从pandas.describe()获得有意义的结果

pandas.describe()是一个用于数据分析的函数，它可以提供有关数据集的统计摘要信息。它返回包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值等统计指标的DataFrame。

这个函数的应用场景包括数据预处理、数据探索性分析和数据可视化等。通过调用pandas.describe()函数，我们可以快速了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度，从而帮助我们进行数据的初步分析和理解。

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如何从结果集中获得随机结果

从Oracle8i开始Oracle提供采样表扫描特性。 Oracle访问数据的基本方法有: 1.全表扫描 2.采样表扫描全表扫描(Full table Scan) 全表扫描返回表中所有的记录。...执行全表扫描，Oracle读表中的所有记录，考查每一行是否满足WHERE条件。Oracle顺序的读分配给该表的每一个数据块，这样全表扫描能够受益于多块读. 每个数据块Oracle只读一次....SAMPLE选项: 当按行采样来执行一个采样表扫描时，Oracle从表中读取特定百分比的记录，并判断是否满足WHERE子句以返回结果。...SAMPLE BLOCK选项: 使用此选项时，Oracle读取特定百分比的BLOCK，考查结果集是否满足WHERE条件以返回满足条件的纪录....Sample_Percent: Sample_Percent是一个数字，定义结果集中包含记录占总记录数量的百分比。 Sample值应该在[0.000001,99.999999]之间。

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如何保证自己的生存分析结果图有意义

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DevOps揭示：信任团队以获得更好的结果

成功的 DevOps 证明了一个观点，即组织理解但很少采取行动：善待员工可以获得更好的结果。...可笑的、令人尴尬的、刻板的“企业文化”不是它。那么，企业文化的现实是什么？要回答这个问题，请参考 Ron Westrum 的工作和他对团队类型学的研究，它启发了 DevOps。...生成型文化对员工的影响我最想引起注意的是生成型工作场所如何对待其员工，因为这是提高生产力的真正改变游戏规则的因素。这一切都始于信任。生成型文化中的领导者相信他们的员工想要做好工作。...当然，应该有健康的限制——你不想让开发人员在不咨询的情况下更改你的整个软件架构——但生成型文化中的员工可以在不害怕受到指责或在某些事情不起作用时被赶出去的情况下承担经过计算的风险。...失败会让你了解团队的韧性和他们维护的系统的各种反馈。它会告诉你你可以改进什么，以及可以在部署周期中添加哪些保障措施，以防止类似的问题再次发生。生成环境专注于从错误和失败中学习，同时在系统中构建韧性。

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Eclipse中java获得mysql的查询结果集

age+"\t"+ 34 sex+"\t"); 35 } 36 System.out.println("获得查询结果集...1：Result接口类似于一个临时表，用来暂时存放数据库查询操作所获得的结果集。...2：PreparedStatement接口中的excuteQuery（）方法,在此PreparedStatement对象执行sql查询语句，返回结果为查询结果集Result对象 3：next()将指针向下移一行...4：ResultSet对象的getXXX()方法可获取查询结果集中数据。...由于ResultSet中保存的数据是表的形式，因此可通过使用getXXX()方法指定列的序号与列的名称。

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如何通过神经风格转换获得漂亮的结果

为了获得良好的结果，必须正确实施许多复杂的细节和未提及的技巧。在本文中，将深入研究神经风格转换，并详细研究这些技巧。...此外不能否认使用Gram矩阵获得的结果令人印象深刻。修复PyTorch实现改善传输质量的第一步是修复PyTorch教程实施。本教程尽量忠实于Gatys等人。但一路上错过了一些东西。...从本文中更改的第一件事就是将优化器从切换L-BFGS为Adam。在这篇论文中，作者声称可以带来L-BFGS更高的质量转移，但是Adam在实验中使用时，没有发现任何区别。...https://github.com/EugenHotaj/nn-hallucinations 话虽如此，通过尝试消除生成的图像中的高频噪声，可以获得更好的结果。...input_imginput_img 结论如果到此为止，现在应该对使用Neural Style Transfer生成漂亮的图像有很多了解。虽然从概念上讲很简单，但要获得高质量的结果需要多加注意。

