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CA1069:枚举不得具有重复

规则 ID CA1069 类别 设计 修复是中断修复还是非中断修复 重大 原因 枚举具有多个成员,这些成员显式分配有相同常数值。...规则说明 每个枚举成员都应具有唯一常数值,或者为其显式分配枚举中前一个成员以指示共享明确意图。...bug: 意外键入错误:用户意外地为多个成员键入了相同常数值。...复制粘贴错误:用户复制了一个现有成员定义,然后重命名了该成员,但忘记更改。 合并多个分支中解决方案:在不同分支中添加了具有不同名称但有相同新成员。...如何解决冲突 若要解决冲突,请分配新唯一常数值,或分配枚举中前一个成员以指示共享同一明确意图。

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透视矫正插秘密

透视矫正插 传统GPU渲染流水线(管线)是基于光栅化一套流程,之所以要强调传统,是为了将之区别于基于光线追踪(ray trace)流水线和基于体素化流水线。...想要了解什么是“透视矫正插”,先要知道什么是插,插发生在流水线光栅化阶段,这一阶段将根据三角形三个顶点顶点属性(坐标、法线、UV、颜色等)决定其中每一个像素属性。 ?...线性插有问题吗,为什么要对它进行矫正??这要看情况,如果是正交投影后光栅阶段,线性插是正确,但透视投影就比较复杂了。...想象一下,很显然在正交投影情况下,是均匀,但透视投影中,距离相机近部位散点更稀疏,远处散点更密集。 ?...于是能够得出结论:在原始三角形上,插与插位置线性相关,但在透视投影后屏幕三角形上,插与Z比值与插位置线性相关。

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传统数据透视表之不能——非重复计数PowerPivot轻松解

小勤:大海,上次你文章《Excel统计无法承受之轻——非重复计数问题PQ解》教我用Power Query直接实现了非重复计数操作,但现在除了非重复计数,还有很多其他数据要统计,能不能直接在数据透视表里实现...大海:传统数据透视表功能很强大,但非常奇怪是——不支持非重复计数!你要用数据透视同时实现其他统计和非重复计数,又不想在原始数据表里增加辅助列的话,得考虑用Power Pivot了。 小勤:啊。...Step-1:将数据添加到数据模型 Step-2:创建数据透视表 Step-3:按统计分析需要将不同字段拖拽到相应行、位置 Step-4:将客户号计数改为“非重复计数“,同时按需要修改字段名称...好像跟传统数据透视操作基本没有差别啊。 大海:是的,其实就是第一步,将数据“添加到数据模型”,其他没有任何差别。 小勤:嗯。...就是添加到数据模型后,创建数据透视表模型里来,就直接支持非重复计数了? 大海:对啊。

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​一文看懂数据清洗:缺失、异常值和重复处理

专家补全:对于少量且具有重要意义数据记录,专家补足也是非常重要一种途径。 其他方法:例如随机法、特殊法、多重填补等。 3....然后将这3列新字段作为输入维度替换原来1个字段参与后续模型计算。 4. 不处理 在数据预处理阶段,对于具有缺失数据记录不做任何处理,也是一种思路。...对于缺失处理思路是先通过一定方法找到缺失,接着分析缺失在整体样本中分布占比,以及缺失是否具有显著无规律分布特征,然后考虑后续要使用模型中是否能满足缺失自动处理,最后决定采用哪种缺失处理方法...此时,我们不能对其中重复执行去重操作。 3. 重复记录用于检测业务规则问题 对于以分析应用为主数据集而言,存在重复记录不会直接影响实际运营,毕竟数据集主要是用来做分析。...但对于事务型数据而言,重复数据可能意味着重大运营规则问题,尤其当这些重复出现在与企业经营中与金钱相关业务场景时,例如:重复订单、重复充值、重复预约项、重复出库申请等。

