1.文档编写目的 ---- 继上一章如何在Redhat中配置R环境后，我们知道对于多数企业来说是没有外网环境的，在离线环境下如何安装R的包，能否搭建R的私有源对R的包进行管理。...本文档主要讲述如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源。...搭建需要注意，PACKAGES文件中记录了所有包的描述信息，且每个包只有一个版本。...4.配置R使用私有源 ---- 1.在$R_HOME/ lib64/R/etc目录下增加配置文件Rprofile.site 在Rprofile.site文件中增加如下内容： [root@ip-172-31...（如：设置R启动时加载的包、设置编辑器、制表符宽度等） 5.测试R私有源 ---- 1.进入R控制台，执行包安装命令 [ec2-user@ip-172-31-21-45 etc]$ R R version
DevExpress控件中的gridcontrol表格控件，如何在属性中设置某一列显示为图片（图片按钮）？效果如下图： ? 通过属性设置，而不用写代码。...由于此控件的属性太多了，就连设置背景图片的属性都有好几个地方可以设置。本人最近要移植别人开发的项目，找了好久才发现这个属性的位置。之前一直达不到这种效果。...然后点击Columns添加列，点击所添加的列再按照如下步骤设置属性： 在属性中找到ColumnEdit，把ColumnEdit的TextEditStyle属性设置为HideTextEditor; 展开...ColumnEdit，把ColumnEdit中的Buttons展开，将其Kind属性设置为Glyph; 找到其中的Buttons，展开，找到其中的0-Glyph，展开，找到其中的ImageOptions...注：本人用的控件是17.2.7版本，其他版本的不知道是否一样，仅作参考。
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。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。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。...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。...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。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。
“今天又是一篇Python可视化的好文。用过R语言的都知道ggplot2画出来的图表是极其舒适的，从配色到线条，都十分养颜。...之前我用过Python来画图，原始状态下的图表真的是难以入目，难登大雅之堂。今天，文章介绍了一个库，叫 plotnine，是可以实现ggplot2的功效，具体怎么玩？...Plotnine is the implementation of the R package ggplot2 in Python....It replicates the syntax of R package ggplot2 and visualizes the data with the concept of the grammar...Top 50 ggplot2 Visualizations — The Master List (With Full R Code), 2017. http://r-statistics.co/.
文档编写目的 在前面的文章中介绍了用Ranger对Hive中的行进行过滤以及针对列进行脱敏，在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足的时候，那么就需要使用自定义的UDF来进行脱敏，本文档介绍如何在Ranger...中配置使用自定义的UDF进行Hive的列脱敏。...2.3 配置使用自定义的UDF进行列脱敏 1.配置脱敏策略，使用自定义UDF的方式对phone列进行脱敏 ? ? 2.使用ranger_user1查看t1表 ?...由上图可见，自定义UDF脱敏成功 总结 1.对于任何可用的UDF函数，都可以在配置脱敏策略时使用自定义的方式配置进策略中，然后指定用户/用户组进行脱敏。...3.在配置脱敏策略时，方式选择Custom，在输入框中填入UDF函数的使用方式即可，例如：function_name(arg)
今天收到一封邮件，来询问这样的问题： [5veivplku0.png] 这样的邮件，是直接的邮件，没有寒暄直奔主题的邮件。...唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话，写信人的需求应该是这个样子的： 他的原始数据： [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据： [1k3z09rele.png] 处理代码...，第一列为ID，其它几列为性状 2，使用的函数为data.table包中的melt函数 3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名...来信者需求： 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢 1，csv文件，可以用fread函数读取，命名,为dd 2，数据变为一列，如果没有ID这一列，全部都是性状，可以这样运行...：melt(dd)，达到的效果如下： [2dtmh98e89.png] 所以，就是一个函数melt的应用。
