- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Hank’s Blog
3-5 处理缺失值
> x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > x[!is.na(x)] #找出不是缺失值 [1] 1 2 3 > x <- c(1,NA,2,NA,3) > y <- c("a","b",NA,"c",NA) > z <- complete.cases(x,y) #都不是缺失值的元素 > x[z] [1] 1 > y[z] [1] "a" > library(datasets) #import dat
52410发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
3-5 安装CICD管理平台：Jenkins
大家这里可以先安装gitlab工具，我就省事了，直接用gitee做源代码管理平台了。
35821编辑于 2023-01-09 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-5 spring cloud (下) 笔记
为了⽀撑⽇益增⻓的庞⼤业务量，我们会使⽤微服务架构设计我们的系统，使得 我们的系统不仅能够通过集群部署抵挡流量的冲击，⼜能根据业务进⾏灵活的扩展。那么，在微服务架构下，⼀次请求少则经过三四次服务调⽤完成，多则跨越⼏⼗ 个甚⾄是上百个服务节点。那么问题接踵⽽来：
88720编辑于 2022-05-17 - 来自专栏PHP实战技术
3-5年的PHPer常见的面试题
看到有很多，的总结一下，比较适合有一定经验的PHPer 平时喜欢哪些php书籍及博客？CSDN、虎嗅、猎云 js闭包是什么，原型链了不了解？ for与foreach哪个更快？ php鸟哥是谁？能不能讲
1.6K100发布于 2018-03-09 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-5)
代码清单3-5 void RecursiveSearch(int* number, int* answer, int index, int n) { if(index == n)
28220编辑于 2022-11-30 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
shape 属性查看数组的维度，返回值是一个元组，元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数。
87610编辑于 2022-05-25 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南3-5
在本章会介绍小程序的基本开发流程，结合前面章节的知识，完全可以独立完成一个体验很完善的小程序。为了让开发者更加了解小程序开发，在本章中还会通过常见的一些应用场景介绍小程序API的一些细节以及开发的一些技巧和注意事项。
36910编辑于 2025-08-25 - 来自专栏AI研习社
未来 3-5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？
所以以 3-5 年的跨度来看，这些工具依然会非常有用，甚至像 CNN 和 LSTM 之类的深度学习算法还在继续发展迭代当中。
71960发布于 2018-03-19 - 来自专栏iOS逆向与安全
写作小技能：卡片式写文章（用3-5张卡片写文）
挑战->核心概念->该怎么做->总结->升华 找到1张卡做大的核心概念 找到3-5张卡做子概念的内容 把这些卡片的“行动指引”总结下，列在最后做个行动指引大全。 .… 用3-5张卡片写文是个很好的体验：1.主题是自下而上生成，而不是逼你针对命题写一个。2. 内容是过去知识卡片的积累，而不是临时写一句，出去找一段儿。3.
1.6K10编辑于 2022-08-22 - 来自专栏Linux运维
时序数据选型、存储模型与选型
时序数据选型、存储模型与选型一、时序数据的特征与挑战时间戳驱动：数据天然带有时间维度，典型场景包括监控指标、传感器采集、交易日志。高吞吐写入：数据持续产生，要求数据库具备批量写入与乱序处理能力。 压缩与分区优化金融交易、日志分析Prometheus云原生监控拉取式模型与Kubernetes深度集成，PromQL强大应用监控、容器指标IoTDB工业物联网灵活序列模型面向设备数据优化，接口丰富工业场景、传感器数据四、选型考量维度场景匹配监控 选型建议：根据业务场景、数据规模与团队技术栈综合评估，避免“一刀切”。
61210编辑于 2026-01-04 - 来自专栏John Wong's Blog
前端技术选型
技术选型是我们必然会碰到的，我们常常面临的不是单个技术的选型，而是对于一个项目所涉及的一整套技术、方案、规范或者产品的选型。我们需要仔细的去权衡各种技术、各种组合的利弊，做出取舍。 技术选型需要考虑的因素 项目因素 明确现在项目的规模、重要程度。 项目的需求（特别是非功能性需求）也会限制技术的选型 团队因素 考虑团队的因素，也就是人的因素，考虑团队人员的技术组成。 如何进行技术选型 上面列出了很多技术选型需要考虑的因素，那么到底该如何进行技术选型呢？ 首先明确选型的需求和目的，最好能列出必须要考虑的各种因素以及评判标准。寻找候选技术和产品。 可以列个技术选型分析表（小的不太重要的技术选型不一定要这么麻烦，而重要的技术选型则可能要反复各个步骤多次） 团队、技术成熟度、性能、架构一致性... 选型最后 当一个技术或产品选型后，下面要做的便是接入和推进。抓住时机，坚定地推进。
1.4K10编辑于 2021-12-23 - 来自专栏顶级程序员