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PP-入门前奏:传统数据透视表之不能——非重复计数

小勤:大海,上次你文章《Excel统计无法承受之轻——非重复计数问题PQ解》教我用Power Query直接实现了非重复计数操作,但现在除了非重复计数,还有很多其他数据要统计,能不能直接在数据透视表里实现...大海:传统数据透视表功能很强大,但非常奇怪是——不支持非重复计数!你要用数据透视同时实现其他统计和非重复计数,又不想在原始数据表里增加辅助列的话,得考虑用Power Pivot了。 小勤:啊。...Step-1:将数据添加到数据模型 Step-2:创建数据透视表 Step-3:按统计分析需要将不同字段拖拽到相应行、位置 Step-4:将客户号计数改为“非重复计数“,同时按需要修改字段名称...好像跟传统数据透视操作基本没有差别啊。 大海:是的,其实就是第一步,将数据“添加到数据模型”,其他没有任何差别。 小勤:嗯。...就是添加到数据模型后,创建数据透视表模型里来,就直接支持非重复计数了? 大海:对啊。

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数据学习整理

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 事先声明,本文档所有内容均在本人学习和理解上整理,不具有权威性,甚至不具有准确性,本人也会在以后学习中对不合理之处进行修改。...用来标识上一层(网络层)协议。字段为0x0800表示上层协议为IP协议,字段为0x0806表示上层协议是ARP协议。该字段长2字节。 Data:该字段是来自网络层数据,在整理数据包时会提到。...字段不同代表不同类型   ②Control  控制字段,定义LLC类型:信息(I)、监控(S)和无编号(U) SNAP:Sub-network Access Protocol...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。校验通过后会产看type字段,根据type字段数据传给上层对应协议处理,并剥离头和尾(FCS)。...MAC地址   MAC地址是唯一标识一台设备序列号,和人身份证类似,具有唯一性和标识性。一个MAC地址由48个比特位,一般按16进制表示。一般主机发送数据有三种方式:单播、组播、广播。

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CAN通信数据和远程「建议收藏」

(3)远程发送特定CAN ID,然后对应IDCAN节点收到远程之后,自动返回一个数据。...,因为远程数据少了数据场; 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接收到数据; 附上正常模式下,发送数据显示效果...A可以用B节点ID,发送一个Remote frame(远程),B收到A ID Remote Frame 之后就发送数据给A!发送数据就是数据!...发送数据就是数据! 主要用来请求某个指定节点发送数据,而且避免总线冲突。...为了总线访问安全,每个发送器必须用独属于自己ID号往外发送(多个接收器过滤器ID可以重复),(可以让某种信号只使用特定ID号,而每个设备都是某一种信号检测源,这样就形成某一特定个设备都只是用特定

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【Python】基于某些列删除数据框中重复

keep:对重复处理方式,可选{'first', 'last', 'False'}。默认first,即保留重复数据第一条。...二、加载数据 加载有重复数据,并展示数据。...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知,参数为默认时,是在原数据copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣可以打印name数据框,删重操作不影响name。...但是对于两列中元素顺序相反数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号中文章【Python】基于多列组合删除数据框中重复。 -end-

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Android中sqlite查询数据时去掉重复方法实例

表示根据手机号去查询模式 * 参数五:selectionArgs 表示查询条件对应,new String[]{phoneNumber}表示查询条件对应 * 参数六:String..., new String[]{areaName}, null, null, null,null); 全部查询代码如下: /** * 根据景区名称查询景点数据 * @param areaName * @return...,new String[]{MODEL}表示查询该表当中模式(也表示查询结果) * 参数思:selection表示查询条件,PHONE_NUMBER+" = ?"...表示根据手机号去查询模式 * 参数五:selectionArgs 表示查询条件对应,new String[]{phoneNumber}表示查询条件对应 * 参数六:String groupBy...,希望本文内容对大家学习或者工作具有一定参考学习价值,谢谢大家对ZaLou.Cn支持。

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移除重复,使用VBARemoveDuplicates方法