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...常规 Ping 的局限性 传统 Ping 只测试 ICMP 通信： 无法确认特定服务是否正常运行。 端口 Ping 的优势： 确认服务是否正常工作。 检测防火墙是否阻止了特定端口通信。...使用 Telnet Ping 端口 Telnet 是检查端口连通性的经典工具，虽然简单，但功能强大。...使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。
美国人口普查局拥有大量关于美国商业活动的时间序列数据 Census Bureau 美联储经济数据(FRED)是美国经济指标的重要数据来源 Federal Reserve Economic Data...假设您已经完成了所需的预处理—例如重命名列、处理丢失的值等—以下是您如何在几个步骤中准备数据的方法。...在这个练习中，我使用了一个在机器学习中过度使用的玩具数据—航空乘客数据集—并使用Python执行代码。...最后一个好的实践是从datetime索引中提取年份、月份和工作日，并将它们存储在单独的列中。这给了一些额外的灵活性，“分组”数据根据年/月等，如果需要。...总之，我们已经做了一些事情来将我们的数据转换成一个时间序列对象: 1)将Month列从字符串转换为datetime; 2)将转换后的datetime列设置为索引; 3)从索引中提取年、月、日，并存储在新列中
R语言运行几个长列比运行一些短列快，所以一般认为宽数据（不整洁），长数据（整洁）。...使用dplyr高效处理数据 这个包名的意思是数据框钳，相比基础R的优点是运行更快、与整洁数据和数据库配合好。函数名的部分灵感来自SQL。 ?...列改名 rename()，使用反引号‘`’包裹，允许R使用不规范的列名。...改变列的分类 R对象的类是性能的关键，as.numeric()、data.matrix()等改变类，或者vapply(data, class,chracter(1))。...RODBC是一个资深包，提供R与SQL server的接口。DBI包提供了通用接口与驱动程序的类集，如RSQLITE，是访问数据库的统一框架，允许其他驱动程序以模块包添加。
别名允许用户为这些复杂的命令设置一个简短的替代名称，从而提高工作效率。本篇文章将详细介绍如何在 Linux 中创建别名并使用别名命令。什么是别名？...例如，你可以将 ls -alh 这种长命令设置一个别名，如 ll，以后只需输入 ll 即可执行 ls -alh 的效果。别名的优点提高效率：通过减少键入的字符数量，可以加快命令输入速度。...管理别名和最佳实践别名管理随着你创建的别名越来越多，管理这些别名可能会变得困难。为了保持整洁和有序，可以考虑以下建议：组织别名将不同类别的别名组织在一起。...最佳实践保持简单：尽量简化别名，避免过于复杂的命令，以便容易记忆和使用。命名规范：使用一致的命名规范，确保别名易于理解和维护。避免冲突：确保别名不会与已有的系统命令或其他工具冲突，避免意外的行为。...定期清理：定期检查和清理不再使用或过时的别名，保持配置文件整洁。总结通过创建和使用别名，你可以显著提高在 Linux 环境中的工作效率。
还有前后不一致的命名方式。结果就是凸现出整洁代码对细节的重视。 Bjarne 以 “整洁的代码只做好一件事” 结束论断。毋庸置疑，软件设计的许多原则最终都会归结为这句警语。有那么多人发表过类似的言论。...Grady 的观点与 Bjarne 的观点有类似之处，但他从可读性的角度来定义。我特别喜欢 “整洁的代码如同优美的散文” 这种看法。想想你读过的某本好书。回忆一下，那些文字是如何在脑中形成影像！...代码作者什么都想到了，如果你企图改进它，总会回到原点，赞叹某人留给你的代码——全心投入的某人留下的代码。 一言以蔽之：在意。这就是本书的题旨所在。或许该加个副标题，如何在意代码。...在以上诸项中，我最在意代码重复。如果同一段代码反复出现，就表示某种想法未在代码中得到良好的体现。我尽力去找出到底那是什么，然后再尽力更清晰地表达出来。...在我看来，有意义的命名是体现表达力的一种方式，我往往会修改好几次才会定下名字来。借助 Eclipse 这样的现代编码工具，重命名代价极低，所以我无所顾忌。然而，表达力还不只体现在命名上。
这本书应该是程序员必看书籍了，软件的质量与代码紧密关联。干净的代码，在质量上也会比较可靠，也利于后期的升级、维护。 这本书列举了一些列行之有效的整洁代码操作实践。...有意义的命名 代码应在字面上表达其含义 尽量少的实体：类、方法、函数 没有重复代码 ❞ 这根本介绍非常全面。...涉及到规范命名，只干一件事的函数，核心代码要有必要的单元测试，没有重复的代码，有意义的注释。 看完这本书真的收益很多，强烈推荐。...、同步机制，并展示如何在实际开发中使用它们。...Netty中的应用和经典的面试题分析。
在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...主题（Themes）允许您控制图形范围的设置，如边距、字体、背景颜色、刻度定位等。 您可以使用模板参数应用任何命名的主题或主题对象： ?...甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。...接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入（而不是原始的 numpy 向量）也允许 px 为你节省大量的时间，因为它知道列的名称，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、轴、悬停框...但是，如上所述，如果你的 dataframe 的列被笨拙地命名，你可以告诉 px 用每个函数的 labels 参数替换更好的。
