- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Hank’s Blog
3-3 数据框的子集
> x[,2] [1] 6 7 8 9 10 > x[,"v2"] [1] 6 7 8 9 10 > x[( x$v1<4&x$v2>= 8),] #找出第1列小于4并且第2列大于等于8的元素 v1 v2 v3 3 3 8 13 > x[x$v1>2,] #第1列大于2的所有元素 v1 v2 v3 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > x[which(x$v1 >2),] #使用which函数筛选第1列大于2的所有元素 v1 v2 v3 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > ? $v1>2) [1] 3 4 5 > x$v1>2 [1] FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE > subset(x,x$v1>2) #和上面的操作一样,筛选第1列大于2的所有元素
77500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 SQL Server 2005提供了一套综合的工具，用于优化物理数据库的设计，其中数据库引擎优化顾问，是分析一个或多个数据库上工作负荷（对要做出优化的数据库而编写的一组T-SQL语名句）的性能效果的工具 图3-8 配置跟踪文件 第四步：启动后将执行相关的TSQL脚本，并将执行的结果记录到用户指定的trc文件中。由于是滚动执行的，因此该trc文件随着时间的推移将逐渐变大。 图3-15 命令行方式运行dta的命令 掌握事务的四个基本特性，分别可以阐述各个特性的内涵； 了解事务的类型包括那些内容； 掌握事务处理的四种基本语句和具体的应用； 了解如何编写有效的事务； 数据库并发控制的概念； 了解锁的四种不同模式及内涵； 学习查看锁的基本信息，了解死锁及处理机制； 了解数据库引擎优化顾问，并掌握数据库索引优化的基本步骤，掌握通过命令行的方式进行索引的优化DTA。
81120发布于 2020-01-07 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-3 dubbo 笔记
分布式服务架构 当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。 目前有不少框架用它来做服务的扩展发现，简单来说，它就是一种动态替换发现的机制。使用SPI机制的优势是实现解耦，使得第三方服务模块的装配控制逻辑与调用者的业务代码分离。 )，并且还支持通过set的方式对其他的扩展点进行注入 Dubbo SPI中的Adaptive功能 Dubbo 中的 Adaptive功能，主要解决的问题是如何 动态的选择具体的扩展点。 hello.service 参数，这个参数的值指定的就是具体的实现方式。 目前已知的线程池模型有两个和java中的相互对应: fix: 表示创建固定大小的线程池。也是Dubbo默认的使用方式，默认创建的执行线程数为200，并且是没有任何等待队列的。
60310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
50420发布于 2021-03-16 - 来自专栏python3
3-3 File类的常用操作的静态方法练
3-1-5 File类的常用操作的静态方法练习 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。 它不仅提供一系列方法，用来针对文件的通用操作，还提供了一系列的读写文本文件的方法。 UNICODE编码的文件中可以同时对几乎所有地球上已知的文字字符进行书写和表示，而且已经是UNIX/LINUX世界的默认编码标准。 在中国大陆简体中文版非常常用的GB2312/GB18030/GBK系列标准是我国的国家标准，但只能对中文和多数西方文字进行编码。为了网站的通用性起见，用UTF8编码是更好的选择。 1．案例学习：简易文本编辑器的开发案例 通过本实验，您将学习并了解到对文本文件操控的综合练习过程，在实验中逐渐熟悉并掌握对文本文件的操控技能。
80320发布于 2020-01-14 - 来自专栏python3
34补3-3 rhcs集群基础应用
备注：node结点的密码为ricci的密码，此处为mageedu，而不是root用户的登录密码 3、创建Fence Devices 依次选择“tcluster”、“Fence Devices”、“Add 在出现的对话框中选择合适的配置，本次实验不作配置 4、创建Failover Domains（故障转移域） 依次选择“tcluster”、“Failover Domains”、“Add” ? ? ? 2）在webservice group中添加资源 添加之前定义的IP Address和Script资源 ? ? 3）启动webservice组资源 ? ?
