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pandas窗口处理函数

滑动窗口处理方式实际的数据分析中比较常用,在生物信息,很多的算法也是通过滑动窗口来实现的,比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始,计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值...pandas,提供了一系列按照窗口处理序列的函数。...首先是窗口大小固定的处理方式,对应以rolling开头的函数,基本用法如下 >>> s = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 4]) >>> s.rolling(window=2)....count() 0 1.0 1 2.0 2 2.0 3 1.0 4 1.0 dtype: float64 window参数指定窗口的大小,rolling系列函数窗口的计算规则并不是常规的向后延伸...以上述代码为例,count函数用于计算每个窗口内非NaN值的个数,对于第一个元素1,再往前就是下标-1了,序列不存在这个元素,所以该窗口内的有效数值就是1。

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C++ Qt开发:MdiArea多窗体组件

Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,Qt我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍MdiArea组件的常用方法及灵活运用...该组件主要用于设计多文档界面应用程序,具备有多种窗体展示风格,实现了父窗体内嵌多种子窗体的功能,使开发者能够轻松地创建支持多个文档的应用程序。...读者使用MDI组件时,需要在UI界面增加mdiArea控件容器,之后所有窗体创建与操作都要在容器内进行,其次由于MDI窗体组件仅仅是一个画布只具备限制窗口的作用,无法实现生成窗体,所以需要在项目中手动增加自定义...窗口模式下,QMdiArea管理并显示各个子窗口,允许用户同时查看和编辑多个文档。 析构函数: 析构函数执行了 delete ui;,确保在对象销毁时释放与ui相关的资源,避免内存泄漏。...MDI ui->mdiArea->addSubWindow(formDoc); // 单独的窗口中显示 formDoc->show(); } // 关闭全部 void MainWindow

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滑动窗口模式 TPS 限制的应用

引言 我们构建和优化高并发系统时,往往会遇到需要对服务的请求数进行限制的需求。这是因为无论服务多么强大,其处理能力总是有限的。超出处理能力的请求可能会导致服务过载,进而影响到整个系统的稳定性。...其中,滑动窗口模式是一种常见的限流算法。 在这篇文章,我们将探讨滑动窗口模式,了解它的工作原理,以及如何在 Go Web 服务实现滑动窗口模式的 TPS 限制。 什么是滑动窗口模式?...固定窗口模式窗口的更换可能导致突然大量的请求得到处理,进而导致服务压力的突然增加。而滑动窗口模式通过持续滑动的窗口,可以避免这种情况,实现更平滑的请求控制。...,它可以保证服务处理请求时的平稳性,避免因为窗口切换导致的服务压力突然增加。...通过合理的设置窗口大小和 TPS 限制,我们可以对服务的并发处理能力进行精细控制,从而提高服务的稳定性和响应速度。

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GroovyJMeter处理cookie

突然发现JMeter系列写了不少文章,干脆整个全套的,把剩下的Demo也发一下,旧文如下: 用Groovy处理JMeter断言和日志 用Groovy处理JMeter变量 用GroovyJMeter执行命令行...用Groovy处理JMeter的请求参数 用GroovyJMeter中使用正则提取赋值 JMeter吞吐量误差分析 下面讲讲JMeter如何处理cookie,这里先讲一个事情,cookie只是HTTP...请求header里面的一个字段,但是JMeter里面是分开处理的,HTTP信息头管理器和HTTP Cookie管理器完全就是两个对象,分工不重复,源码里面使用的是HeaderManager和CookieManager...添加JSR223 预处理程序(后置处理程序需要下一次次请求) ?...cookie: -------Cookies : fds----------- 32423 2020-03-19 21:04:36,026 INFO o.a.j.m.J.处理cookie: ------

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GroovyJMeter处理header

发现JMeter系列写了不少文章,干脆整个全套的,把剩下的Demo也发一下,旧文如下: 用Groovy处理JMeter断言和日志 用Groovy处理JMeter变量 用GroovyJMeter执行命令行...用Groovy处理JMeter的请求参数 用GroovyJMeter中使用正则提取赋值 JMeter吞吐量误差分析 上一期已经讲过了JMeter如何处理cookie,文章如下: GroovyJMeter...处理cookie 这里先重复一个事实,cookie只是HTTP请求header里面的一个字段,但是JMeter里面是分开处理的,HTTP信息头管理器和HTTP Cookie管理器完全就是两个对象,分工不重复...,源码里面使用的是HeaderManager和CookieManager两个类。...首先新建一个简单的线程组和一个简单的请求: GroovyJMeter处理header 然后创建一个HTTP信息头管理器 ? 添加JSR223 预处理程序(后置处理程序需要下一次次请求) ?

