（先来一波操作，再放概念） 远程帧和数据帧非常相似，不同之处在于： （1）RTR位，数据帧为0，远程帧为1； （2）远程帧由6个场组成：帧起始，仲裁场，控制场，CRC场，应答场，帧结束，比数据帧少了数据场...（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。...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！...远程帧就像命令,命令相应的节点返回一个数据包....应用（划重点）：如果需要CAN上某个节点向你发送数据，你可以用这个节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），这样节点接收到这个Remote frame之后会自动发送数据给你！
图 2 二、 HEVC标准制定前后多划分及多参考行帧内预测技术的演进 在HEVC标准制定的初期阶段， JCTVC-A111 [2] 以及JCTVC-A118 [3] 提出了基于行或列的帧内预测技术。...该技术将每一行或列作为预测、变换以及熵编码的基本单元。每一行（或列）编码及重构之后，其重构像素值可以用来预测下一行（或列）的像素值。...对于采用该技术的预测单元，其需要编码一个比特位来标记当前预测单元采用的是逐行的帧内预测技术还是逐列的帧内预测技术。由于该技术大大减小了预测像素和参考像素之间的距离，编码性能得到显著提高。...编码端可以从N个参考像素行中任意的选择一行对当前预测单元中的像素进行编码，并将选定的参考像素行的索引传递到解码端，解码端则根据接收到的参考像素行索引对当前预测单元进行预测。...四、 总结 本文总结了从HEVC到VVC标准的过程中多参考行预测技术和子块预测技术的演进。与HEVC相比，新一代VVC标准采纳了改进后的多参考行预测技术以及子块预测技术。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...语法 要创建一个空的数据帧并向其追加行和列，您需要遵循以下语法 - # syntax for creating an empty dataframe df = pd.DataFrame() # syntax...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
今天演示一个简单的例子，也是经常看到网友问的问题，将一个工作表中的数据复制到另一个工作表。 如下图1所示，有3个工作表，需要将工作表“新数据#1”和“新数据#2”中的数据复制到工作表“汇总”中。...其中，在“汇总”工作表中已经有部分数据。 ? 图1 工作表“新数据#1”中的数据如下图2所示。 ? 图2 工作表“新数据#2”中的数据如下图3所示。 ?...Selection, Selection.End(xlDown)).Select Range(Selection, Selection.End(xlToRight)).Select 表示从所选单元格开始，向下至该列数据末尾...，向右至行数据末尾的区域。...Selection.End(xlDown).Select ActiveCell.Offset(1,0).Range("A1").Select 表示选择最后一行数据之后的空行中的第1个单元格。
本文将详细解析以太网帧、ARP数据报、IP数据报、UDP数据报和TCP数据报的协议格式，帮助你更好地理解网络通信中的数据格式和结构。图片2....以太网帧以太网是一种最常用的局域网技术，它使用以太网帧来传输数据。...以太网帧的格式如下： 目的MAC地址(6字节) 源MAC地址(6字节) 类型(2字节) 数据(46-1500字节) CRC(4字节)目的MAC地址：指示数据帧的接收方的物理地址。...目的端口号：指示数据报的接收方端口号。序列号：用于按序传输和接收TCP数据报。确认号：表示数据报的接收方期望接收的下一个字节。首部长度：指示TCP首部的长度，以32位字长度为单位。...选项：用于扩展TCP首部的功能。数据：传输的有效数据。7. 总结本文深入解析了常见网络协议格式，包括以太网帧、ARP数据报、IP数据报、UDP数据报和TCP数据报。
在某些情况下，作为DBA，您需要将模式和特定表的内容从数据库复制到同一实例中或在不同的SQL实例中，例如从生产数据库中复制特定表到开发人员以进行测试或排除故障。...在SQL导入和导出向导的指定表复制或查询中，从一个或多个表或视图中选择复制数据。单击Next。...如果您安排将表复制到目标数据库，而不关心表的关系和顺序，那么此方法是将表从源数据库复制到目标数据库的一种快速方法。 使用此方法，表的索引和键将不会被转移。...ApexSQL Diff和ApexSQL数据Diff工具的组合对于复制SQL数据库表很有用，方法是为这些表的模式生成一个完整的脚本，其中包含索引和键，并且顺序正确，表的数据处理标识列插入。...使用ApexSQL脚本: ApexSQL提供的另一个有用工具是ApexSQL脚本工具，它可用于将SQL Server表数据和模式从源数据库复制到目标数据库。
创建新表复制原有表的结构和数据 create table new_table as select * from old_table; 复制一张表的数据到另一张表(表结构相同) INSERT into...table1 select * from table2; 复制一张表的数据到另一张表(表结构相同) INSERT into table1(表中字段1,表中字段2) select 表中字段1,表中字段
3为Trunk模式，列表包含该数据帧的VLAN ID，直接发出。...（所以如果接口没有允许，那么该对应的数据就通不过了，这个是常见的一个故障） （7）一个数据包在整个交换网络中的传递离不开access与trunk的配合，要学会access与trunk的运用。...（1）在一个VLAN交换网络中，以太网帧有两种形式出现： 无标记帧（Untagged帧）：简称untag，原始、没有打上4字节VLAN的标签的帧。...Tag帧以及untag帧 （3）access模式下，一个接口只能加入一个VLAN，适合对接处理不了Tag帧的设备，这样在进入的时候打上对应的Tag，出来的时候，剥离Tag交给终端设备，既可以完成通信，又实现了...，但是不会影响其他的广播域（一个VLAN属于一个广播域） 增强局域网的安全性：VLAN间的所有数据包是相互隔离的，不会影响到其他VLAN用户。
目录 抓包过程 以太网帧（也叫MAC帧）首部分析 IP数据包首部分析 抓包过程 使用了 Wireshark 进行抓包，用两个最常用的 curl 和 ping 命令来演示抓包情况，开启抓包。...IP数据包过来了，MAC 层会给分别使用6个字节为其加上“源mac地址”和“目标mac地址”，并且花2个字节为其指明是哪种类型的IP数据报(目前有IPV4,IPV6两种类型)，4字节“FCS帧检验序列”...“首部长度”的）； 服务类型：网络中的数据包有着急的，有不着急的，比如你和别人聊微信，这个包就比较着急了，如果你是在发邮件，那么点击了发送让他慢慢溜达过去也是没问题的。...首部的20个字节，数据链路层能接受的IP数据大小是1480字节，正因为这两货大小不一样，如果一个数据包大于了1480字节，网络层要把包送给数据链路层传输，才需要后面的分片） 标识：用途就是数据包分片之后可以根据标识的编号...校验过程 源地址和目标地址无需多说了 可选字段，填充：ipv6已经将这个可选的去掉了，因为可变就要可控，就要增大处理时间，这里是为了增大IP数据包的功能，但是实际上很少用到。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...Application.ScreenUpdating = False '赋值为工作表Sheet1 Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表中的最后一个数据行...("O2:T"& lngRow) '查找的数据文本值 '由用户在文本框中输入 FindWhat = "*" &Me.txtSearch.Text & "*...GoTo SendInfo End If '清空工作表Sheet2 Sheets("Sheet2").Cells.Clear '获取数据单元格所在的行并复制到工作表
