之前的工作干的腻歪了，这个月我换了新的工作，从数据开发领域转到了数据安全领域，还有很多东西需要学习，忙于新工作上的事情，很久没有更新了，其实根本的原因还是懒惰，后面将会有所改善。...不知道结果不要紧，先这样想，s1 是你自己知道的信息，s2 是别人知道的信息。 那 s1 & s2 就是你知道的，别人也知道的信息，是交集，两人初次见面，多聊一聊交集，可以增进彼此的关系。...同样的，s2 - s1 就是自己不知道，但别人知道的东西，这些就是沟通中要获取的信息。这个结果集记为 X。...s1 | s2 就是自己和他人的全部信息，代表一个圈子，提升 s1 | s2 就要扩大自己的圈子。这个结果集记为 Y。 s1 ^ s2 就是 C 的结果加上 X 的结果，叫做对称差集。...对称差集越大，表示一个团队的差异性越大，信息就越有流动价值，对自己的提升也大。相反，对称差集越小，表示大家都差不多，信息没有任何流动价值，也许是时候换一个圈子了。
基于vivado HLS的帧差图像实现 作者：晨 1. 帧差法原理 帧差法的实现非常简单： ?...如图可见，由目标运动引起的运动变化区域包括运动目标在前后两帧中的共同位置(图中黑色区域)、在当前帧中新显露出的背景区域和新覆盖的背景区域三部分。 数学原理： ?...2.vivado HLS实现 Vivado HSL是xilinx公司推出的高层次综合工具，使用C/C++就能实现传统的verilog语言进行的开发，降低了开发难度，内置的hls视频库实现了基本的opencv...namespace cv; const int N = 2; int main(int argc, char** argv) { for (int i = 0; i < N; i++) { //获取图像数据...点击OK 完成IP的生成 ? 生成的IP 然后就可以在vivado中调用IP了，我们下期再讲如何调用 ?
数据预处理是数据科学管道的重要组成部分，需要找出数据中的各种不规则性，操作您的特征等。...Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...相同的命令是： pip install pandasgui 要在 PandasGUI 中读取 文件，我们需要使用show()函数。让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。
基于FPGA的帧差法仿真实现 一、帧差法的原理及应用 帧差法就是帧间差分法，帧差法是最为常用的行动目标检测措施之一，原理即是在图像序列邻接两帧或三帧间基于像素做差分运算来获取。...帧差法主要通过下面式子实现，其中 x1 和 x2 分别为当前帧和上一帧同一位置坐标的像素点灰度值，T 为预设的参考分割阈值，y 为最终输出的二值结果 ? 二、帧差分法实现步骤 1、实验框图 ?...d、 Framel_diff :此模块用于帧差法的实现。 e、 Imwrite_fra :此模块用于读取帧差之后的结果。...三、帧差法的FPGA仿真实现 帧差法的原理比较简单，就是实时图像的相邻两帧或者三帧做差，FPGA的实现的难点在于大部分FPGA的内部存储（BRAM）不足以存取一幅完整图像的数据，这时就需要借助外部的SDRAM...end 148. end 149. 150. endmodule 代码解释： 帧差法代码主要分为两个模块一个RAM用于存储一帧图像，Frame_Difference模块用于实现两帧之间点对点做差
>>> import pandas as pd >>> import numpy as np # 生成模拟数据 >>> df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(...54 1 53 28 2 18 87 3 56 40 4 62 34 5 74 10 6 7 78 7 58 79 8 66 80 9 30 21 # 纵向一阶差分...38.0 -47.0 4 6.0 -6.0 5 12.0 -24.0 6 -67.0 68.0 7 51.0 1.0 8 8.0 1.0 9 -36.0 -59.0 # 横向一阶差分...，当前列减去左边的列 >>> df.diff(axis=1) a b 0 NaN 33.0 1 NaN -25.0 2 NaN 69.0 3 NaN -16.0 4 NaN -28.0...3.0 12.0 4 44.0 -53.0 5 18.0 -30.0 6 -55.0 44.0 7 -16.0 69.0 8 59.0 2.0 9 -28.0 -58.0 # 纵向二阶差分
