：The digital mesh（数字网）、smart machines（智能设备）和the new IT reality（新IT现实技术）。 1、设备间互相通信 虽然当今设备日益网络化，但它们大多数还是处于独立工作状态。在Gartner预测的设备网中，情况将会改变。不同设
今年在Orlando召开的年度Gartner Symposium/ITxpo会议上，我们有幸窥视到了他们关于未来的十大战略性技术趋势预测。这些趋势预计将到2020年之前都会给企业和机构带来深刻的影响。 今年的发展趋势有三大类：The digital mesh（数字网）、smart machines（智能设备）和the new IT reality（新IT现实技术）。 1、设备间互相通信 虽然当今设备日益网络化，但它们大多数还是处于独立工作状态。在Gartner预测的设备网中，情况将会改变。不同设备，例如智能
谈到游戏业的传奇人物，相信所有人的答案都会包括 Markus Persson（马库斯·佩尔松）。他创作的《我的世界（Minecraft）》自 2009 年发布以来，至 2014 年上半年已经突破了 3500 万销量，这款沙盒建造游戏同时在主机、PC 和手游平台突破了千万销量，移动版本销量已经突破了 2100 万，成为唯一一个通过付费模式进入 App Store 畅销榜前 30 名的手游。
在之前的文章中（ICP方法详细推导)，我们介绍了ICP的基本思想与详细的推导。本文将介绍ICP方法的两种改进，分别是：PLICP[1]与NICP[2]。本文将分别介绍两种改进的基本思想，具体算法以及一些补充说明。若有理解不到位和错误之处，请以论文原文为准。
链接：https://github.com/iamadamdev/bypass-paywalls-chrome
今年在Orlando召开的年度Gartner Symposium/ITxpo会议上，我们有幸窥视到了Gartner关于未来的十大战略性技术趋势预测。这些趋势预计将到2020年之前都会给企业和机构带来深刻的影响。 今年的发展趋势有三大主题：The digital mesh（数字网）、smart machines（智能设备）和the new IT reality（新IT现实技术）。 1、设备间互相通信 虽然当今设备日益网络化，但它们大多数还是处于独立工作状态。在Gartner预测的设备网中，情况将会改变。不
Dr. Jinling Liu (https://sites.google.com/umsystem.edu/jinling-liu/home?authuser=0) is an Assistant
SERVER=127.0.0.1,1433比SERVER=127.0.0.1兼容性高
张耀星，MongoDB大中华区高级顾问，加入IT行业10余年，从事过电商，手游及各类网站的设计制作工作。曾担任跨境电商网站dx.com架构师，Universal Orlando Resort前端总工程师等。现就职于MongoDB为国内各大企业提供MongoDB咨询服务。 本文由IT大咖说整理自MongoDB大中华区高级顾问 张耀星先生 在 MongoDB中文社区深圳用户组大会 上的演讲。你知道MongoDB吗？它到底是怎样的一个软件，和传统关系数据库有什么区别，在实际应用中又能做些什么事。本文带你走近Mon
"裁员期间，很多企业前来摆摊招聘，但那些写在牌子上的岗位要求，看起来有点刺眼：32岁或35岁以下。
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame Series的排序 s1 = Series(np.random.rand(10)) s1 0 0.324583 1 0.528829 2 0.922022 3 0.050265 4 0.069271 5 0.447179 6 0.595703 7 0.518557 8 0.695466 9 0.6
2019届美国圣地亚哥动漫展（San Diego International Comic-Con，简称SDCC 2019）已于2019年7月21日，在美国圣地亚哥会展中心正式落下帷幕。上周五，小编已为读者带来了SDCC 2019的最新资讯。今日，小编带大家回顾SDCC 2019期间的精彩资讯，为本次展会画上句号。
事件相关电位(ERP)是由大脑产生的与特定内部或外部事件(如刺激、反应、决策)相关的电位。它们可以提供关于广泛的认知和情感过程的信息。ERP为我们提供了对感觉和认知过程的洞察。事件相关电位很多，通常被称为ERP组件。
这是系列博文《知识图谱实战开发案例剖析》第1部分：知识图谱基础，第一节：知识图谱完整案例演示。该系列内容同时已经录制成视频课程，感兴趣的可以访问网易云课堂。
多租户是一种方法，应用程序实例由不同的客户使用，从而降低软件开发和部署成本，与单一租户解决方案相比，在这种解决方案中，需要触及多个部分以提供新客户端或更新现有租户。
【新智元导读】设计计算机系统来执行深度学习算法，以及构建数据中心基础设施来为这些系统供电和冷却，是一个日益凸显的难题。功率密度和互联可能是数据中心系统中深度学习的两大设计挑战。为了应对这一挑战，迎合相应的市场需求，一些企业涌现了出来。优秀的高密度数据中心空间供应商不愁没有客户。 这个星球上很少有人比Rob Ober 更了解如何制造服务于人工智能的计算机。作为Nvidia 加速计算团队的顶尖技术执行官，他是Tesla 的首席平台架构师，Tesla 是机器学习市场上功能最强大的GPU。 GPU ，即Graphi
在路径跟踪控制中，线性模型预测控制（Linear Model Predictive Control, LMPC）[1]是一种目前较为常见的控制方法。在LMPC最初应用于路径跟踪控制时，也常被直接称为预测控制（Predictive Control）[2]或模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）[3]。考虑到预测模型的参数随时间变化，它也常被叫做线性时变模型预测控制（Linear-Time-Varying Model Predictive Control,LTV-MPC）[4]或线性参变模型预测控制（Linear-Parameter-Varying Model Predictive Control,LPV-MPC）[5]。由于路径跟踪控制系统是非线性系统，所以LMPC有时也会被称为非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control, NMPC）[6]。五花八门的名称，容易使初学者混淆这些概念。本文希望通过介绍LMPC路径跟踪控制的基本特点以及一些典型工作，澄清LMPC路径跟踪控制的概念和历史。
