在免疫学的广阔领域中，PD-1（程序性死亡受体1）与PD-L1（程序性死亡配体1）作为关键的免疫检查点分子，对免疫系统的调节与平衡起着至关重要的作用。近年来，随着对肿瘤免疫逃逸机制的深入研究，PD-1与PD-L1在肿瘤微环境中的作用受到极大关注。本文主要为大家介绍PD-1和PDL-1的作用机制和相

一、POE的概念POE（PoweroverEthernet）是一种以太网供电技术，它允许在现有的以太网电缆中传输电力和数据信号，从而无需额外的电源线。POE技术广泛应用于IP电话、无线接入点、网络摄像头、安全系统和其他需要网络连接和供电的设备。二、POE供电系统的组成三、POE原理1. 供电

1.str.contains()，类似re.search()，检查是否包含特定字符串importpandasaspd#示例数据data={'col1':['apple','banana','cherry','pineapple','grape']}df=pd.DataFrame(data)#查找包含字母'a'的行pat

PowerDesigner12小技巧-pd小技巧-pd工具栏不见了-pd修改外键命名规则-pd添加外键1.附加：工具栏不见了调色板(Palette)快捷工具栏不见了PowerDesigner 快捷工具栏palette不见了，怎么重新打开，找回来呢上网搜索了一下”powerdesigner图形工具栏”,找到了找回PowerDesigner工具

TYPE-CPD供电协议消息格式PD定义了两种消息类型，分别为控制消息（ControlMessages）、数据消息（DataMessages）和扩展消息(ExtendMessages)。PD控制消息控制消息属于短消息类型，用于管理端口与设备之间的消息流或交换不需要额外数据的消息。控制消息的长度为16位长。控制消息的包

TYPE-CPD浅谈（四）当对接识别完成后，Provider会先在VBUS上提供5V，接着会在CC脚位上送出SourceCapability（SRC_CAP），格式如下:内容定义了供电的各种选项，如共有几组电源可选，相对应的电压电流等。当Consumer接收到SRC_CAP封包后，会针对电源列表的内容，挑选一组电压，再发出需求指令给Provid

第1章：初识Pandas本章将带领读者初步了解Pandas库，介绍其基本概念、功能特点和安装方法，同时学习Pandas的核心数据结构：Series和DataFrame。通过本章的学习，您将为后续章节的深入学习打下坚实的基础。1.1什么是PandasPandas是Python中用于数据分析和处理的强大工具库，主要功

2024发论文&模型涨点之——小波变换+Transformer小波变换（WaveletTransform,WT）和Transformer是两种强大的工具，它们在各自的领域内有着广泛的应用。小波变换是一种数学方法，用于分析信号的时间-频率特性，而Transformer则是一种深度学习模型，主要用于处理序列数据，特别是在自然语言

内容介绍掌握单特征分析的衡量指标知道IV，PSI等指标含义知道多特征筛选的常用方法掌握Boruta,VIF,RFE,L1等特征筛选的使用方法【理解】单特征分析什么是好特征从几个角度衡量：覆盖度，区分度，相关性，稳定性覆盖度采集类，授权类，第三方数据在使用前都会分析覆盖度采

    在Python的数据处理领域，pandas库无疑是一颗璀璨的明星。它为数据分析和处理提供了高效、便捷的方法。一、pandas简介    pandas是一个用于数据处理和分析的Python库，提供了数据结构Series和DataFrame，使得数据的操作和分析变得更加容易。二、主要数据结构

pd.DataFrame是pandas库中用于处理二维数据结构（表格型数据）的一个重要类。以下是关于它的详细介绍：一、创建DataFrame对象从列表创建可以使用一个嵌套的列表来创建DataFrame。例如：importpandasaspddata=[['Alice',25],['Bob',30]]df=pd.DataFrame(data,column

对表格数据的重新排列操作，称为reshape或pivot。有很多种方法对表格数据进行重塑。一、使用分层索引进行reshape分层索引提供了一种在DataFrame中重新排列数据的方法。主要有两个函数方法：stack：将数据中的列旋转或透视到行。unstack：从行转为列。还是用代码示例来学习

