每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA， Exploratory Data Analysis) 是必要的，这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
随着不断提升的以太网带宽对总线吞吐率要求的提升，需要在芯片内部采用更高的主频、更大的总线位宽，但受制程及功耗影响，总线频率不能持续提升，这就需要在总线数据位宽方面加大提升力度。下图为Achronix公司在介绍400G以太网FPGA实现时给出的结论，对于400G以太网的数据处理，意味着数据总线位宽超过1024bit，时钟频率超过724MHz，传统的FPGA在实现时很难做到时序收敛。
在本章中，我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包，我们将在本书的以下各章中使用。
在本节中，我们将讨论使数据分析成为当今快速发展的技术环境中日益重要的工作领域的趋势。
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
不同的协议层对数据包有不同的称谓，在传输层叫做段（segment），在网络层叫做数据报（datagram），在链路层叫做帧（frame）。数据封装成帧后发到传输介质上，到达目的主机后每层协议再剥掉相应的首部，最后将应用层数据交给应用程序处理。
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
1 实验目的 了解交换机的MAC地址学习过程； 了解交换机对已知单播、未知单播和广播帧的转发方式。 2 实验原理 MAC（media access control，介质访问控制）地址是识别LAN节点的标识。MAC对设备（通常是网卡）接口是全球唯一的，MAC地址为48位，用12个16进制数表示。前6个16进制数字由IEEE管理，用来识别生产商或者厂商，构成OUI（Organization Unique Identifier，组织唯一识别符）。后6个包括网卡序列号，或者特定硬件厂商的设定值。对于一个网卡来说，M
欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
「可重用」是什么意思？在你的数据科学职业生涯中的某个时刻，你编写的代码将被使用不止一次或两次。也许你会对一些不同的图像文件集运行相同的预处理管道，或者你有一套用于比较模型的评估技术。我们都复制并粘贴了相同的代码，但是一旦你发现自己复制了相同的代码不止一次或两次，那就应该花点时间使你的代码可重用。重用好的代码并不是欺骗或懈怠：它是对时间的有效利用，并且被认为是软件工程中的最佳实践。
在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后，读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
电子设备之间的通信就像人类之间的交流，双方都需要说相同的语言。在电子产品中，这些语言称为通信协议。
CSMA/CD协议已成功应用于使用有线连接的局域网，但在无线局域网环境下，却不能简单地搬用CSMA/CD协议，特别是碰撞检测部分。主要有两个原因:
设备：第二层设备能隔离冲突域，比如Switch。交换机能缩小冲突域的范围，交换接的每一个端口就是一个冲突域。
我认为CAN通信大概是所学通信里比较高级的了，说难也难，说不难也不难。本文只是结合stm32单片机来小谈一下，以此来帮助大家理解CAN通信。对于CAN通信的理论，原子哥的视频或者那本PDF《can入门教程》已经很详细全面了，我不能更好的给大家讲一遍了。如果你看了不懂，只能说看的遍数不够多。
大家好，欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块，Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能，高效率，高水平的数据分析库。
一、局域网 1.1、局域网和以太网的区别和联系 局域网：前面已经介绍了，其实就是学校里面、各个大的公司里，自己组件的一个小型网络，这种就属于局域网。 以太网：以太网(Ethernet)指的是由Xerox公司创建并由Xerox、Intel和DEC公司联合开发的基带局域网规范，是当今现有局域网采用的最通用的通信协议标准。 以太网络使用CSMA/CD（载波监听多路访问及冲突检测）技术，并以10M/S的速率运行在多种类型的电缆上。 联系：是以太网就一定是局域网，但是局域网不一定就是以太网。 因为以太网就是一
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
