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在整个 Git 仓库的历史（包括所有分支和标签）中修改提交作者的信息（姓名和邮箱）

对于旧仓库，我将废弃，将来所有的精力都将在开源版本的仓库中；而对于开源版本的新仓库，由于此前没有人克隆过，所以也不会因为历史的修改产生问题。所以，我可以很放心地更改全部的 git 仓库历史。...请先复制以下命令到你的临时编辑器中，然后修改这段多行命令中的几个变量的值。...（也就是需要替换掉的 Git 历史中的邮箱） CORRECT_NAME 修改为你的新名称 CORRECT_EMAIL 修改为你的新邮箱 对我来说，新名称也就是我在 GitHub 上的名称 walterlv...，新邮箱也就是我在 GitHub 上公开使用的提交邮箱。...将以上修改后的命令粘贴到 Git Bash 中，然后按下回车键执行命令： 等待命令执行结束，你就能看到你的仓库中所有的分支（Branches）、所有的标签（Tags）中的旧作者信息全部被替换为了新作者信息了

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arcengine+c# 修改存储在文件地理数据库中的ITable类型的表格中的某一列数据，逐行修改。更新属性表、修改属性表某列的值。

作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...= ""; //利用ICursor进行数据更新修改 ICursor updateCursor = pTable.Update(queryFilter,...= null) { m++;//注意：定义一个索引的目的是遍历每一行进行修改。...网上有的代码是用的ID来索引，但是表格的ID可能并不是从0开始，也不一定是按照顺序依次增加。

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数据标记、分区、索引、标记在ClickHouse的MergeTree中的作用，在查询性能和数据更新方面的优势

图片数据标记在ClickHouse的MergeTree中的作用是什么？在ClickHouse的MergeTree引擎中，数据标记（标记列）主要用于跟踪数据的状态和版本。...查询数据时，ClickHouse会自动过滤标记为删除状态的数据，这样在查询过程中，不再需要额外的过滤或排除已删除的数据，从而提高了查询性能。它在数据更新方面的优势是什么？数据标记对于数据更新也有优势。...每个分区可以在独立的物理目录中存储，并且可以独立进行数据的插入、更新和删除操作。通过按照时间、日期、哈希或其他列进行分区，可以在查询时只处理特定的分区，从而提高查询的效率。...索引会在关键列上创建一个高效的数据结构，以提高查询性能。当执行查询时，ClickHouse可以使用索引快速定位到包含目标数据的分区，而无需扫描所有的数据。使用适当的索引可以大大减少查询所需的时间。...标记：在ClickHouse中，标记是一种用于标记分区中数据的机制。标记可以基于数据的特征进行更改，如修改或删除标记。

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如何漂亮打印Pandas DataFrames 和 Series

在今天的文章中，我们将探讨如何配置所需的pandas选项，这些选项将使我们能够“漂亮地打印” pandas DataFrames。...尽管输出仍可读取，但绝对不建议保留列或将其打印在多行中。 如何漂亮打印Pandas的DataFrames 如果您的显示器足够宽并且能够容纳更多列，则可能需要调整一些显示选项。...我将在下面使用的值可能不适用于您的设置，因此请确保对其进行相应的调整。就个人而言，我使用超宽显示器，可以在必要时打印出相当多的列。...另外，您可以更改display.max_rows的值，而不是将expand_frame_repr设置为False： pd.set_option(‘display.max_rows’, False) 如果列仍打印在多页中...总结 在今天的文章中，我们讨论了Pandas的一些显示选项，使您可以根据要显示的内容以及可能使用的显示器，漂亮地打印DataFrame。 熊猫带有一个设置系统，使用户可以调整和自定义显示功能。

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听我讲完redo log、binlog原理，面试官老脸一红