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SpringSpringboot异步处理异常

现在让我们看一下我们的应用程序管理异常的第一个机制。 @ResponseStatus 的自定义异常 它用应该返回的状态代码()和原因()标记方法或异常类。...响应状态异常 Spring 5 引入了一个新的 Exception 类,它接受状态代码和可选的原因。这为以多种不同方式管理相同情况/案例提供了一个很好的解决方案。...使用@ExceptionHandler 进行异常处理 它允许方法管理异常。允许使用它注释的处理程序方法具有非常灵活的签名。...我们的例子,该方法将异常类型作为参数并返回一个 ResponseEntity。 它的工作方式是当抛出异常时,处理程序方法将拦截它并返回特定的响应(如果有的话)。...它的操作类似于提供预处理请求和后处理响应功能的过滤器/拦截器。它允许集中处理异常并促进代码重用。 首先,必须删除或注释上一节的异常处理程序方法。

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QT处理windows消息

http://blog.csdn.net/sryan/article/details/6744070 为了能处理某些qt无法处理的事件,或者Qt将消息封装之前能做某些操作等等,我们可以自己处理windows...winEventFilter(MSG *message, long *result);   signals:   void MBD();   };   在上面的子类MyApplication,...default:   break;       }   return QApplication::winEventFilter(message,result);   }   在这个函数,...我们将windows消息的WM_MBUTTONDOWN消息自定义的处理了,为了不影响默认处理,我们最后一句中将消息和消息附加信息交给了基类的函数来处理。...当你想过滤某种信息时候,可以case语句中直接返回true,当返回false时候也会进行qt默认的处理

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图像处理工程的应用

传感器 图像处理工程和科研中都具有广泛的应用,例如:图像处理是机器视觉的基础,能够提高人机交互的效率,扩宽机器人的使用范围;科研方面,相关学者把图像处理与分子动力学相结合,实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测...,具体见深度学习断裂力学的应用,以此为契机,偷偷学习一波图像处理相关的技术,近期终于完成了相关程序的调试,还是很不错的,~ 程序主要的功能如下:1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集;2、对卷积网络进行训练...附录:补充材料 1、图像抓取:安装OpenCV、Python PIL等库函数,实现图片的显示、保存、裁剪、合成以及滤波等功能,实验采集的训练样本主要包含五类,每类200张,共1000张,图像的像素为440...)] cv.imshow("frame",img) cv.imwrite("E:/python/data"+'ges_1'+str(num)+".jpg",img) 其中,VideoCapture()参数是...近些年来,随着计算机技术的发展,各类图像处理算法应运而生,使得准确识别人体手势成为了可能,大大缩减了人与机器的距离。

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机器学习处理大量数据!

牧小熊,华中农业大学,Datawhale成员 知乎 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/357361005 之前系统梳理过大数据概念和基础知识(可点击),本文基于PySpark机器学习实践的用法...(当数据集较小时,用Pandas足够,当数据量较大时,就需要利用分布式数据处理工具,Spark很适用) 1.PySpark简介 Apache Spark是一个闪电般快速的实时处理框架。...由于Apache Hadoop MapReduce仅执行批处理并且缺乏实时处理功能,因此它开始出现。因此,引入了Apache Spark,因为它可以实时执行流处理,也可以处理处理。...指的节点存储时,既可以使用内存,也可以使用外存 •RDD还有个特性是延迟计算,也就是一个完整的RDD运行任务分成两部分:Transformation和Action Spark RDD的特性: 分布式:可以分布多台机器上进行并行处理...弹性:计算过程内存不够时,它会和磁盘进行数据交换 基于内存:可以全部或部分缓存在内存 只读:不能修改,只能通过转换操作生成新的 RDD 2.Pandas和PySpark对比 可以参考这位作者的,详细的介绍了

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