在使用 pandas 进行数据分析时，进行一定的数据探索性分析（EDA）是必不可少的一个步骤，例如常见统计指标计算、缺失值、重复值统计等。...使用 df.describe() 等函数进行探索当然是常见操作，但若要进行更完整、详细的分析缺则略显不足。 本文就将分享两个用于数据探索的 pandas 插件。...pandas_profiling 首先要介绍的是pandas_profiling，它扩展了pandas DataFrame的功能，这也是在之前多篇文章中提到的插件。...，该报告还包含以下信息： “ 类型推断：检测数据帧中列的数据类型。...以上两个插件都可以在「pandas进阶修炼300题」的【4-2】节中进行指导性体验！
在使用 pandas 进行数据分析时，进行一定的数据探索性分析（EDA）是必不可少的一个步骤，例如常见统计指标计算、缺失值、重复值统计等。...使用 df.describe() 等函数进行探索当然是常见操作，但若要进行更完整、详细的分析缺则略显不足。 本文就将分享两个用于数据探索的 pandas 插件。...pandas_profiling 首先要介绍的是pandas_profiling，它扩展了pandas DataFrame的功能，这也是在之前多篇文章中提到的插件。...只需使用pip install pandas_profiling即可安装，在导入数据之后使用df.profile_report()一行命令即可快速生成描述性分析报告 可以看到，除了之前我们需要的一些描述性统计数据...，该报告还包含以下信息： “ 类型推断：检测数据帧中列的数据类型。
DateTime类型包含了表示某个日期（年、月、日）的数据以及时间值，可以使用指定的成员以各种形式将他们格式化。 TimeSpan结构允许你方便地使用各个成员定义和转换时间单位。...样例代码： /// /// 计算时间差 /// /// <param name="DateTime1...Days:返回用天数计算<em>的</em>TimeSpan值。 Duration:获取TimeSpan<em>的</em>绝对值。 ...Hours:返回用小时计算<em>的</em>TimeSpan值 Milliseconds:返回用毫秒计算<em>的</em>TimeSpan值。 Minutes:返回用分钟计算<em>的</em>TimeSpan值。 ...Ticks:返回TimeSpan值<em>的</em>tick数。 TotalDays:返回TimeSpan值表示<em>的</em>天数。 TotalHours:返回TimeSpan值表示<em>的</em>小时数。
在许多情况下，需要比较多个列表，获取它们有或没有交集、差集等等，在 JavaScript 有一个数据类型可以很好的实现这些需求，那就是 Set 。 Set对象就像一个数组，但是仅包含唯一项。...Set 是一种抽象数据类型，它是由其行为定义的，类似堆栈和队列数据结构。 JavaScript Set Javascript 中的 Set 是非常基础和简单的，它不像其他语言那样提供通用的集操作功能。...，主要就是数据里的集合操作： 获取两个集合的并集 union 获取两个集合的差集 difference 获取两个集合的交集 intersection 获取两个集合的对称差集 intersectionDifference...操作将返回一个新的集合，新集合只包含在一个集合中并且不在另一个集合中的元素，即数学的差集概念。...{ biggerSet.has(item) && intersectionSet.add(item); }); return intersectionSet; } 对称差集
在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...FCS：循环冗余校验字段，用来对数据进行校验，如果校验结果不正确，则将数据丢弃。该字段长4字节。 IEEE802.3帧格式 Length:长度字段，定义Data字段的大小。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...js没有直接的方式来获取两个列表的交集，需要自己写一个函数，如下： function jiaoji(arr_1,arr_2){ //先对arr_1进行一次深拷贝，防止对原两个列表造成影响 let...temp_list = $.extend([],arr_1) arr_1.forEach(function(value){ //如果arr_1的元素不在arr_2中，那么去掉temp_list...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。...总结（以下内容转载自allen6268198的博客）： 由于CAN总线发送帧时，仲裁方法只依靠帧ID号，当有两个相同ID号的帧同时竞争总线时，总线就无法判别出让哪个设备先发送帧，于是就造成总线冲突。
uniq -d是只打印重复行 -u是只打印独一无二的行 文件A : abcd 文件B: cdef 取并集:A + B sort A B|uniq ?...取差集:A - B sort A B B|uniq -u ? 取差集:B - A sort A B A|uniq -u ?