2024深度学习发论文&模型涨点之——小波变换+Transformer 小波变换与Transformer的结合主要探讨如何利用小波变换的多尺度特性来增强Transformer在处理信号和图像数据时的表现。具体来说，小波变换能够有效提取信号中的局部特征，并在时间和频率域上提供信息，这对于处理复杂的

在数据分析和建模过程中，处理缺失数据很重要，另外对于数据的筛选、清理和转换同样很重要。一、删除重复数据删除重复的行。DataFrame的方法duplicated()返回一个布尔序列，判断每一行是否重复（其列值与前一行中的列值完全相等则为重复）。另一个方法drop_duplicates()返回一个去

从机器学习的角度出发，所谓线性回归，指的是自变量（特征）加权求和汇总求得因变量（标签）的过程，比如，我们以前上学时，见到的函数y=w1x1+w2x2+b就是一个非常典型的线性回归模型，在进一步学习这个模型之前，我们需要讲解一些建模过程中应用到的概念。#导入相关包importnumpyasnpimportp

目录任务一：风险计量指标计算与分析1.1平均收益率计算1.2市场流动性（换手率）1.3市场情绪指标（波动率）指标的经济意义和分析任务二：系统性风险预测模型构建2.1多因子模型示例2.2使用GARCH模型预测波动性任务三：事前风控体系构建任务四：合理收益预期设定任务一：风险计量

USBPowerDelivery（USBPD）是基于USB规范的快速充电技术，是USB重要的规范之一。USB技术自发布已来，得到了很大的发展，并且由于USB自速电源供电（VBUS),使得有很多的小型设备开始使用USB接口进行供电，所以市面上也出现了五花八门的USB充电技术。随着USB3.0规范和TYPE-C接口的发布，在原来US

importpandasaspdimportglobpd.set_option('display.float_format',lambdax:f'{x:.0f}'ifpd.notna(x)elsex)dtypes={'所属区':str,'个人编号':str,'身份证号码':str,'姓名':str,'单位编号':str,&#

由于TYPE-C两头都一样，没有方向性，所以在对接前并不会有电源输出，数据主从也尚未定义。在PD的规范内，针对装置对接，定义了三个电阻来进行对接的识别。Rp:做为Provider需要在CC脚位上上拉一个Rp电阻。Rp电阻允许有三种阻值（pullhigh5V时，10K/22K/56K），这三种阻值也同时初步的宣告了Provid

以二进制格式存储（或序列化）数据的一种简单方法是使用Python的内置pickle模块。同时，pandas构造的对象都有一个to_pickle方法，该方法以pickle格式将数据写入磁盘。我们先把之前示例用到的ex1.csv文件加载到pandas对象中，然后将数据以二进制pickle格式写入examples/frame_p

一、分段读取文本文件在处理非常大的文件时，未找到合适的数据处理方法前，我们一般希望只读取文件的一小部分或遍历文件的较小块来做预处理或参考。这种情况可以采用分段读取文本文件的方式。我们加载一个10000行的ex6.csv文件，其内容如下：一般情况下，对于pandas读取大文件数据时

聊聊USBPowerDelivery两三事，接下来会依下列几个主题来探讨WhatisPowerDeliveryE-MarkerAttachedSourceCAPSinkCAPPowerRoleSwapDataRoleSwapVCONNSwapAlternateModeChargerDesignNoteWhatisPowerDeliveryUSB界面历经20年的演变，在界面上一直没有太

代码点击查看代码importnumpyasnpimportnetworkxasnximportpandasaspdimportpylabaspltn=6node=['v'+str(i)foriinrange(1,n+1)]A=np.zeros((n,n));A[0,[1,2]]=[2,7]A[1,2:5]=[4,6,8]A[2,[3,4]]=[1,3]A[3,[4,5]]=[1,6];A[4,5]=3G=nx.Graph(A