92700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
可以通过位置索引的方式访问列表中的某个元素： ? 可以为列表中的某一位置进行修改： ? Python中的list是对类型不做具体限定的list,与此同时在list中每一个元素的类型可以是不一样的，比如下面将位置5的元素重新赋值为一个字符串： ? 这样虽然限制了array的灵活性，但是他的相应的效率非常大的高。 NumPy模块，此时需要查看支持的NumPy版本号，避免由于版本号的原因造成模块之间的冲突。 当然这仅仅是一种隐式的类型转换，平时使用的时候注意一下就行了，不用过多的去记忆。 简单总结： ?
89300发布于 2019-11-13 - 来自专栏coding for love
3-3 使用loader打包静态资源（样式篇上）
那么webpack是如何打包css文件的呢？ 2. 直接引入css 现在我们想指定图片的宽高都是150px，首先我们指定图片的类名： // content.js import timg from '. 而要将解析后的css文件注入dom，我们还需要使用style-loader。 image.png 需要注意的是，这里style-loader和css-loader顺序不能弄错，因为use后面的loader是从后往前执行的，需要先解释css，再注入。 添加前缀 在添加css3的属性时，我们一般会对其添加不同的厂商前缀，保证兼容性。自己去手动添加会很麻烦，我们可以利用postcss-loader和autoprefixer插件来智能添加前缀。 image.png 查阅文档，我们发现还需要指定其支持的浏览器版本。
1.1K20发布于 2019-06-17 - 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
20020编辑于 2022-11-30 - 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。 这个即将诞生的 React Table 组件，就命名为 webj2ee-table。 ? ? 这一篇实现 webj2ee-table 的2个功能 1. 列宽自适应 2. 列宽拖动 ? 1. 表格的列可以手动配置宽度； ? 若各列的宽度和 < 表格可视区宽度，则多余的空间平均分配到各列； 若各列的宽度和 > 表格可视区宽度，则各列宽度不变，横向出滚动条； 当表格动态缩放时，上述条件同样满足； 1.2. 实现策略？ HTML 中
的固定布局模型 就符合上述规则，无需特殊处理 ?
9.9K41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
以熟悉的电商场景为例，如果商品服务和订单服务是两个不同的微服务，在下单的过程中订单服务需要调用商品服务进行扣库存操作。 按照传统的方式，下单过程要等到调用完毕之后才能返回下单成功，如果网络产生波动等原因使得商品服务扣库存延迟或者失败，会带来较差的用户体验，如果在高并发的场景下，这样的处理显然是不合适的，那怎么进行优化呢？ RabbitMQ是一个开源的消息代理的队列服务器，用来通过普通协议在完全不同的应用之间共享数据。 RabbitMQ是使用Erlang语言来编写的，并且RabbitMQ是基于AMQP协议的。 Federation和Shovel可以为RabitMQ的分布式部署提供更高的灵活性,但同时也提高了部署的复杂性。 本章主要阐述Federation与Shovel 的相关的原理、用途及使用方式等。 可以简单地通过重启的方式或者配置自动化处理的方式来处理这个问题，但深究其里会发现网络分区不是想象中的那么简单。本章通过网络分区的意义、影响、处理及案例分析等多个维度来一一剖析其中的奥秘。
66120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。 具体标准如下： 起步里程为3公里，起步费10元； 超起步里程后10公里内，每公里2元； 超过10公里以上的部分加收50%的回空补贴费，即每公里3元； 营运过程中，因路阻及乘客要求临时停车的，按每5分钟2 输出格式: 在一行中输出乘客应支付的车费（单位为元），结果四舍五入，保留到元。
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
1.数据的中心化 所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值。 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 ，即数据集中的各项数据减去数据集的均值再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 ,即：-1.069,-0.535,0,1.604,0 数据中心化和标准化的意义是一样的，为了消除量纲对数据结构的影响。
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