前端框架选型
本文将详细介绍框架选型 框架与库 库(lib)具有以下三个特点： 1、是针对特定问题的解答，具有专业性； 2、不控制应用的流程 3、被动的被调用 框架(frameword)具有以下三个特点： 1、具有控制反转 == SPA(单页系统) SPA应用程序的逻辑比较复杂，需要一种模式来进行解耦，但并不一定是MV*模式 最后 最后推荐一个框架选型网站https://www.javascripting.com，该网站根据不同的需求的选择 ，给出当下流行的框架选型 ? 作者：小火柴的蓝色理想 链接：www.cnblogs.com/xiaohuochai/p/7041595.html 本文是蔡剑飞、郑海波老师的《产品前端架构》课程中《框架选型》章节的学习记录
2.1K60发布于 2018-05-03 - 来自专栏硬件工程师
运放选型
事先声明，这只是本人的一点小小见解，如有错误，不妥，还请指出，大家共同进步！！！谢谢。
98620编辑于 2022-08-29 - 来自专栏全栈程序员必看
OLAP组件选型
OLAP组件选型 一、OLAP简介 1、olap准则 2、OLAP场景的关键特征 3、与oltp比较 二、开源引擎 1、Hive 2、spark SQL 3、presto 4、kylin 5、impala 6、druid 7、Greeplum 8、clickhouse 三、选型要求 1、实时性要求较高，对接kafka，实时查询数据 2、可以接入hive数据 3、单表查询数据较多，较少的join，在数仓中完成宽表构建 Spark SQL、Presto、Kylin、Impala、Druid、Clickhouse、Greeplum等，可以说目前没有一个引擎能在数据量，灵活程度和性能上做到完美，用户需要根据自己的需求进行选型 没有完整的事务支持 不支持二级索引 有限的SQL支持，join实现与众不同 不支持窗口功能 元数据管理需要人工干预维护 三、选型要求 1、实时性要求较高，对接kafka，实时查询数据
3.7K30编辑于 2022-11-17 - 来自专栏ThoughtWorks
技术选型指南
这是一篇综合类技术选型指南，试图为你提供一份比较通用的技术选型思维框架。当你需要进行技术选型时，可以参照它来设计自己的决策树。 ---- 反模式 有一些技术选型策略可能会导致灾难性的失败，这些选型中存在一些共同的反模式，比如： 舆论驱动选型 人云亦云，盲目听信外人或者某些布道师的主观性言论，这就是舆论驱动选型。 单一指标驱动选型 根据任何一个单一指标进行选型都会给你带来灾难，更何况很多指标并不适合作为选型的依据。 如果技术选型只是个数字游戏，那还要你干嘛？ 话语权驱动选型 这几乎是最糟的选型，但却屡见不鲜。技术栈的更迭往往会带来话语权的变化，而这将给公司带来灾难。 粉丝驱动选型 对于生命线产品，最糟糕的选型莫过于粉丝驱动选型了，这次可没有“几乎”。对于技术人员来讲，最重要的特质是客观冷静，这样才能配得上“专业”二字。
1.4K30发布于 2019-05-05 - 来自专栏技术随笔心得
微服务选型
微服务架构的缺点： 1、分布式部署，各个业务以http或者RPC方式进行调用，一定程度上增加了调用的复杂性(相比于集中式服务的进程内函数堆栈调用) 2、服务之间协议的选型
64720发布于 2021-04-13 - 来自专栏SAP梦心的SAP分享
再谈ERP选型
这几天收到老友的消息，谈及他们公司ERP选型的结果，基本上确定了使用Oracle EBS，因此闹了接近一年的选SAP还是选Oracle的纷争落下帷幕。 算起来我也是经历了几次系统的选型，我所考虑的都是从业务层面，需求层面，公司战略以及期望，架构成熟度、未来拓展和费用等几个方面来考虑一套系统是否能满足需要。 选型选型，完全就避不了考虑太多的东西，但企业在选型之前，或许应该端正自己的观念，明确自己的需求，梳理企业技术路线，这样才不至于有偏差。 ? ----
1.8K00发布于 2018-07-31 - 来自专栏硬件工程师
DAC芯片选型
下面简单介绍平时的DAC芯片选型： 一：分辨率 另一种表达是数字量输入位数；因为这两者存在确定的关系：对于5V的满量程，采用8位的DAC时，分辨率为5V/256=19.5mV;当采用10位的DAC时，分辨率则为
1.3K20编辑于 2022-08-29 - 来自专栏硬件工程师
LDO选型指南
突出优点：具有最低的成本，最低的噪声和最低的静态电流。外围器件很少，最低可为一两个旁路电容。负载响应快。
1.7K40编辑于 2022-08-29 - 来自专栏电子篇
TVS选型指南
由于其在电路中的极其重要的地位，但是，针对TVS的选型过程，很多厂家都是直接给推荐电路，直接告诉设计者答案选择哪个器件，却很少对选型过程提供理论计算，大部分的电子工程师针对TVS选型的时候，老人凭经验 三、选型过程了解了TVS的基本参数，我们就开始进入最重要的TVS选型的过程了。 选型的过程可以按照以下的步骤进行：展开代码语言：TXTAI代码解释1.选择TVS最高工作电压Vrmw；2.选择TVS钳位电压VC；3.选择TVS的功率；4.评估漏电流Ir的影响；5.评估结电容的影响；选择 1000μs波形下TVS的最小功率Pactual为：-------其中di/dt为波形转换系数，如实际测试波形为其他波形，如8/20μs波形，建议di/dt取，如测试波形为10/1000μs，取，实际选型中 四、选型实例电路的正常工作电压VCC是24V，最高工作电压Vmax是26V,后级电路可承受的最高瞬态电压为50V，实验的测试波形为8/20μs波形，测试电压500V，测试电源内阻及PPTC的静态电阻合计为
89210编辑于 2025-11-12
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