创建索引 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch('192.168.1.1:9200') mappings = { ...24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 通过以上代码即可创建...es索引 写入一条数据 写入数据需要根据 创建的es索引类型对应的数据结构写入： from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch(...-3", } es.index(index="index_test",doc_type="doc_type_test",body = action) 即可写入一条数据...1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 错误的写入 正确的写入 写入多条数据
pandas 有两种数据结构 series：一维列表，带有标签的同构类型数组 ； DataFrame：二维列表，带有标签的可包含异构类型、大小可变的数据列，表格结构； In [2]: # series...创建 import pandas as pd import numpy as np series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4]) series1 Out[2]: 0...1 1 2 2 3 3 4 dtype: int64 输出的最后一行是Series中数据的类型，这里的数据都是int64类型的。...数据在第二列输出，第一列是数据的索引，在pandas中称之为Index。...3 d 4 dtype: int64 In [6]: # Create DataFrame from Dictionary using default Constructor # 通过字典创建
在本文中，将展示如何创建自己的 RAG 数据集，该数据集包含任何语言的文档的上下文、问题和答案。 检索增强生成 (RAG) 1 是一种允许 LLM 访问外部知识库的技术。...创建 RAG 评估数据集 我们加载文档并将上下文传递给生成器 LLM，生成器会生成问题和答案。问题、答案和上下文是传递给 LLM 评委的一个数据样本。...自动从文档生成 RAG 评估数据样本的工作流程。图片由作者提供 自动生成 RAG 数据集的基本工作流程从从文档（例如 PDF 文件）读取我们的知识库开始。...生成问答上下文样本 使用 OpenAI 客户端和我们之前创建的模型，我们首先编写一个生成器函数来从我们的文档中创建问题和答案。...实验结论 从文档集合中自动创建 RAG 评估数据集非常简单。我们所需要的只是 LLM 生成器的提示、LLM 评委的提示，以及中间的一些 Python 代码。
创建数据库 创建一个名为“chuan”的数据库： # coding=gbk """ 作者：川川 @时间 : 2021/9/13 21:50 群：970353786 """ import mysql.connector...utf8' # 编码方式 ) mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute("CREATE DATABASE chuan") 如果上面的代码执行没有错误，你就成功创建了一个数据库...检查数据库是否存在 通过使用“SHOW DATABASES”语句列出系统中的所有数据库来检查数据库是否存在。如下则是返回所有数据库，看看我们创建的数据库是否存在。...mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute("SHOW DATABASES") for x in mycursor: print(x) 演示： 如上可以看到创建的数据库存在...) print(mydb) 如果数据库不存在，您将收到错误消息。
1、思路使用Python+Opencv，从摄像头的实时视频流中逐帧读取图片，保存到本地2、工具安装Python安装Opencv3、分类目前测试的过程中遇到了三种类型的摄像头数据读取，分别是：USB普通摄像机...：直接使用Python+Opencv，进行数据采集self.cap = cv2.VideoCapture(0)；0是本地摄像头USB工业摄像头：使用厂家自带的SDK进行二次开发，例如某厂家的SDK如下：...图片网络摄像头：从RTSP流中读取数据，读取方法，以大华普通网络摄像头为例：图片4、示例# -*- coding: cp936 -*-"""Author:xxxxxxDate:2019-09-23Discription...image.size) print(image.dtype) pixel_data = np.array(image) print(pixel_data) #逐帧读取数据并保存图片到本地制定位置...i = 0 while(1): """ ret：True或者False，代表有没有读取到图片 frame：表示截取到一帧的图片
备份 传输到从库服务器 准备恢复备份 恢复备份文件 重启从库 建立主从关系 ?...备份 已有主库需要持续为用户提供服务，因此不能够停机或者重启，所以需要采用热备份的方式创建一个当前数据库的副本。...后面我们创建主从关系的时候需要用到，当前文件名为 mysql-bin.000001，偏移量为 369472581。..../20190314 该命令会根据mariadb配置文件 my.cnf，将备份文件还原到mariadb数据目录，比如 /data/mysql ?...根据数据库的大小，经过漫长的等待，都是类似的文件拷贝… ?
MachinesCOCopiers 从这个XML文件中，我想创建一个具有...ID，name 列的R数据框。...MachinesCOCopiers XML格式的数据很少以允许该...最好提取列表中的所有内容，然后将列表绑定到数据框中： data <- xmlParse("ProductSubcategory.xml")xml_data <- xmlToList(data)dataDictionary
Name> CO Copiers 从这个XML文件中，我想创建一个具有...ID，name 列的R数据框。...Machines CO Copiers XML格式的数据很少以允许该...最好提取列表中的所有内容，然后将列表绑定到数据框中： data <- xmlParse("ProductSubcategory.xml") xml_data <- xmlToList(data
每一个深入学习OpenStack的人都会从虚拟机创建流程开始自己的OpenStack代码分析之旅，因为它贯穿核心组件，覆盖了大部分OpenStack通用技术。...nova_api 从nova数据库中移除的一部分全局数据表组成的数据库，如flavors、key_pairs、quotas等。noav_api的出现是为了解决大规模时消息队列和数据库瓶颈问题。...instance字段分析 从创建instance表的函数传入的数据可以看到，参数有instance_type、image、instance、security_group、block_device_mapping...如流程图所示，从instance表创建时，vm_state的字段就填入值：Building。power_state和task_state暂时还没有数据。...接着从glance服务获取镜像，从neutron服务获取网络，从cinder服务获取磁盘（如果安装了cinder服务）。最后调用底层的Hypervisor完成虚拟机创建。
def file2matrix(filename): fr = open(filename) numberOfLines = len(fr.re...
