我在不久前见到过这样的图，我就想可以写一篇关于如何在Tableau中创建辐射堆叠图，这是个基于合计百分比运算的堆叠图，但整体的形状是圆形的，作图的整个过程十分有趣，我希望你可以享受它。
代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
思路：刚看到这道题的时候几乎没有思路（大概我太菜了）。盲点主要集中在不会把数字转成字母
衡量安全性不缺乏度量标准——从漏洞和攻击的数量到拒绝服务攻击每秒的字节数。最近一份报告研究了组织机构需要多长时间来修复他们的系统漏洞，以及他们实际上修复的漏洞数量。
90% Line - 90% of the samples took no more than this time. The remaining samples at least as long as this.
百分位数是一个统计学里面的概念，原来在review的elasticsearch中文文档聚合的章节里面遇到过，一直没搞明白什么意思，后来在jmeter里面又看到了这个术语，所以觉得有必要补充了解一下这个知识，下面的这个文章是网上不错的一篇文章比较通俗的通过例子解释了百分位数的含义，原文如下： jmeter里面90% Line 参数正确的含义： 虽然，我的上面理解有一定的道理，显然它是错误的。那看看JMeter 官网是怎么说的？ 90% Line - 90% of the samples took no m
QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较，从而来检验数据的分布情况。[1]
导读：如看一个工厂的管理好坏可从其厕所的清洁度看出，好公司和坏公司从员工状态一眼可以看出一个公司的管理，看一家好公司的20条铁规。
百分位数，如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为：一组n个观测值按数值大小排列。如，处于p%位置的值称第p百分位数。
数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。
来源：DeepHub IMBA 本文约1800字，建议阅读5分钟 我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。 数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。 在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。 默
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只 是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、
本段视频来自微软研究院，担任VVC发展联合主席的GarySullivan介绍了新一代视频编码标准VVC的最新进展。
一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 关于软件 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 关于软件。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括excel、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表
我们在实际业务中经常会使用到explain，因为这里涉及到查询，下面我们来看一个例子，比如我们要查一本书的上一章或者下一章，我们的sql是这样：
题目描述 给出一百分制成绩，要求输出成绩等级‘A’、‘B’、‘C’、‘D’、‘E’。 90分以上为A 80-89分为B 70-79分为C 60-69分为D 60分以下为E 输入 一个整数0－100以内 输出 一个字符，表示成绩等级 样例输入 90 样例输出 A 提示 此类题目为C语言基本语法巩固练习，为单组测试数据 在线评测，提交请点击阅读全文，登陆后黏贴代码，实时评测
Pandas 库功能非常强大，特别有助于数据分析与处理，并为几乎所有操作提供了完整的解决方案。一种常见的Pandas函数是pandas describe。它向用户提供数据集所有特征的描述性统计摘要，尽管其比较常用，但它仍然没有提供足够详细的功能。
CPU性能评估 vmstat命令 作用：可以对操作系统的内存信息、进程状态、CPU活动等进行监控。 语法：vmstat(选项)(参数) 选项 -a：显示活动内页； -f：显示启动后创建的进程总数； -m：显示slab信息； -n：头信息仅显示一次； -s：以表格方式显示事件计数器和内存状态； -d：报告磁盘状态； -p：显示指定的硬盘分区状态； -S：输出信息的单位。 参数 事件间隔：状态信息刷新的时间间隔； 次数：显示报告的次数。 举例 [root@study ~]# vmstat 3
FastQC——高通量测序质量控制工具。用于检查原始数据以确认是否存在质量问题或偏差。它可以作为交互式应用程序用于少量文件的即时分析，也可以非交互式地运行，适合于作为大规模分析流程的一部分。FastQC与特定的测序技术无关，因此可以用于查看各种组学的测序数据（包括不限于 WGS、WES、RNAseq、ChIP-seq、BS-Seq等）
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基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的学生综合素质评价系统，包含了成绩查询模块、学生自评模块、教师评价模块和教务打分模块，还包含系统自带的用户管理、班级管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，学生综合素质评价系统基于角色的访问控制，给学生、教师和教务管理员使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求。