spark 计算两个dataframe 的差集、交集、合集，只选择某一列来对比比较好。新建两个 dataframe ： import org.apache.spark....(2, "2143"), (4, "f8934y") )).toDF("label", "sentence") sentenceDataFrame1.show() } 差集
MySql计算两个日期的时间差函数 MySql计算两个日期的时间差函数TIMESTAMPDIFF用法: 语法： TIMESTAMPDIFF(interval,datetime_expr1,datetime_expr2...) 说明: 返回日期或日期时间表达式datetime_expr1 和datetime_expr2the 之间的整数差。...，可以比较FRAC_SECOND、SECOND、 MINUTE、 HOUR、 DAY、 WEEK、 MONTH、 QUARTER或 YEAR几种类型，第二个和第三个参数是待比较的两个时间，比较是后一个时间减前一个时间...，具体用法如下: SELECT TIMESTAMPDIFF(DAY,'2012-10-01','2013-01-13'); 返回结果是104，这里比较的是两个时间的天数差； SELECT TIMESTAMPDIFF...(MONTH,'2012-10-01','2013-01-13'); 这里比较的是两个时间的月份，返回的结果是3； 第二种方法： DATEDIFF函数，就传入两个日期函数，比较的DAY天数，第一个参数减去第二个参数的天数值
你是否遇到过这种情况:有一串数据,你想知道每两个相邻的数据之间的差值是多少?比如你记录了每天的气温,想看看今天和昨天的温差有多大。这时候,pandas.diff() 这个方法就派上用场了。...diff()方法可以计算出相邻数据之间的差值,让你一目了然地看出数据的变化趋势。它有以下几个常见用途: 分析时间序列数据的变化情况。...无论是做数据分析还是简单查看变化趋势,它都是一个好帮手。这是 pandas 快速上手系列的第 7 篇文章，希望对你有帮助。...如果是正值n, 表示当前元素与n行之前的元素的差分。 如果是负值-n, 表示当前元素与n行之后的元素的差分。...axis=0 计算差分的轴, 0 表示计算行与行之间的差分(通过索引标签沿轴向对齐), 1表示计算列与列之间的差分。
golang如何计算两个日期之间的日期差？ 日期格式：“2017-09-01” ，“2018-03-11” 这就需要使用 time 包了。...time 包有个函数 Parse 可以将时间字符串解析成 Time 对象，而 Time 对象有个 Sub 方法可以计算与某个时间的差，返回值是 Duration 对象，而 Duration 有一个 Hours..._ := time.Parse("2006-01-02", "2018-03-11") d := a.Sub(b) fmt.Println(d.Hours() / 24) } 解析两个日期...，然后把两个日期的时间都设为0点0分0秒，然后两个日期相减，得出的duration差额除以86400 * time.Second
datepart,startdate,enddate) 例子： TIMESTAMPDIFF(HOUR, '2010-04-23 17:53:38', '2010-04-22 15:49:43') 可以指定结果的单位...小时:hour 秒:second 表中有两个时间的字段（开始时间和结束时间）,使用group by进行分组，计算每组的平均时间差。...需要先计算每条数据的时间差，再使用sum()将时间差进行求和。最后在代码中计算平均数。
Pandas的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的...对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。...类似一维数组的对象 由数据和索引组成 索引(index)在左，数据(values)在右 索引是自动创建的 [图片上传失败...(image-3ff688-1523173952026)] 1....DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型 索引包括列索引和行索引 [图片上传失败...
1. pandas入门篇 pandas是数据分析领域的常用库，它被专门设计来处理表格和混杂数据，这样的设计让它在数据清洗和分析工作上更有优势。...1. pandas数据结构 pandas的数据结构主要为: Series和DataFrame 1.1 Series Series类似一维数组，它由一组数据和一组与之相关的数据标签组成。...pandas的isnull和notnull可用于检测缺失数据。...将两个Series相加，Series会根据运算的索引标签自动对齐数据。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多 个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。
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