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Oracle给Select结果集加锁,Skip Locked(跳过加锁行获得可以加锁的结果集)

2、Skip Locked(跳过加锁行获得可以加锁的结果集) Skip locked是oracle 11g引入的。...通过skip locked可以使select for update语句可以查询出(排除已经被其他会话加锁了的数据行)剩下的数据集,并给剩下的数据集,进行加锁操作。...根据结果集,我们发现ID=1的数据行被排除了 b、测试二新建SQL窗口1(相当于新建一个会话)代码如下:执行如下语句 select * from test8 for update ?...根据测试一的结果得出推论:如果使用skip locked的话将查询不出任何结果新建SQL窗口2(相当于新建一个会话)代码如下:执行如下语句 select * from test8 for update...没有查出任何结果集,ok,推论正确!

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黑客与画家的风花雪月，从Switch游戏获得的灵感

假如黑色圆圈是要移动的角色，那么判断移动范围的第一步就是判断上下左右四个格子是否可以行走，根据周边四个格子的地形所消耗的行动力比较角色的行动力，如果行动力足够那么这个格子就可以行走，存入结果；如果行动力不够那么这个格子就不能行走...假如上轮判断中只有两个打对号的格子可以行走，那么我们将这两个格子存入结果，并继续从这两个格子出发，以这两个格子作为新起点继续判断他们周围的格子（上轮判断过的格子可以跳过不用再次判断）是否满足移动条件，以此类推...，直到行动力不够再继续移动，那么结果列表里存储的格子就是最终结果了，我们根据结果做地图表现就可以了。...下面这个函数就是我们在业务中控制角色每次要移动前去获取可移动数据的接口了，该接口中首先把角色站的点存入结果列表，作为肯定可以行走的原点开始逐步扫描，最终把扫描结果返回，其中做了是否返回边缘不可行走格子的判断逻辑...最后我们看一下扫描函数里调用的检查单个格子是否可以移动的逻辑，这里判断了坐标点是否有效、是否已经在结果列表里了、还有行动力是否足够的判断。

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但是，你也可以集成相同结构的神经网络模型，也会得到很棒的结果。在网络快照集成法论文中，作者基于这种方法使用了一个非常酷的技巧。...但在这篇博客即将讨论的论文中，作者提出了一种新的基于权重的集成方法。这种方法通过结合相同网络结构不同训练阶段的权重获得集成模型，然后进行预测。...这种方法有两个优点：当结合权重时，我们最后仍然是得到一个模型，这提升了预测的速度实验结果表明，这种方法打败了当前最先进的网络快照集成法来看看它是怎么实现的吧。...这是一篇关于随机加权平均的新论文所获得的成果。随机加权平均(SWA，Stochastic Weight Averaging) 随机加权平均和快速几何集成非常近似，除了计算损失的部分。...而预测时，只需要一个当前的平均模型进行预测。用这个模型做预测，比前面提到的方法，速度快得多。之前的方法是用集合中的多个模型做预测，然后对多个预测结果求平均。

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从SUMO的输出文件中获得队列转移矩阵

SUMO的功能是很强大，不过可视化和后期期望结果的多样性似乎就不太如人意了。本次我们利用SUMO的dump仿真输出文件来获取一个队列转移矩阵（lane change rate matrix）。...况且，sumo自带的tools里面有xml2csv的程序，可以好好利用一下。...lane = dataNtNdSort['lane_id'] lane=lane.drop_duplicates() lane.to_csv('E:/lane.csv') 上面的python代码，从dump...文件生成的csv文件中截取了需要的字段，同时做了一些数据清理工作。...4.excelVBA生成矩阵把生成的数据，按照上图，相同间隔相同空行放置。从左往右前两列为python导出的cl.csv中的数据，要把列名删除。H列就是生成的lane.csv中的数据。