熊猫：emmm…主要有几下几种区别： redo log 是 InnoDB 引擎特有的；binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的，所有引擎共用。...redo log 是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”；binlog 是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给 ID=1 这一行的 c 字段加 1 ”。...（数据更新到磁盘或内存，结束）执行器调用引擎的提交事务接口执行修改操作，需要将在二级索引上做的修改，写入到change buffer page，等到下次有其他sql需要读取该二级索引时，再去与二级索引做...熊猫：我举个现实生活中的栗子吧，一个完整的交易过程我认为应该这样： 比如你来我的小超市里买一瓶可乐： 小马哥：老板给我来瓶可乐！透心凉心飞扬的那个。 我：？？...阶段，步骤4 || 5）交易被打断，然后回过头发现系统上有记录（prepare）而且钱箱有本次收入（bin log），则说明本次交易有效，补充修改commit状态，更新到库存中。

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python：Pandas里千万不能做的5件事

作为一个在进入数据分析领域之前干过开发的攻城狮，我看到我的同行以及新手在使用 Pandas 时会犯很多低级错误。 今天我说出这五个坑，让大家别一而再，再而三的掉坑里。...大部分时候，你必须只用索引找到一个值，或者只用值找到索引。 然而，在很多情况下，你仍然会有很多不同的数据选择方式供你支配：索引、值、标签等。 在这些不同的方法中，我当然会更喜欢使用当中最快的那种方式。...我在这里使用它们纯粹是为了证明循环内行的速度差异） 错误2：只使用你电脑 CPU 的四分之一 无论你是在服务器上，还是仅仅是你的笔记本电脑，绝大多数人从来没有使用过他们所有的计算能力。...不要把多余的 DataFrames 留在内存中，如果你使用的是笔记本电脑，它差不多会损害你所做的所有事情的性能。...在一行中把多个 DataFrame 修改链在一起（只要不使你的代码不可读）：df = df.apply(something).dropna() 正如国外大牛 Roberto Bruno Martins

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合并Pandas的DataFrame方法汇总

此列告诉我们是否在左、右DataFrame或两个DataFrames中都找到相应的那一行。...这种追加的操作，比较适合于将一个DataFrame的每行合并到另外一个DataFrame的尾部，即得到一个新的DataFrame，它包含2个DataFrames的所有的行，而不是在它们的列上匹配数据。...：默认设置为 False ，即索引值为原有DataFrames中的状态，这可能会导致索引值重复。...如果设置为 True ，它将忽略原始值并按顺序重新创建索引值 keys：用于设置多级索引，可以将它看作附加在DataFrame左外侧的索引的另一个层级的索引，它可以帮助我们在值不唯一时区分索引 用与 df2...这样，就要保留第一个DataFrame中的所有非缺失值，同时用第二个DataFrame可用的非缺失值（如果有这样的非缺失值）替换第一个DataFrame中的所有NaN。

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一款可以像操作Excel一样玩Pandas的可视化神器来了！

04 实战练习 这次我们拿大名鼎鼎的泰坦尼克数据集来做练习，一起看一下用这款神器如何分析，还是用上面的几行示例代码来启动PandaGui: 在首页中我们可以看到数据的大小维数（第一个红框）891*12...这里以pivot进行展示：pivot()参数：values：对应的二维NumPy值数组。columns：列索引：列名称。index：行的索引：行号或行名。...aggfun: 使用方法 上图中以Sex为行索引，Age为列索引，Fare系统值，操作后的表格展示为： 在上图中，我们可以看到，在最左边增加了df_pivot的DataFrames数据，每操作一次，会增加一个...DataFrames数据，并在左边显示，新增之后的DataFrames数据依然适用于之前所有的操作。...此外，新生成的DataFrames可以直接拖拽在文件夹生成新的csv文件，保存方便。

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...记住：Pivot——是在数据处理领域之外——围绕某种对象的转向。在体育运动中，人们可以绕着脚“旋转”旋转：大熊猫的旋转类似于。...Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。当一列爆炸时，其中的所有列表将作为新行列在同一索引下（为防止发生这种情况， 此后只需调用 .reset_index（）即可）。...在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。 ? 堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。...包括df2的所有元素， 仅当其键是df2的键时才 包含df1的元素 。 “outer”：包括来自DataFrames所有元素，即使密钥不存在于其他的-缺少的元素被标记为NaN的。