查找重复、移除重复,都是Excel中经典问题,可以使用高级筛选功能,也可以使用复杂公式,还可以使用VBA。...在VBA中,也有多种方式可以移除重复,这里介绍RemoveDuplicates方法,一个简洁实用方法。 示例数据如下图1所示,要求移除数据区域A1:D7中第3列(列C)中重复。...其中,参数Columns是必需,指定想要移除重复列。注意,可以指定多列。...如果想要指定多个列,使用Array函数: Range("A1:E15").RemoveDuplicates Columns:=Array(3, 5), Header:=xlYes 此时,如果这两列中组合是重复...示例:获取每个超市中销售量最多区域 下面的数据是各超市在不同区域销售量,已经按照销售量进行了统一排名,现在要获取每个超市销售量最多区域,也就是说对于列C中重复出现超市名称,只需保留第1次出现超市名称数据

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生成不重复几种方法

方法1 生成为从 0 开始,每次增加 1。实现如下: function getUniqId(){ getUniqId._id = '_id' in getUniqId ?..._id; } 方法2 生成为现在至格林威治时间 1970 年 01 月 01 日 00 时 00 分 00 秒(北京时间 1970 年 01 月 01 日 00 时 00 分 00 秒)总毫秒数。...实现如下: function now(){ return (Date.now && Date.now()) || new Date().getTime(); } 方法3 生成为 GUID(全局唯一标识符...全局唯一标识符(GUID,Globally Unique Identifier)是一种由算法生成二进制长度为128位数字标识符。GUID主要用于在拥有多个节点、多台计算机网络或系统中。...在理想情况下,任何计算机和计算机集群都不会生成两个相同GUID。GUID 总数达到了2128(3.4×1038)个,所以随机生成两个相同GUID可能性非常小,但并不为0。

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PQ-数据转换13:逆透视及需要注意丢失问题

小勤:大海,用PowerQuery做逆透视时候,那些空数据都没了? 大海:我没注意这个细节嘢,不过一般来说都是不需要留吧。...小勤:可是我们这个表转成清单后,领导还想看哪些数据是缺失,方便筛选。 大海:那也简单,就是逆透视之前,把空先替换成个字符。但因为你这里面是时间,所以中间操作过程也有些特别要注意地方。...步骤如下: Step-1:数据获取 Step-2:更改列类型为文本 Step-3:替换null为“【空】”(或任意其他字符) Step-4:针对姓名列逆透视其他列 Step-5:更改类型为...Step-6:更改列名 Step-7:更改类型为“时间” Step-8:数据上载(错误在Excel中会被置成空

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PP-数据建模:明明删除了重复项,为什么还是说有重复

如下图所示,以姓名列为基础进行删除重复项: 结果没有找到重复: 为什么呢?表中第2/3,4/5,6/7,8/9看起来不是一样吗?...所以,它们实际是不一样,我们也可以做个数据透视表看看: 但是,如果我们把这些表放到Power Pivot中,然后构建表间关系,结果就出错了!...我们先通过非重复计数函数来算一下,到底有没有重复数据: 好嘛!表中明明有9行数据,非重复计数结果却是5!...我们通过Power Pivot里数据透视功能看看: 结果如下图所示,真的很多都重复了,你看那些计数为2! 但是,到底是谁跟谁重复了呢?...我们挑其中一个双击出明细(比如数据透视表里最后1行“小勤”),看看到底是哪2行: 显然,这是第2和第3行数据

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【Python】基于多列组合删除数据框中重复

最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中重复,两列中元素顺序可能是相反。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中重复 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中重复') #把路径改为数据存放路径 df =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复问题,只要把代码中取两列代码变成多列即可。

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Pandas数据处理4、DataFrame记录重复出现次数(是总数不是每个数量)

Pandas数据处理4、DataFrame记录重复出现次数(是总数不是每个数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复出现次数(是总数不是每个数量) 前言...环境 基础函数使用 DataFrame记录每个出现次数 重复数量 重复 打印重复 总结 ---- 前言         这个女娃娃是否有一种初恋感觉呢,但是她很明显不是一个真正意义存在图片...Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- DataFrame记录每个出现次数...语法 DataFrame.duplicated(subset=None,keep='first') 参数 subset:判断是否是重复数据时考虑列 keep:保留第一次出现重复数据还是保留最后一次出现...重复数量 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗', '王语嫣

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