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3-3 数据框的子集
> x <- data.frame(v1=1:5,v2=6:10,v3=11:15) > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 12 3 3 8 13 4 4 9 14 5 5 10 15 > x$v3[c(2,4)] <- NA > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 NA 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > #找出第2列 > x[,2] [1] 6 7 8 9 10 > x[,"v2"] [1] 6 7 8 9 10 > x[
78600发布于 2020-09-16 - 来自专栏python3
3-3 SQL Server 2005数
3-3 SQL Server 2005数据库优化 了解数据库引擎优化顾问基本内容 掌握数据库引擎优化顾问的使用 掌握通过命令行的方式进行索引的优化——DTA 一个数据库系统的性能依赖于组成这些系统的数据库中物理设计结构的有效配置
82920发布于 2020-01-07 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-3 dubbo 笔记
Apache Dubbo是一款高性能的 Java RPC 框架。其前身是阿里巴巴公司开源的一个高性能、轻量级的开源 Java RPC框架，可以和 Spring 框架无缝集成。
61810编辑于 2022-05-17 - 来自专栏悟道
3-3欧几里得求最大公因子
最大公因子，指两个或多个整数共有约数中最大的一个 private static int gc(int a, int b) { if(b==0){ return a; } if(a<b){ int temp=a; a=b; b=temp; } return gc(b,a%b); }
51420发布于 2021-03-16 - 来自专栏python3
34补3-3 rhcs集群基础应用
[root@node1 ~]# ansible ha -m shell -a 'service NetworkManager stop'
94000发布于 2020-01-15 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-3 NumPy数据基础
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍NumPy模块的一些基础知识。
90500发布于 2019-11-13 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-3)
代码清单3-3 for(answer[0] = 0; answer[0] < total[number[0]]; answer[0]++) for(answer[1] = 0; answer
21420编辑于 2022-11-30 - 来自专栏python3
3-3 File类的常用操作的静态方法练
文本文件是我们接触频繁的一类文件，记事本程序经常操作的文件就是文本文件，很多应用程序会保存一些记录到日志文件里，这种日志文件也可以是文本文件。通过本小节的学习，可以掌握对文本文件的简单读写方法。
82520发布于 2020-01-14 - 来自专栏WebJ2EE
React：Table 那些事（3-3）—— 列宽自适应、列宽拖动
《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：
10K41发布于 2019-07-19 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
字节跳动3-3大牛力荐！RabbitMQ实战指南：消息队列面试必刷手册
本章主要阐述Federation与Shovel 的相关的原理、用途及使用方式等。最后在小结部分中将集群与Federation/Shovel的部署方式进行对比区分，以加深对相关知识点的理解。 第11章RabbitMQ扩展 有关RabbitMQ的概念介绍、结构模型、客户端应用等可以看作基础篇，有关RabitMQ的管理、配置、运维等可以看作中级篇，而RabbitMQ的原理及网络分区的介绍可以看作高级篇
67520编辑于 2022-10-28 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题3-3 出租车计价
习题3-3 出租车计价 本题要求根据某城市普通出租车收费标准编写程序进行车费计算。
3.1K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
数据的标准化与中心化以及R语言中的scale详解
例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即：-2,-1,0,3,0 2.数据的标准化 所谓数据的标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,其标准差为1.87，那么标准化之后的数据集为(1-3)/1.87,(2-3)/1.87,(3-3)/1.87,(6-3)/1.87,(3-3)/1.87
2.2K110发布于 2018-03-16 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
数据的标准化与中心化以及R语言中的scale详解