前言： pandas是在numpy的基础上开发出来的，有两种数据类型Series和DataFrame Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 DataFrame表格行的数据结构，包含一组有序的列 Series 何为Series？ Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 创建Series from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd ser01=S
响应时间=用户响应时间+前端响应时间+网络响应时间+服务器端响应时间+数据库响应时间，是反映系统处理效率的指标之一。
排名这个功能目前我用的不怎么多，但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。默认情况下，rank通过将平均排名分配到每个组来打破平级关系。
数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题，因为数据仓库上层对接很多业务系统，业务系统的脏数据，业务系统变更，都会直接影响数据仓库的数据质量。因此数据仓库的数据质量建设是一些公司的重点工作。
Power BI在2023年12月对内置视觉对象的数据标签进行了大幅优化，之前难以实现的一些可视化效果现在变得简单。下图是一个人员业绩排行榜，第一行显示前三名，并且带有名次图标，其他人员依次向下排列。
当我们要看系统IO情况时，一般最先想到的应该就是iostat命令的。iostat提供了丰富的参数给我们查询各种维度的io数据。学习iostat有助于我们排查IO相关问题时可以更快的定位到问题根源。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
本软件是基于 Vue 和 SpringBoot 的学生综合素质评价系统，包含了学生端、教师端和教务处端。
一个单线程的收集器，使用复制算法。它只会使用一条线程工作，并且在进行垃圾收集的同时，必须暂停其他所有的工作线程（Stop The Word），直到垃圾收集结束。
这个问题来自于粉丝面试的时候遇到的，下面我来讲解一下。 什么是缓存击穿 对于这个问题，简单的说就是把缓存透了但数据库没透。还不明白？那么这一小节我来带大家通过一个形象的例子来讲解一下。 我们知道缓存层都会设置数据过期时间，如果不设置过期时间的话，随着查询的越来越多缓存就会越来越大，内存撑不住了服务器就炸了。但是我们设置了过期时间真的就万无一失了吗？假设数据已经到期了，那么缓存就查不到了，这时只能去数据库查。如果同一时间巨多的人发送的查询请求都是要求查这个数据。因为缓存过期了，所以这个巨多的查询都直接转向数
各位小伙伴们大家好，今天让我们聊聊在做好了自己的神经网络以后来如何评价自己的神经网络的并且如何从评价当中如何改进我们的神经网络。 其实评价神经网络的方法和评价其他的机器学习的方法大同小异，那么你可能会想，机器学习如此精准，为什么我们要去检验这个神经网络呢？其实在神经网络的训练中，神经网络可能会和我们一样会出现各种各样的问题，出现学习的效率不高，或者是学习的干扰太多，学到最好并没有很好地学到这些数据所得到的规律，但是这其中的原因可能是多方面的，可能是数据问题，也可能是数据网络参数的问题，因此，为了检验评价神经
显示磁盘分区上的可使用的磁盘空间。默认显示单位为KB。可以利用该命令来获取硬盘被占用了多少空间，目前还剩下多少空间等信息。
比如每年把钱存在银行的平均利率，或者高三的成绩从一百分到零分取平均值，最后得70分的是最多的，这都是正态分布。
如果性能测试的目标服务器是linux系统，在如何使用linux自带的命令来实现性能测试过程的监控分析呢？
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
前言 如果性能测试的目标服务器是linux系统，在如何使用linux自带的命令来实现性能测试过程的监控分析呢？ 对于日常性能测试来讲，在linux下或是类Unix系统，我们必须掌握以下常用的指标查看命令。 ps pstree top free vmstat iostat iotop sar 当然还有其他命令，这里就上述笔者常用的命令推荐大家掌握。 ps ps命令能给出当前系统中进程的快照。下面我们列举几个常用的选项，对于其他的请参考官方文档或是自行搜索相关文档。 使用 -a 参数。-a 代表 all。同时加
去中心化交易所留在以太坊链上的数据已是书面史，工件、日志条目、交易和合同消息在这里都可以保留。
top: 动态查看进程变化，监控 linux 的系统状况，是 Linux 下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于 Windows 的任务管理器。
第十四届蓝桥杯集训——JavaC组第九篇——三元运算符 ---- 一元运算符(一元运算符有1个操作数) ++，- -都是运算符 ++，- -可分为前+，后＋和前-，后减 如果++在后面，如：num++ +10；先参与运算，然后自身结果再加一 如果++在前面，如：++num +10；先自身加一，然后再参与运算 !非，对表达式取反 !true=false 二元运算符(二元运算符有2个操作数) 【+-*/】四则运算·简单计算器 【%】取模运算·对12345，做各位上的数组做累加运算。 【&、|、&&、||、
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
在本教程[1]中，我们将分析 10X Genomics 免费提供的外周血单核细胞 (PBMC) 数据集。在 Illumina NextSeq 500 上对 2,700 个单细胞进行了测序。可以在此处[2]找到原始数据。
进程管理经常用到的工具有：top、htop、glances、dstat，下面一一介绍。
前几天调程序性能的时候使用到了top这个命令，觉得从这个命令中，我们能看到很多信息。top的功能也是很强大的，之前一直不了解，只是简单的使用top命令显示进程信息，接下就学一学top命令的详细用法。
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