2016年10月18日， 世界人工智能大会技术分论坛，特设“新智元智库院长圆桌会议”，重量级研究院院长 7 剑下天山，汇集了中国人工智能产学研三界最豪华院长阵容：美团技术学院院长刘江担任主持人，微软亚洲研究院常务副院长芮勇、360人工智能研究院院长颜水成、北京理工大学计算机学院副院长黄华、联想集团副总裁黄莹、Intel 中国研究院院长宋继强、新华网融媒体未来研究院院长杨溟联袂出席。 【新智元导读】百度开源 DeepBench 基准测试工具，AI研究者和芯片制造商可以用它测试不同的芯片运行软件时的性能，尤其是
本文是对论文《Multi-View Active Learning for Video Recommendation》的解读。该论文由南京航空航天大学、阿里文娱摩酷实验室合作完成，旨在降低视频推荐模型训练中的视频标注代价。
本文介绍一篇来自比利时Switch实验室的Joost Schymkowitz和Frederic Rousseau发表在Nature Communication上的文章《PyUUL provides an interface between biological structures and deep learning algorithms》。由于生物学结构和机器学习方法之间缺少接口，使得现代神经网络（NN）架构在结构生物信息学中很难得到应用。这阻碍了基于结构的生物信息学方法的发展，导致生物学研究出现瓶颈。作者提出了PyUUL库，它能将生物学结构转化为三维张量，从而能让先进的深度学习（DL）算法利用其工作。PyUUL将生物学大分子转换为计算机视觉领域中典型的数据结构，例如体素和点云。除此之外，PyUUL允许GPU的使用和稀疏计算。最后，作者展示了如何使用PyUUL来解决典型的生物信息学问题，例如结构识别和对接。
为了使用表格，导入所有称为datascience的模块，这是为这篇文章创建的模块。
一 背景 互联网大数据时代中，随着机器语义理解需求的日益增长，知识图谱，即各类实体、概念及其之间的语义关系，日益成为大数据时代知识表示的主要形态之一，并在学术界、产业界中掀起一股股浪潮。 2016年9月19-22日，全国知识图谱与语义计算大会（简称CCKS）在北京召开。来自全国学术界、产业界从事知识图谱相关研究的400多人参加，探讨了知识图谱领域的新发现、新技术和新应用，旨在向社会公众介绍知识图谱相关领域的发展趋势和创新成果，进一步推动知识图谱技术领域的发展。本届CCKS会议主题为：语义、知识与链接大数
Neutron管理着运行于Openstack之上的虚拟化网络，并且为开发高级云服务创建了一系列松耦合及其相关的项目，如果把Neutron作为软件定义网络(SDN)的一个可扩展性应用是非常方便使用的。 每项服务属于一个单独的项目，这些项目由社区驱动，或者来自很多供应商和公司的贡献。重要的是，OpenStack的Kilo版本包含了12个集成项目： Nova（计算）：为云用户按需提供虚拟服务器/虚拟机。 Neutron(网络)：将网络作为一项服务提供(虚拟网络服务)。 Swift(目标存储)：允
1.NFT & Web3.0的依赖及并生关系 Web3.0和虚拟货币为NFT提供了生长的土壤和骨骼，而NFT作为一种创意玩法逐渐定义了数字艺术的呈现形式。 无论是NFT虚拟形象篇·上提到的adidas这样的商业巨头，还是Digimental带来的潮流视觉，风靡全球的HAPE PRIME，抑或是CLONE X 和Murakami的进化式metaverse创想，NFT从玩法和式上已经证明并在逐渐探索艺术、故事性、潮流以及商业在虚拟的空间中碰撞的可能。 图片来自：Adidas Orginals/Opensea
中国唐宋时期的思维方法毫不过时，如今中国在“大数据时代”寻求一种全新的“大数据思维”时不妨回溯历史，重新发现自己独有的处理复杂社会问题的方法。
[1] K. Deb, Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. New York, NY, USA: Wiley, 2001. [2] Q. Zhang and H. Li, “MOEA/D: A multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 11, no. 6, pp. 712–731, Dec. 2007. [3] N. Beume, B. Naujoks, and M. Emmerich, “SMS-EMOA: Multiobjective selection based on dominated hypervolume,” Eur. J. Oper. Res., vol. 181, no. 3, pp. 1653–1669, 2007. [4] K. Deb and H. Jain, “An evolutionary many-objective optimization algorithm using reference-point based non-dominated sorting approach, part I: Solving problems with box constraints,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 18, no. 4, pp. 577–601, Aug. 2014. [5] T. Weise, R. Chiong, and K. Tang, “Evolutionary optimization: Pitfalls and booby traps,” J. Comput. Sci. Technol., vol. 27, no. 5, pp. 