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Julia机器核心编程.7

这是因为真实世界中的数据大多是表格式的，不能用简单的DataArray来表示。 要使用DataFrame，请从Julia的已注册包中添加DataFrames包，范例如下。 ?...先升级一下,说不准有更新 ? 一切正常 ? 就画出来,我提醒你多用Tab,很多东别自己打.会错的 ---- 对于这种类型的数据，无法使用DataArray来表示。...这种数据具有以下功能： • 在不同列中具有不同类型的数据。不能使用矩阵表示不同列中的不同数据类型，因为矩阵只能包含一种类型的值。 • 它是一个表格数据结构，其记录与不同列的同一行中的其他记录有关系。...因此，所有列必须具有相同的长度。无法使用向量，因为无法使用相同长度的列强制执行。因此，DataFrame中的列由DataArray表示。 • 首列是标记的表头。...因此，可以使用数字索引以及它们的标记访问列。DataFrame包用于表示表格数据，并将DataArrays用作列。

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超详细整理！Pandas实用手册（PART I）

作者 | LeeMeng 整理 | NewBeeNLP 这一系列一共三部分，里面的一些技巧可能暂时用不上，但是相信总有一天你会接触到，建议收藏 每一小节对应代码大家可以在我共享的colab上把玩,...在需要管理多个DataFrames时你会需要用更有意义的名字来代表它们，但在数据科学领域里只要看到df，每个人都会预期它是一个Data Frame，不论是Python或是R语言的使用者。...这种时候你可以使用pd.concat将分散在不同CSV的乘客数据合并成单一DataFrame，方便之后处理： ? 你还可以使用reset_index函数来重置串接后的DataFrame索引。...前面说过很多pandas函数预设的axis参数为0，代表着以行（row）为单位做特定的操作，在pd.concat的例子中则是将2个同样格式的DataFrames依照axis=0串接起来。...执行pd.describe_option()可以显示所有可供使用的options，但如果你是在Jupyter notebook内使用pandas的话，我推荐直接在set_option函式的括号里输入Shift

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程序员进大厂有多难_编程学完感觉啥也不会

我看你CSDN博客的的【精通高并发系列】更新了很多高并发编程的技术文章，你是怎么学习的呢？后面你还会更新吗？啥时候更新完呀？...我：后面会一直持续更新的，并发编程的知识很多，也很复杂，不是几十篇文章就能够讲清楚的，所以，我后面会一直持续更新并发编程相关的文章，后面我先梳理下，整理个简单的学习路线给大家。...（全程实战干货，建议收藏）》 《千万不要轻易尝试“熊猫烧香”，这不，我后悔了！》 《清明节偷偷训练“熊猫烧香”，结果我的电脑为熊猫“献身了”！》 《7.3万字肝爆Java8新特性，我不信你能看完！...（建议收藏）》 《SimpleDateFormat类到底为啥不是线程安全的？（附六种解决方案，建议收藏）》 《MySQL 8中新增的这三大索引，直接让MySQL起飞了，你竟然还不知道！！...（建议收藏）》 《撸完Spring源码，我开源了这个分布式缓存框架！！（建议收藏）》 《亿级流量高并发秒杀系统商品“超卖”了，只因使用的JDK同步容器中存在这两个巨大的坑！！

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什么是technical seo？

我们在做谷歌seo的过程中，讨论最多的就是On-page seo和Off-page seo. 但是谷歌seo中还有一个非常重要的方面称为technical seo....今年早些时候，Brian Dean表示，页面加载速度(在页面上完全显示内容所需的时间)是排名前十的SEO因素之一。他在他的杀手案例研究中描述了这一点，该研究分析了超过100万个谷歌搜索结果。 2....Mobilegeddon，源自Armageddon，对谷歌在搜索结果中排列网站的方式产生了巨大的影响。它终结了桌面时代，开启了移动搜索的新时代。...显然，谷歌可以通过查看资源的内容和页面优化来识别资源的类型，但是丰富的代码片段将把它带到下一个层次，并极大地帮助搜索引擎! 5. 重复内容 技术搜索引擎优化也指网站错误和如何避免他们。...重复内容是一个严重的技术SEO问题，会给你带来很多麻烦。注意这一点! 为了给你更多的背景知识，我想提醒你2011年熊猫算法的第一次更新。第一个熊猫更新针对的是低质量的内容和重复的内容问题。