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Nature：从全脑体积重建获得的多尺度脑图

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如何从Bash脚本本身中获得其所在的目录

问：如何从Bash脚本本身中获得其所在的目录？我想使用Bash脚本作为另一个应用程序的启动器。我想把工作目录改为Bash脚本所在的目录，以便我可以对该目录下的文件进行操作，像这样: $ ....echo "basename: [$(basename "$0")]" echo "dirname : [$(dirname "$0")]" echo "pwd : [$(pwd)]" 测试结果如下...：可以满足提问者的需求。...但是在以相对路径的方式去执行脚本时，获取的目录信息是相对路径，不能满足其他需要获取绝对路径的场景。如果要获取绝对路径，可以使用如下方法： #!...测试结果如下：另外，可以根据第一种方法结合使用 realpath 命令，也可获取脚本所在目录的绝对路径： #!

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从Java虚拟机小测的结果来看JVM

它使用标记-整理算法，同样是多线程的，也同样具有厉害的“The World”技能。 ParNew是Serial收集器的升级版本，也即多线程版本。其他的都一样，该时停的照样得停。...CMS如今在一些内存较小的设备（如树莓派）中有非常不错的性能，而作为替代的G1收集器（后文介绍）在这种情况下的性能并不好。而且由于CMS的侧重点不同，CMS的收集时间比G1要更少。...G1虽然从04年第一篇论文开始到12年商用花了8年之久，它要走的优化之路还很漫长。...（提示：请分别给出两版本的运行结果，指出带来此变化的更新并分析）这是一道考察同时考察文档阅读与JVM知识的题目，曾经被我当作入群题（因为题目难度过于友好所以仅存活了数小时）。...也就是说，对于新的字符串，JDK 6的intern会再复制进常量池，然后返回其在常量池的引用；而JDK 7的intern会把原字符串的引用复制进常量池，并依旧返回原字符串的引用。

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深度学习技术如何判断药物治疗方法，以求在病患身上获得更佳的治疗结果

儿科加护病房里的处境是最危险的。儿童来到这里时常带着复杂的慢性疾病，包括呼吸道疾病、创伤、术后照护的问题、败血症及其他传染病，其中有许多则是急诊患者。...Ledbetter 有一个简单的主要目标，那就是让病患获得最佳的治疗结果。 “望进儿科加护病房时，会见到无数的电线。”他日前在硅谷举行的 GPU 科技大会上，对满座的嘉宾们这么说。...Ledbetter 的团队从洛杉矶儿童病院儿科加护病房的病历中，建立近 1.3 万笔所谓的“病患快照”，以训练其深度学习模型。...提高结果他们使用卷积神经网络提高估算生存的可能性，而使用递归神经网络则能预测病患的长期生理机能状态，有助于让他们更明白病患生命征状和加护病房内进行的医疗介入行为之间的重要关系。 ?...“医师们重视随着时间过去存活下来的情况，从 80% 的生存机会，在一小时内掉到只剩 50%，两者有着很大的差别，因此我们测量治疗方式，以求对病患有更好的结果。”

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如何从复盘中获得真正的收获？持续改进是关键！

通过复盘，当类似局面再次出现，你就能快速预测接下来的动态走向，更好应对。项目复盘会则是项目团队有意识从过去行为经验中，进行集体学习的过程。...会议结束后，部门还发起“整风运动”，从增强用户意识的讲座，到用户调研方法的培训，再到激励与考核制度的挂钩，让复盘会反思的成果，逐渐渗透到每个人的日常工作。...2 复盘会的会前准备还需要充分的会前准备。复盘会前，要梳理整个版本的历程，包括项目或里程碑的各项数据和信息、目标和达成结果、进度计划、需求变更、质量状况等，都是客观数据总结。...按项目各环节分类，分别贴在白板，确保大家意见充分、自由表达在白板前逐条review大家意见，共同发现问题，并针对性展开讨论对大家总结出的好、不好点，进行集体投票由项目经理整理投票结果，对做得好的环节...这次复盘会，项目经理的工作得到一致认可，包括Bug Bash引入、WBS工作分解、进度控制等措施，帮助团队快速从混乱到有序。