907–936, 2012. [6] M. Potter and K. Jong, “A cooperative coevolutionary approach to function optimization,” in Proc. Int. Conf. Parallel Probl. Solv. Nat., vol. 2. Jerusalem, Israel, 1994, pp. 249–257. [7] Z. Yang, K. Tang, and X. Yao, “Large scale evolutionary optimization using cooperative coevolution,” Inf. Sci., vol. 178, no. 15, pp. 2985–2999, 2008. [8] X. Li and X. Yao, “Cooperatively coevolving particle swarms for large scale optimization,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 16, no. 2, pp. 210–224, Apr. 2012. [9] Y. Mei, X. Li, and X. Yao, “Cooperative co-evolution with route distance grouping for large-scale capacitated arc routing problems,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 18, no. 3, pp. 435–449, Jun. 2014. [10] D. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Reading, MA, USA: Addison-Wesley, 1989. [11] Y. Chen, T. Yu, K. Sastry, and D. Goldberg, “A survey of linkage learning techniques in genetic and evolutionary algorithms,” Illinois Genet. Algorithms Libr., Univ. Illinois Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA, Tech. Rep. 2007014, 2007. [12] S. Huband, P. Hingston, L. Barone, and L. While, “A review of multiobjective test problems and a scalable test problem too
美《国家网络空间靶场》（NCR）和美国防部建设的JIOR以及JCOR等纯军事靶场不同，美《国家网络空间靶场》（NCR）是DARPA为美国《国家网络安全综合倡议》（CNCI）提供的一个“测试平台”，用于对各种网络技术和安全技术进行定量和定性的评估。主要目的是响应《国家网络安全综合倡议》（CNCI），为美国国家网络安全研究组织测试信息系统的安全提供一个创新的，安全的可控的环境。美《国家网络安全综合倡议》（CNCI）是2008年1月8日由美国布什总统发布的国家安全总政令第54号令/国土安全总统行政令第23号令（密令）提出的，该计划旨在保护美国的网络安全，防止美国遭受各种恶意或敌对的电子攻击，并能对敌方展开网络攻击。2010年３月２日，应美国国内多方呼吁，美国总统奥巴马高调宣布解密其部分内容，我们得以窥见其中部分内容。
今年AR技术的进展，及相关应用值得我们关注。给大家推荐一个AR游戏，应该会超越Pokemon Go。
【1】 Functional Regularization for Reinforcement Learning via Learned Fourier Features 标题：基于学习傅立叶特征的强化学习函数正则化 链接：https://arxiv.org/abs/2112.03257
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先看看这个文章https://www.zhihu.com/question/34043434/answer/57826281
【1】 Tensor-to-Image: Image-to-Image Translation with Vision Transformers 标题：张量到图像：使用视觉变换器进行图像到图像的转换 链接：https://arxiv.org/abs/2110.08037
【1】 Max-Margin Contrastive Learning 标题：最大裕度对比学习 链接：https://arxiv.org/abs/2112.11450
【1】 Change-point regression with a smooth additive disturbance 标题：具有光滑加性扰动的变点回归 链接：https://arxiv.org/abs/2112.03878
【1】 DeepStochLog: Neural Stochastic Logic Programming 标题：DeepStochLog：神经随机逻辑编程
【1】 Textual Backdoor Attacks Can Be More Harmful via Two Simple Tricks 标题：通过两个简单的技巧，文本后门攻击的危害可能更大 链接：https://arxiv.org/abs/2110.08247
【1】 EgoBody: Human Body Shape, Motion and Social Interactions from Head-Mounted Devices 标题：EgoBody：来自头盔设备的人体形状、运动和社会互动 链接：https://arxiv.org/abs/2112.07642
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