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学习时序模型没有数据怎么办？自己造！

我发现，很多小伙伴私信云朵君，说的最多的就是需要案例数据。其实云朵君分享的文章，重点是介绍基本方法的使用，演示所用数据仅仅是用来演示，很多情况下并没有实际意义。这个时候，我们就不必纠结于数据本身。...生成时间序列索引 def get_init_df(): # 生成时间序列索引 date_rng = pd.date_range(start="2015-01-01", end="2020...生成随机时序数据的函数，我们选用余弦型函数 其中 为生成的随机振幅：set_amplitude 为生成的随机偏移：set_offset 为周期：在 [7, 14, 28, 30] 中随机选择...为初相位：(-1000, 1000)中的随机整数 为了增加随机性，这里有两个细节： 一是设置余弦函数的最大最小值范围，在(0.3, 1)中的随机数。...，本次介绍的所有生成函数中的参数，均可以根据实际需要修改，如最大振幅，最大步长等。

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Julia机器学习核心编程.6

一些常规语言都有的东西 提一嘴类型转换,指更改变量的类型,但是维持值不变的操作 数组是对象的可索引集合，例如整数、浮点数和布尔值，它们被存储在多维网格中。Julia中的数组可以包含任意类型的值。...在Julia中本身就存在数组这个概念。 在大多数编程语言中，数组的下标都是从0开始的。但是在Julia中，数组的下标是从1开始的。...这个特性我觉得在某些时候更符合直觉.日常说256级色域,你问ta,这么个数,大概率会说,1-256.but这个东西不对,应该是0-255,其实是一种反直觉的东西,至于设计背后的终极理念,如果我可以和语言的设计者聊天...DataFrame是统计分析推荐的数据结构。Julia提供了一个名为DataFrames的包，它具有使用DataFrames所需的所有功能。Julia的DataFrames包提供了三种数据类型。...DataFrames中的NA数据类型 在实际生活中，我们会遇到无值的数据。虽然Julia中的数组无法存储这种类型的值，但DataFrames包中提供了这种数据类型，即NA数据类型。

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数据分析之Pandas VS SQL！

SQL VS Pandas SELECT（数据选择） 在SQL中，选择是使用逗号分隔的列列表(或*来选择所有列): ? 在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。...WHERE（数据过滤） 在SQL中，过滤是通过WHERE子句完成的： ? 在pandas中，Dataframe可以通过多种方式进行过滤，最直观的是使用布尔索引： ?...宝器带你画重点： subset，为选定的列做数据去重，默认为所有列； keep，可选择{'first', 'last', False}，保留重复元素中的第一个、最后一个，或全部删除； inplace ，...Pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有，它的作用是：是否在原对象基础上进行修改，默认为False，返回一个新的Dataframe；若为True,不创建新的对象，直接对原始对象进行修改。...默认情况下，join()将联接其索引上的DataFrames。 每个方法都有参数，允许指定要执行的连接类型(LEFT, RIGHT, INNER, FULL)或要连接的列(列名或索引) ?

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看看程序员大佬都推荐的几大Python库…

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。...Plotly(plotly.py)建立在Plotly JavaScript库(plotly.js)的基础上，可用于创建基于Web的数据可视化效果，这些可视化效果可以在Jupyter笔记本或Web应用程序中使用...可在单个可视化中添加不同类型的数据可视化组件或层。Ggplot也与熊猫紧密相连，因此最好将数据保留在DataFrames中。 Altair Altair是Python中的统计数据可视化库。...打开Jupyter Notebook或JupyterLab并执行任何代码以在Altair中获得该数据可视化。...Geoplotlib Geoplotlib为创建地图或使用地理数据提供支持，安装之前需要NumPy和pyglet，它可以使用许多不同类型的地图，例如点密度图，区域索引，符号图等。

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