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PowerBI 被吊打，如何从数据中获得切实可行的商业见解

请仔细看上述图表，你的确可以看到生意的数字，但你无法判断生意的好坏。判断一个报表好坏的第一原则好看的报表从一定意义上来说，是没有意义的，判断一个报表好坏的第一原则是：当前状态好坏的可判别性。...根据第三点，不难发现相当大的一部分市场教学几乎都没有讲授重中之重。对此，我们在社群进行了测验，结果如下：在这样的有明显提示的问题作答中，可以直接命中要害的回答寥寥无几。...，且功能本身是安全稳定的； Zebra BI 已经获得强大生命力，不必担心它突然不运转。...，将您的 Power BI 报告提升到一个新的水平，并在创纪录的时间内从您的数据中提供切实可行的洞察力。...原生支持智能批注匹配 Zebra BI 还支持将批注与具体的呈现完美整合。如下（动画）：用户不但知道生意的好坏，还可以立马聚焦在出问题的地方并获得解释，以便了解更清晰的故事。

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从解决Redis访问超时的问题谈起——故事比结果要精彩

从直观的感觉上，我们的功能导致Redis请求增多，因此这时就聚焦在如何较少Redis的请求上。...这个结果完全不在所有的预料情况之中。从MGET的key上可以发现所有的新闻都是属于某一个频道，所以我们的预期是这些请求一定是在访问这些新闻所属频道列表页面时产生的。最终发现跟列表页面没半毛钱关系。...咋看之下没有问题，因为redis的zset是从0开始计数的，获取10个元素，那就是0到9。...大意是，索引从0开始，-1表示最后的一个位置。...这样的结果就是系统进一步复杂，这样下去的结果就是再经过几年人员的变迁之后，任何一个人想要理解这个系统（这些系统）中的业务逻辑，代码逻辑都将变的十分困难。

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企业从云服务的承诺支出中获得最大收益的4种方法

以下先回顾一下并定义“承诺支出”这个术语：在云计算世界中，承诺支出是指企业(云服务的客户)同意采用云计算提供商的云服务而花费最低金额的费用——通常是在指定的时间内以换取其使用的折扣价格。...如何最大限度地利用云计算投资这可以为企业的云计算成本带来更高的预测性和一致性。但它也为IT领导者带来了一系列不同的考虑因素。以下是从云服务的支出承诺中获得最大收益的4种方法。...之所以说“更多的沉没成本”是因为：A)这不是经济学课程，B)承诺的云支出是否真正符合教科书的定义是有争议的。...这是关于充分利用承诺支出的第一条建议：不要让沉没成本效应导致效率低下、浪费或其他不良结果，而这些在现收现付模式下可能会避免，这需要持续保持警惕。...Miniman进一步指出，以AWS云平台为例，企业曾经承诺使用一年特定类型的服务器，但在使用三个月之后，AWS公司推出了速度更快的服务器，并且允许支出更少的费用获得更多的服务。

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MYSQL 8 从metadata开始到如何获得语句由于获取锁失败的错误

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【论文解读】Salesforce开源多模态BLIP-2，在图文交互场景下获得了SOTA的结果

【Q-Former是一个轻量级的 transformer，使用一组可学习的检索向量(query vectors)从冻结的 image encoder 中来抽取图像特征。】...png-01 2.1 第一预训练阶段：从冻结的image encoder引导图像-语言表示学习(vision-language representation learning) 图像-语言表示学习的作用是迫使...Q-Former学习与文本相关的图像表示(visual representation) 2.2 第二预训练阶段：从冻结的语言模型引导图像到语言的生成式学习(vision-to-language generative...成果： BLIP-2相比较于现有的多模态方法，它以更少的训练参数量在多个不同的视觉-语言任务上都获得了最好的结果。三、创新点 1....从冻结的Image Encoder中引导图像-语言表示学习 (Bootstrap Vision-Language Representation Learning from a Frozen Image

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