在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值！ 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘（OLS）回归或局部加权散点图平滑（LOWESS）。...甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。...接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入（而不是原始的 numpy 向量）也允许 px 为你节省大量的时间，因为它知道列的名称，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、轴、悬停框...但是，如上所述，如果你的 dataframe 的列被笨拙地命名，你可以告诉 px 用每个函数的 labels 参数替换更好的。
数据集包含12列和97000多行。让我们看看数据集中的列： df.columns ? 我们的数据集包括出租车接送时间、纬度、经度、行程距离、车费、小费、乘客人数和支付给司机的总金额等功能。...在这里，我使用过滤器并选择了包含用于筛选数据集的取货时间的列。现在，我们可以查看当天不同情况下的取货地点热图。这幅图像为我们提供了一天中不同时间纽约市最繁忙地区的信息。...在下一节中，我们将创建与你在简介中看到的相同的可视化效果。 可视化纽约市人口普查区域 理解问题 ❝问题说明：人口普查区域是为进行人口普查而确定的地理区域。...选择的数据集采用GeoJSON格式。GeoJSON是一种基于JavaScript对象表示法（JSON）的格式，用于编码各种几何特征。它使用各种几何类型，如点、线串、多边形、多点和其他。...这是向其中添加数据的另一种方式。kepler.gl已经检测到几何列并将其绘制出来，但它看起来不太吸引人，而且它也不在3D中。
在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...主题（Themes）允许你控制图形范围的设置，如边距、字体、背景颜色、刻度定位等。你可以使用模板参数应用任何命名的主题或主题对象： ?...甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。...接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入（而不是原始的 numpy 向量）也允许 px 为你节省大量的时间，因为它知道列的名称，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、轴、悬停框...但是，如上所述，如果你的 dataframe 的列被笨拙地命名，你可以告诉 px 用每个函数的 labels 参数替换更好的。
这背后也意味着，对背后的数据库技术在并发性、可靠性、一致性、扩展性、稳定性，以及复杂查询分析能力提出极高的要求。如何在十几亿中国人的数据在15天内涌入时保证用户体验和服务可持续性？...如何在动态人口流动中准确登记、高效完成多个超大表关联实时分析？…… 二、腾讯云数据库TDSQL解决之道 1....测试中，TDSQL数据库应对高并发场景时可以实现最高数百万每秒的吞吐量，这样的吞吐规模已经可以满足目前中国人口2倍的数量。借此实力，实际统计中TDSQL数据库自然扛住了普查过程中的并发高峰。...据了解，在这些庞大的数据中，不乏多张超级大表关联高并发统计查询，其每张表中存放了超过20亿+条记录。...在整个过程中，TDSQL从早期就磨炼下来的企业级安全特性能力，持续为人口普查工作保驾护航。
这篇文章详细解释了文件包含漏洞的原理，以及如何在实际的 Web 应用程序中发现和验证这类漏洞。...git branch -r：列出所有远程分支。 git branch -a：列出所有本地和远程分支。...移动/重命名分支 git branch -m ：重命名分支。...及时合并：定期将分支合并到主分支，减少合并时的冲突。 使用分支策略：根据项目需求选择合适的分支策略，如 Git Flow 或 GitHub Flow。...清理无用分支：定期检查并删除不再需要的分支，保持仓库的整洁。
任何一个”文件系统”(File System, FS) 都需要具备根据文件路径映射到文件的功能，命名节点就是用于储存这些映射信息并提供映射服务的计算机，在整个 HDFS 系统中扮演”管理员”的角色，因此一个...HDFS 集群中只有一个命名节点。...假设有 5 个文件，每个文件包含两列，分别记录一个城市的名称以及该城市在不同测量日期记录的相应温度。城市名称是键 (Key) ，温度是值 (Value) 。例如：(厦门，20)。...该任务组合输入结果并输出每个城市的单个值，产生如下的最终结果： 城市 最高温度 厦门 30 上海 34 北京 36 杭州 25 打个比方，你可以把 MapReduce 想象成人口普查，人口普查局会把若干个调查员派到每个城市...每个城市的每个人口普查人员都将统计该市的部分人口数量，然后将结果汇总返回首都。在首都，每个城市的统计结果将被规约到单个计数(各个城市的人口)，然后就可以确定国家的总人口。
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