1.数据的中心化 所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值。 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 ，即数据集中的各项数据减去数据集的均值再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 ,即：-1.069,-0.535,0,1.604,0 数据中心化和标准化的意义是一样的，为了消除量纲对数据结构的影响。
1.7K30发布于 2019-02-14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。 第二行给出N个非负整数，即这N位学生的成绩，其间以空格分隔。 输出格式: 按照以下格式输出： average = 成绩均值 count = 及格人数 其中平均值精确到小数点后一位。
8K50发布于 2020-09-15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）
分组 这里根据业务数据的含义，可取组距为500，则组数如下所示。 组数=极差/组距=3915/500=7.83≈8 3. 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。
2.3K11发布于 2020-06-18来自专栏bit哲学院手把手教你用直方图、饼图和条形图做数据分析（Python代码）
分组 这里根据业务数据的含义，可取组距为500，则组数如下所示。 组数=极差/组距=3915/500=7.83≈8 3. 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。
1.9K20发布于 2020-12-23来自专栏Linux驱动42.QT-QSqlQuery类操作SQLite数据库(创建、查询、删除、修改)详解
QSqlDatabase的一个实例表示连接。该连接通过受支持的数据库驱动程序之一提供对数据库的访问，该驱动程序派生自QSqlDriver。 clases; clases<<"初1-1班"<<"初1-2班"<<"初1-3班"<<"初2-1班" <<"初2-2班"<<"初2-3班"<<"初3-1班"<<"初3-2班"<<"初3- 当然还有其它语句,比如: "SELECT * FROM students WHERE score >= 80 OR class == '初3-3班';" //判断成绩大于等于80,或者班级为初 3-3班的 打印如下图所示: ? "SELECT * FROM students WHERE class GLOB '*3-3*';" // GLOB表示通配符,匹配班级带有"3-3"的名字 打印如下图所示: ?
15.2K51发布于 2019-06-14来自专栏咸鱼学PythonPython爬虫进阶必备 | 关于MD5 Hash 的案例分析与总结
图1-1 可以看到提交的参数是 json 格式的数据，分别有 sign、password 这两个比较明显的加密，先逐个搜索一下。 定位加密 - sign 直接通过搜索参数名是可以直接定位到加密位置的。 图3-2 重新请求后在右侧堆栈栏逐步向上翻【图3-3】，同时观察左侧 password 值的变化。 可以看到当断点在【图3-3】位置时，password 的值是我们输入的明文，到下一步时值就被加密过了。 ? 图3-3 同时可以定位 password 的加密位置在【图3-4】 ? 感兴趣的朋友可以试试上面的这些网站，总结出 md5 hash 的一些特征。 咸鱼总结了一些简单特征： 1. md5 hash的结果是固定不变的 2. md5 hash 后的结果为 16位 或 32 位 字母数字混合的结果 EOF
1.3K31发布于 2019-10-09来自专栏Python绿色通道Python爬虫进阶必备 | 关于MD5 Hash 的案例分析与总结
【图2-2】 图2-2 重新请求可以直接断在我们断点的位置，变量 v 与 变量 g 的值都是 undefine，变量N是变量c哈希后大写的结果。 先根据 XHR 请求添加一个 XHR 断点【图3-2】 图3-2 重新请求后在右侧堆栈栏逐步向上翻【图3-3】，同时观察左侧 password 值的变化。 可以看到当断点在【图3-3】位置时，password 的值是我们输入的明文，到下一步时值就被加密过了。 图3-3 同时可以定位 password 的加密位置在【图3-4】 图3-4 加密逻辑也非常简单。 咸鱼总结了一些简单特征： 1. md5 hash的结果是固定不变的 2. md5 hash 后的结果为 16位 或 32 位 字母数字混合的结果 EOF end
36310发布于 2020-02-26腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059
粤公网安备44030502008569号腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号