例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即：-2,-1,0,3,0 2.数据的标准化 所谓数据的标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,其标准差为1.87，那么标准化之后的数据集为(1-3)/1.87,(2-3)/1.87,(3-3)/1.87,(6-3)/1.87,(3-3)/1.87
1.7K30发布于 2019-02-14 - 来自专栏全栈程序员必看
51单片机智能小车循迹PPT_基于51单片机的智能小车
L293D引脚图如下图3-3所示。 图3-3 L293D引脚图 其中L293D电路原理图和内部逻辑等效图如下图所示。 图3-4 电机驱动原理图 图3-5 L293D内部等效图3.4黑线循迹设计与实现 小车循迹的原理是在白色路面中贴有黑色胶带的轨道上运行，因为不同的颜色对光线的吸收程序不一样，自然反射回去的数据就不同， 红外光线探测法其实原理十分简单，就是红外线对于各种各样的颜色有不同的反射性质。 避障亦是此原理。 传感器原理图如图3-6所示。 图3-6 传感器模块电路原理图3.5红外避障电路的设计 红外线避障的原理和黑线循迹基本相似，都是利用光线反射性质，只要有阻碍物体在前方挡路，之前施放出的光线就可以被反射回来。
1.7K151编辑于 2022-11-02 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习3-3 统计学生平均成绩与及格人数
练习3-3 统计学生平均成绩与及格人数 本题要求编写程序，计算学生们的平均成绩，并统计及格（成绩不低于60分）的人数。题目保证输入与输出均在整型范围内。
8K50发布于 2020-09-15 - 来自专栏IT大咖说
一文搞定MySQL的分区技术、NoSQL、NewSQL、基于MySQL的分表分库
2）Client模式：ShardingSphere官方文档中的Client模式如图3-3所示。 • 图3-2 Proxy模式图 • 图3-3 Client模式图 这两种模式的中间件见表3-2。 表3-2 常见分表分库中间件 这两种开源中间件的设计模式该如何选择呢？ 先简单对比一下它们的优缺点，见表3-3。 表3-3 Client模式与Proxy模式的优缺点 因为看重“代码灵活可控”这个优势，项目组最终选择了Client模式里的Sharding-JDBC来实现分表分库，如图3-3所示。 干货：RabbitMQ核心概念及工作原理
65720编辑于 2022-08-26 - 来自专栏华章科技
详解边缘计算系统逻辑架构：云、边、端协同
03 边、端协同 边、端协同的具体实现如图3-3所示。 ▲图3-3 边缘计算系统中边、端协同逻辑架构 KubeEdge作为运行在边缘节点的管理程序，负责管理在边缘节点上应用负载的资源、运行状态和故障等。 从云、边协同的架构切入，对目前云、边协同的架构和原理进行了梳理，同时对边解决方案的一些特性进行了说明。 从边、端协同的架构切入，对目前边、端协同的架构和原理进行了系统梳理，并对KubeEdge自有的端解决方案的架构、原理和现状进行了说明。 本文摘编自《深入理解边缘计算：云、边、端工作原理与源码分析》（ISBN：978-7-111-68422-0），经出版方授权发布。
16.9K23编辑于 2022-06-07 - 来自专栏全栈程序员必看
ping原理和Traceroute原理
ping原理 ping主要是用来探测主机和主机之间是否可以进行通信，如果不能ping到某台主机，表示不能与这台主机建立连接。ping使用的是ICMP协议，他发送ICMP回送请求消息给目的主机。 Traceroute原理 Traceroute是用来侦测由源主机到目的主机所经过的路由的情况的重要工具，也是最简洁的工具，尽管ping可以进行侦测，但是ping受到IP头的限制（IP首部字段最多只能放9 Traceroute原理：其实Traceroute的原理很简单，他收到目的主机IP后，首先给目的主机发送一个TTL=1（TTL指生存时间）的udp数据包，而经过的第一个路由器收到这个数据包之后，自动把TTL
1K20编辑于 2022-09-16 Go内存原理-GC原理
前几章我们学习了Golang内存管理的基本原理(还不清楚内存管理的童鞋请移步看内存管理系列)。现在我们来看GC的基本原理是什么? 防止内存泄漏GC的算法随着go语言版本的更新而不断变化 goV1.3之前标记-清除(mark and sweep)算法 goV1.5三色标记法 goV1.8三色标记法+混合写屏障法 我们将对以上算法进行原理剖析触发
31110编辑于 2025-06-26- 来自专栏华章科技
手把手教你用直方图、饼图和条形图做数据分析（Python代码）
决定分点 分布区间如表3-3所示。 ? ▲表3-3 分布区间 4. 绘制频率分布直方表 根据分组区间得到如表3-4所示的频率分布表。 绘制频率分布直方图 若以2014年第二季度“捞起生鱼片”这道菜每天的销售额组段为横轴，以各组段的频率密度（频率与组距之比）为纵轴，表3-4中的数据可绘制成频率分布直方图，如代码清单3-3所示。 代码清单3-3 “捞起生鱼片”的季度销售情况 import pandas as pd import numpy as np catering_sale = '.. 3可得季度销售额频率分布直方图，如图3-3所示。 ▲图3-3 季度销售额频率分布直方图 02 定性数据的分布分析 对于定性变量，常常根据变量的分类类型来分组，可以采用饼图和条形图来描述定性变量的分布，如代码清单3-4所示。
2.4K11发布于 2020-06-18
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