还是之前的那一堆csv数，主要算每列的中位数、四分位数、最大值、最小值等我在这里做个笔记，方便下次用的时候直接粘过来用#!usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-"""@author:Suyue@file:vilolinpic.py@time:2024/08/13@desc:"""importpandasaspddf=pd.rea

本文主要讲解基于Python、OpenCV和Selenium的自动化登录邮箱并解决滑动验证问题。在这个过程中，我们需要特别注意页面元素的准确定位以及文本框和验证码的frame嵌套问题。感兴趣的朋友们一起来学习吧，让我们一起探索解决这个挑战的方法。前言大家在进行自动化登录时可能都

 

原题链接题解首先，对于数字i如果location[i]<location[i-1]那么遍历次数需要+1，否则不变。因此，对于交换的数字x，y而言，他们只能影响x-1，x+1,y-1,y+1的遍历次数，只需要考虑有限的几种情况即可（需要特判abs(x-y)==1的情况）。code #include<bits/stdc++.h>u

看到这种类似的括号匹配的题目，一定要想到卡特兰数的证明过程呀（将(看成\(1\)，)看成\(-1\)，于是不难得出充分条件，虽然这道题目并不是直接这么给的，但是我看没人证明）剩下的看官方题解就好了，之所以可以删掉官方题解所说的\(x\)，是因为接下来如果\(x\)是\(r_1\)的答案候选项的话，由于\(r_1>

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_48964486/article/details/123150832————————————————————————————————————————————————关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据基本方法总结归纳及示例如下：1.

#课程作业2补充——个人笔记#直播链接：第二课堂作业讲解_哔哩哔哩_bilibili配合上个笔记：课程作业2——Pandas入门基本操作-CSDN博客作业用到的数据：链接：https://pan.quark.cn/s/4f673346914c提取码：gix8一.准备工作打开jupyterNoteBook参照Python入门（含python基础语法+

当使用IOB格式进行命名实体识别时，每个词汇都被标记为三种可能的情况之一：B-XXX、I-XXX或O。这里给出一个详细的例子来说明：假设我们有以下句子："JohnlivesinNewYorkCity."在这个例子中，如果我们要标注人名（PER）、地名（LOC）和其他（MISC）实体，可能的标注结果如下：John：B-PER（表示人

前言：今天演示下生产环境keepalived的部署方式，安装模式有很多，比如说主备模型和双主模型，主备分：抢占模式和非抢占模式。这里我会一一展开说具体怎么配置一、双节点均部署Nginx：第一步：上传安装包到/usr/local/第二步：安装编译依赖（使用普通用户需要家sudo）yuminstallgccgcc-c

我正在「拾陆楼」和朋友们讨论有趣的话题，你⼀起来吧？拾陆楼知识星球入口 ecoAddRepeater-loc{xy}-cellBUF-netNET ecoAddRepeater-offLoadAtLoc{xy}-cellBUF-netNET 都是指定插buf/inv物理位置，区别在于前者用于插buf/inv驱动原始net所有的inputterm，后

1.项目估算的基本内容2.基本估算方法3.WBS估算法4.资源估算的基本过程5.由工作量和开发周期来估算6.资源特征描述7.项目角色职能确定8.工期估算方法9.成本估算方法10.LOC估算法LOC（LinesofCode，代码行数）估算法是一种简单且直接的方法，用于估算软件开发项目的

 

MySQL乐观锁乐观锁认为当前的情况是最好的情况，即每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据droptableifexistssupply_address;--创建表CREATETABLEifnotexists`supply_address`(`id`int

文章目录前言1loc和iloc注意事项。（后面这些都会在笔记中提到）2DataFrame的维度一、DataFrame的创建---pd.DataFrame(data，index=None，columns=None)1字典创建DataFrame(字典转Dataframe很常用)2用numpy数组或者嵌套list创建DataFrame二、DataFrame的

目录DataFrameDataFrame特点：创建实例-使用列表创建实例-使用字典创建实例-使用NumPy数组创建实例-使用Series创建实例-使用ndarrays创建返回数据DataFrame的属性和方法访问DataFrame元素访问行：使用行的标签和.loc[]访问。修改DataFrame添

参考学习：日月光华 ---------python数据分析深度学习 写本文不是为了提供学习参考，主要目的是为了加强记忆，如需学习建议去到上述参考资料自行搜索学习； 上节记载了Series的入门操作，还提及了pandas库另外一个数据结构DataFrame这个数据结构有点像列表：下面是一种DataFrame

例如代码：frommultiprocessingimportPoolp1=Pool(4)s=[1,2,3,4]foriins:p1.apply_asny(某方法，args=(i))p1.close()p1.join()此时，某方法中也有一个多进程设置，这样的话就是双重多进程，只要是传入的参数之间是没有关系的，那么就没有问题。如果此时，最外层的apply_

数据集：阿里云盘https://www.alipan.com/s/gzRqUTiAgVM一、逻辑回归-预测考试通过1、导入模块#导入模块importpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_score``

DataFrame按条件筛选、修改数据：df.loc[]拓展创建一个DataFrame先通过字典创建一个学生信息的DataFrame。importpandasaspdStudent_dict={'姓名':['张三','李四','王五','赵六'],'性别':['男','女',

报错信息：中文：英文：ORA-00054:resourcebusyandacquirewithNOWAITspecifiedortimeoutexpired分析：资源忙，被占用了。故障处理1.检查哪个用户占用资源selectloc.session_id,obj.owner,obj.object_namefromv$locked_objectloc,dba_objectsobjwhereloc.object_id

正则式.matches应用我的解题思路：判断不符合标准的输入，以及switch函数进行情况选择importjava.util.Scanner;//注意类名必须为Main,不要有任何packagexxx信息publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerin=newScanner(Syst

1.模板匹配步骤模板匹配是一种基于图像的技术，用于在图像中寻找与给定模板图像相似的部分。由于模板图像的尺寸小于待匹配图像的尺寸，同时又需要比较两幅图像的每一个像素的灰度值，因此常采用在待匹配图像中选择与模板相同的尺寸的滑动窗口，通过比较滑动窗口与模板的相似程度，判

前言这下又不是官解了吧？模拟赛题，在一个月后又出现在了数据结构讲稿上，令人忍俊不禁。Solution官方解法是用线段树加矩阵，不过赛时的我显然没这么聪明，是想不到的。赛时我就只知道先发掘一些答案的性质。一、一些性质首先，发现这个撤销操作比较棘手，考虑没有撤销操作的情况下，每一

目录一、元组作为一级索引（一）示例1（二）示例2二、引入多级索引（一）多级索引的创建（二）多级索引中的数学选取 首先，导入NumPy库和Pandas库。importnumpyasnpimportpandasaspd一、元组作为一级索引如果想产生如下图所示的学生成绩表：因为DataFrame的行索

目录linux安装orace11g报·[FATAL]·[INS32035]无法在指定位置创建新产品清单1、执行静默安装命令后报错：提示如下2、解决方案：3、重新执行静默安装命令linux安装orace11g报·[FATAL]·[INS32035]无法在指定位置创建新产品清单1、执行静默安装命令后报错：提示如下正在启动Oracle