； 34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)； 37、cvCvtColor...； 41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量； 42、cvFlip：围绕选定轴翻转； 43、cvGEMM：矩阵乘法； 44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素； 45、cvGetCols...：从数据的相邻的多列中复制元素； 46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素； 47、cvGetDims：返回数组的维数； 48、cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小； 49...、cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值； 50、cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值； 51、cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回； 52、cvGetSubRect...：从一个数组的子区域复制元素值； 53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内； 54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内； 55、cvInvert
：用可选的缩放值转换数组元素类型； 34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积...：计算两个向量的点积； 41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量； 42、cvFlip：围绕选定轴翻转； 43、cvGEMM：矩阵乘法； 44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素；...45、cvGetCols：从数据的相邻的多列中复制元素； 46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素； 47、cvGetDims：返回数组的维数； 48、cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小...； 49、cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值； 50、cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值； 51、cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回； 52、cvGetSubRect...：从一个数组的子区域复制元素值； 53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内； 54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内； 55、cvInvert
(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 构造函数： pandas.DataFrame...和另一个DataFrame。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import...，它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行) minor_axis axis 2，它是每个数据帧(DataFrame)的列 pandas.Panel(data, items, major_axis..., minor_axis, dtype, copy) 构造函数的参数如下: 参数 描述 data 数据采取各种形式，如：ndarray，series，map，lists，dict，constant和另一个数据帧
mkdir（英文全拼：make directory）：创建一个新的目录 rmdir（英文全拼：remove directory）：删除一个空的目录 cp（英文全拼：copy file）: 复制文件或目录...的文件) 一起列出来(常用) -d ：仅列出目录本身，而不是列出目录内的文件数据(常用) -l ：长数据串列出，包含文件的属性与权限等等数据；(常用) 将家目录下的所有文件列出来(含属性与隐藏档) [root...案列演示 # 新建一个文件夹 mkdir test # 新建多个文件夹 mkdir test1 test2 test3 # 新建一个多层级文件夹 mkdir -P test4/test5/test6...cp (复制文件或目录) cp 即拷贝文件和目录。...# 移动两个文件 test1.py test2.py 到目录 /usr/local mv test1.py test2.py /usr/local # 移动test.py到/usr/local下，
Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如SQL表或Excel表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型）； 其他任意形式的统计数据集...用于将一个Series中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个dict或Series。...Isin()有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。...，基于dtypes的列返回数据帧列的一个子集。
Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。
行切片 附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴...描述 1 data 数据采取各种形式，如:ndarray，series，map，lists，dict，constant和另一个DataFrame。...2 index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。...这只有在没有索引传递的情况下才是这样。 4 dtype 每列的数据类型。 5 copy 如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import
在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...get_dtype_counts是一种方便的方法，用于直接返回数据帧中所有数据类型的计数。 同构数据是指所有具有相同类型的列的另一个术语。 整个数据帧可能包含不同列的不同数据类型的异构数据。...shape属性返回行和列数的两个元素的元组。size属性返回数据帧中元素的总数，它只是行和列数的乘积。ndim属性返回维数，对于所有数据帧，维数均为 2。...步骤 3 通过链接另一个sort_values可以复制nsmallest，并且只需取前五个即可完成查询。head方法显示行。 查看步骤 1 中第一个数据帧的输出，并将其与步骤 3 中的输出进行比较。...同时选择数据帧的行和列 直接使用索引运算符是从数据帧中选择一列或多列的正确方法。 但是，它不允许您同时选择行和列。
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