文章目录前言一、数组运算二、数组广播三.数组与标量间的运算总结前言Numpy数组不需要遍历循环，即可对每个元素执行批量的算术运算操作，这个过程叫做矢量化运算。不过。如果两个数组的大小(ndarray.shape)不同，则它们进行算术运算时会出现广播机制。除此之外，数组

原文链接：MyBatis批量插入不用foreach–每天进步一点点(longkui.site)近日，项目中有一个耗时较长的Job存在CPU占用过高的问题，经排查发现，主要时间消耗在往MyBatis中批量插入数据。mapperconfiguration是用foreach循环做的，差不多是这样。（由于项目保密，以下代码均为自己手写的demo

编程题目解析假设数据项定义如下:DATA1DB'HELLO!GOODMORNING!'DATA2DB20DUP(?)用串操作指令编写程序段,使其分别完成以下功能:(1)从左到右将DATA1中的字符串传送到DATA2中。(2)传送完毕后,比较DATA1和DATA2中的内容是否相同(3)把DATA1中的第3和第4字节装人AX。(4)

一、简述滤波是图像处理领域应用非常广泛的工具之一，它可以改善图像质量，包括去除高频噪声与干扰、图像平滑等。我们常见的空间滤波有中值滤波和均值滤波。图像可以看成是一个定义在二维平面上的信号，该信号的幅值对应像素的灰度（彩色图像对应RGB三个分量）。图像的频率指的是空间频

/*对于"day1总杯数"字段的各行数据，进行去重累加*/functionconvertNullToZero(value){  if(isNaN(value)===true){    return0;  }else{    returnvalue;  }}vardata1=[];for(vari=0;i<data.length;i++){  varrow=data

docker存储docker镜像有多个只读层叠加而成，启动容器是，docker会加载只读镜像层，并在镜像栈顶部添加一个读写层如果运行中的容器修改了现有的一个已经存在的文件，那该文件将会从读写层下面的只读层复制到读写层，该文件的只读版本依然存在，只是被读写层中该文件的副本所隐藏此即“写时

事件背景：Linux系统重启后lvm信息全部丢失，无法识别pv等信息。遇到上述情况需要恢复lvm信息，尝试以下步骤：1）尝试重启Linux系统，看是否能看到vgpvlv信息，能否挂载使用2）重启后不能恢复，按照如下步骤处理： 解决方案：1、使用lvm备份文件并指定原pv的UUID创建pv。pvcreate/dev/v

1.算法运行效果图预览  2.算法运行软件版本matlab2022A 3.算法理论概述3.1BP神经网络结构       一个典型的BP（Backpropagation）神经网络包含输入层、隐藏层和输出层。假设我们有一个三层的BP神经网络，其结构如下： 输入层：有n个节点，代表n种影响空气质量

Docker镜像的默认目录为/var/lib/docker下的子目录image，假设换到新的目录/data1/docker，可按如下步骤操作：1、停掉docker守护进程：systemctlstopdocker2、创建新的镜像存放目录：mkdir-p/data1/docker3、创建或编辑Docker的配置文件/etc/docker/daemon.json：#cat

仅作记录QueueHandle_tq_handle;q_handle=xQueueCreate(5,1);staticvoidsend_Task(void*pvParameters){uint8_tdatat=8;while(1){BaseType_txReturn=xQueueSend(q_handle,&datat,0);if(pdPASS==xReturn)

最开始，博主介绍一下自己的环境：SQLSever2008R2SQLSever大致都差不多1.通过自带软件的方式首先找到下载SQLSever中提供的导入导出工具如果开始界面没有找到自己下载的路径C:\ProgramFiles\MicrosoftSQLServer\100\DTS\Binn下的DTSWizard.exe文件导出1.1

在安装anaconda到/home/xxx时无法正常安装，根据以下报错信息到网上查询之后发现是内存空间不足导致的，使用df命令查看安装前/home目录下还有4G空间，但是报错后只剩下了60多MB。[53453]Failedtoexecutescript'entry_point'duetounhandledexception!改装miniconda，minico