（作为一个python初学者，记录一点学习期间的笔记，方便日后查阅，若有错误或者更加便捷的方法，望指出！） 1、读取TXT文件数据，并对其中部分数据进行划分。...一部分作为训练集数据，一部分作为测试集数据： def loadData(filename,split,trainingSet=[],testSet=[]): with open(filename...range(len(dataset)): dataset[i][:] = (item for item in lines[i].strip().split(',')) # 逐行读取数据...in range(len(dataset[0])-1): dataset[x][y] = float(dataset[x][y]) # 将除最后一列的数据转化为浮点型...if random.random() 数据集进行划分 trainingSet.append
使用Python创建爬虫：从基础概念到实用技巧 ️ 摘要 在当今信息爆炸的时代，网络上充斥着大量有用的数据，而爬虫技术可以帮助我们从网页中抓取这些数据。...无论是搜索引擎、数据分析还是网络监测，爬虫都扮演着重要的角色。在本文中，我们将介绍爬虫的基本概念，探讨如何使用Python编写爬虫程序，并分享一些实用技巧和经验。...无论是搜索引擎的爬虫，还是用于数据挖掘和分析的爬虫，都是通过模拟人类的浏览行为，从网页中提取信息。...我们将介绍如何使用Python编写爬虫程序，包括发送HTTP请求、解析HTML文档、提取数据等基本操作。...小结 爬虫是一种强大的数据抓取工具，可以帮助我们从互联网上获取大量有用的信息。本文从爬虫的基本概念、工作原理、Python编程、实用技巧等方面进行了深入介绍，并提供了一些实用的代码示例和经验分享。
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。...最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...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。
列表创建和操作 a) 创建列表 b) 基本操作 c) 遍历 与其说 列表 它是一个数据类型，用起来 更像一个灵活多变的数据存储方案 创建列表 创建列表例子 player = 'mao 80 50'...比如生命力是 100 可是被***后就就80血 从字符串取数据的时候要分片，也就是切割。...记住不能定义变量名字为list 不能为 关键字 如果你定义一个为 list的话，那你的函数就用不了， 比如字符串 转换成 整数的时候 会到函数，所以这里面 变量的名字一定要注意 创建列表无非是 创建几个元素...操作列表 列表的操作跟 字符串操作很相似 不管有几个值，反正是由逗号隔开的，列表内一共为12 3 个值 字符串 我们 定义好了之后，都是是从0开始 0123456 每一个字符， 每一个字符都有个索引，...索引是on0开始的，至于为什么从0开始 科普 是因为最早期的时候，计算机都为0 1，存储空间宝贵，每一个字节(byte）都是要加以利用，最小的都是从0开始，0不能浪费。
https://blog.csdn.net/10km/article/details/88680596 从RGBA格式转BufferedImage的实现如下，注意，这个实现实际只保留了,...Red,Green,Blue三个颜色通道数据，删除了alpha通道。.../** * 从RGBA格式图像矩阵数据创建一个BufferedImage * @param matrixRGBA RGBA格式图像矩阵数据,为null则创建一个指定尺寸的空图像 * @param...ColorSpace cs = ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_sRGB); int[] bOffs = {0,1,2}; // 根据色彩空间创建色彩模型...创建光栅对象Raster WritableRaster raster = null !
在编程和数据处理中，首字母缩略词是句子的缩写版本。Python 是一种有效的语言，用于构造首字母缩略词、简化任务和简单地传达更大的句子。...本课展示了如何使用 Python 及其一些潜在的应用程序从单词中制作首字母缩略词。 算法 您需要安装任何其他软件包才能运行以下代码。 从空字符串开始以保存首字母缩略词。...如果输入短语仅包含一个单词，则该函数应从其第一个字母中创建一个首字母缩略词。 特殊字符。如果输入短语在单词之间包含特殊字符或符号，请跳过。 大写字母。...结论 本文演示了创建 Python 生成的首字母缩略词的方法。它们将冗长的句子减少为紧凑的表示形式。Python 的灵活性和字符串操作能力使构建首字母缩略词变得简单，从而提高了文本处理和数据分析技能。...首字母缩略词具有广泛的应用，从总结冗长的文本到简化软件开发术语。
with open(filename) as f: f_csv = csv.reader(f) headers = next(f_csv) #数据格式
测试文件内容(test1.txt) hello,123,nihao 8,9,10 io,he,no 测试代码 import numpy # dtype：默认读取数据类型，delimiter：分隔符 world_alcohol...= numpy.genfromtxt("test1.txt", dtype=str, delimiter=",") # 数据结构 print(type(world_alcohol)) # 数据内容 print
utf8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') # author： 'zkx' # date： '2018/3/11' # Desc：从数据库中导出数据到...excel数据表中 #已封装，可以直接使用，只需更改sql语句即可 import xlwt import MySQLdb def export(host,user,password,dbname,table_name...print count # 重置游标的位置 cursor.scroll(0,mode='absolute') # 搜取所有结果 results = cursor.fetchall() # 获取MYSQL里面的数据字段名称...cell_overwrite_ok=True) # 写上字段信息 for field in range(0,len(fields)): sheet.write(0,field,fields[field][0]) # 获取并写入数据段信息
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