数据来源：某企业销售的6种商品对应的送货及用户反馈数据解决问题：配送服务质量是否存在问题是否存在尚有潜力的销售区域商品是否存在质量问题分析过程：数据清洗①重复值、缺失值、格式调整②异常值处理（比如：消费金额存在等于0的情况，属于异常等）数据规整比如：增加一列辅

1.random随机模块返回两数之间的随机数，不包括尾数：random.randrange()importrandomprint(random.randrange(1,10))#3返回两数之间的随机数，包括尾数:random.randint()importrandomprint(random.randint(1,10))#返回1-10之间的一个随机数，包括10#7随机选取0到100间

利用Numpy和Pandas对数据进行清洗，包括去除重复记录、处理缺失值和异常值，实现代码如下：点击此处下载数据集#coding=utf-8#导入必要的库importpandasaspdimportnumpyasnp#导入数据及输出格式defread_data(filename):data=pd.read_csv(filename)

alize源码https://github.com/ALIZE-Speaker-Recognition/alize-corehttps://github.com/ALIZE-Speaker-Recognition/LIA_RALLIA_RAL提供了四个官方例子https://alize.univ-avignon.fr/https://alize.univ-avignon.fr/doc/01_GMM-UBM_system_with_ALIZE3.0.tar.gzhttps://

第六天-七天首先用vi命令打开一个文件末行模式命令：esc键对文件做过修改后，强制退出命令：：q！没有对文件做过修改退出命令：：q保存退出：命令：wq将xuexi信息显示屏幕上实战演示并写入答案echo“xuexi”创建1.txt文件并复制到/home目录实战演示并写出命令touch1.txtcp

背景环境：hdp2.6.6部署的小集群（4节点），这个投入生产后，转手了很多批次人维护，安装源介质这些通通都找不到了，目前官网无法下载hdp的安装介质，中途有坏了一个节点的系统盘，维修好了后，因为没有安装介质，一直都没有恢复。集群部署了4个jn，昨天一个节点的data1故障，导致namenode异常无法启动和ha

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30832原文出处：拓端数据部落公众号本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法，然后重点阐述了K-均值算法的基本思想，对K-均值算法的优缺点做了分析，回顾了对K-均值改进方法的文献，最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了

拉取镜像dockerpulljenkins/jenkins:ltsdocker-compose.yml文件version:'3.1'services:jenkins:image:jenkins/jenkins:ltscontainer_name:jenkinsvolumes:-/data1/data/jenkins/:/var/jenkins_home-/data1/data/jenk

#!/bin/bash#ExampleinstallationnextcloudonUbuntu22.04LTS#https://docs.nextcloud.com/server/latest/admin_manual/installation/example_ubuntu.html#Youcanuse.debpackagestoinstalltherequiredandrecommendedmodulesforatypicalNextcloudinstal

当我们使用Python语言编写程序时，根据一些实际业务需求，就需要改变语句流的执行顺序，这时候就离不开Python的控制流语句，来控制代码执行的逻辑，这就是我们下面要讲的控制流语句。1、条件控制if假设有a，b两个数字，用Python打印出他们的大小关系。a=3b=5ifa<b:print("a<b"

1.md5对密码加密#md5加密importhashlibdefget_md5(data1):#传入加密的参数data1=hashlib.md5(data1.encode())#解密获得人类能看懂的字符串data_md5=data1.hexdigest()returndata_md5  2.发送requests.post请求fromtool.md5i

求最大公约数伪代码1.上网查找什么是求两个数的最大公约数的欧几里得算法（辗转相除法），提交算法说明和网上链接。欧几里得算法（辗转相除法）是求两个数的最大公约数的经典算法。其基本思想是：用较大的数除以较小的数，然后用余数作为新的被除数，继续进行操作，直到余数为0，此时的除数即为最

data=xlsread('D:\matlab\Markowitz_data.xlsx','B3:G242')data1=data/100ExpCovariance=cov(data1)%协方差ExpReturn=mean(data1)%均值H=ExpCovariance;f=[0;0;0;0;0;0];A=[];b=[];Aeq=[ExpReturn;ones(1,6)];disp(Aeq)min_return=0.006;