在轮询访问中，用户不能随机地发送信息，而要通过一个集中控制的监控站，以循环方式轮询每个结点，再决定信道的分配。当某结点使用信道时，其他结点都不能使用信道。典型的轮询访问介质访问控制协议是令牌传递协议，它主要用在令牌环局域网中。
从IP层来说，通信的两端是两个主机。IP数据报的首部明确地标志了这两个主机的IP地址。我们需要知道，真正进行通信的实体是在主机中的进程，是这个主机中的一个进程和另一个主机中的进程在交换数据（即通信）。因此严格地讲，两个主机进行通信就是两个主机中的应用进程进行通信。IP协议虽然等把分组送到目的主机，但是这个分组还停留在主机的网络层而没有交付主机中的应用进程。从运输层的角度看，通信的真正端点并不是主机而是主机中的进程。也就是说，端到端的通信是应用进程之间的通信。
在本文的前一部分中，我们简要介绍了trip_distance列，在从异常值中清除它的同时，我们保留了所有小于100英里的行程值。这仍然是一个相当大的临界值，尤其是考虑到Yellow Taxi公司主要在曼哈顿运营。trip_distance列描述出租车从上客点到下客点的距离。然而，人们经常可以选择不同的路线，在两个确切的接送地点之间有不同的距离，例如为了避免交通堵塞或道路工程。因此，作为trip_distance列的一个对应项，让我们计算接送位置之间可能的最短距离，我们称之为arc_distance:
1、 现场总线高速数据传递：即主站周期的向从站发送输出信息并周期地读取从站的输入信息 2、 Output Valid：输出有效，指的是主站输出有效，表示的是从站将数据帧中对应数据从同步管理器通道上下载下来的一个过程。 3、 Input Latch：输入锁存，锁存信号（LATCH0/1）用于给外部信号打上时间戳（time stamp） (在DC模式下主站对时的过程中，一般指的是从站锁存主站数据帧到达的时间戳，然后将该时间戳数据写入到同步管理器通道上，让主站取走方便主站进行从站之间时间偏移补偿和漂移补偿)。 4、 (Output)Shift Time：指的是主站发送数据帧的起始时间到与从站Sync0 Event事件信号触发之间的时间间隔。 5、 (Input)Shift Time：只对输入模块有效，表示输入有效信号，指的是Sync0 Event事件信号后的一个固定延时时间或者Sync1 Event事件信号，用于设置Input Latch触发信号。 6、 SM Event：EtherCAT总线通信的机制就是Frame数据帧到达从站后会触发SM Event事件信号 7、 Sync0 Event：同步事件信号是由我们在主站TwinCAT上自定义的一个时间同步触发事件信号，SYNC0 是最常用的同步信号，由DC产生，固定周期触发 8、 Sync1 Event：指的是Input Latch输入锁存的一个事件触发信号，SYNC1信号不独立存在，通常是在SYNC0触发之后，延时一段时间触发，SYNC1触发周期可以是SYNC0的整数倍
如果你在Python中处理数据，Pandas必然是你最常使用的库之一，因为它具有方便和强大的数据处理功能。
有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗，为什么还要花钱来上课？没错，我也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程中汲取众多精华，才打磨出来的前七节课。
假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后…
当今IP网络数据通信的基本就是TCP/IP参考模型，今天就借助PC访问WEB服务器的数据通信来深度理解下TCP/IP参考模型。
要在一条通信线路上传送数据，除了必须建立一条物理线路（物理层的功能）之外，还必须有一些规程或协议来控制这些数据的传输，以保证被传输数据的正确性。实现这些规程或协议的硬件和软件加上物理线路就构成了“数据链路层”。
任何参与过机器学习比赛的人，都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性，它决定了你在比赛排行榜中的位置。
“虚拟局域网”。LAN可以是由少数几台家用计算机构成的网络，也可以是数以百计的计算机构成的企业网络。VLAN所指的LAN特指使用路由器分割的网络——也就是广播域。广播域，指的是广播帧(目标MAC地址全部为1)所能传递到的范围，亦即能够直接通信的范围。严格地说，并不仅仅是广播帧，多播帧(Multicast Frame)和目标不明的单播帧(Unknown Unicast Frame)也能在同一个广播域中畅行无阻。
因为工作，需要研究CAN总线。博主的CAN学习参考正点原子和野火的教程。虽然没有买板子，不过对于博主现在来说，感觉开发板都差不多吧！毕竟工作中开发板肯定是不一样的！
作为计算机网络中最重要的两种数据包转发设备，交换机和路由器在功能设计方面既存在本质差别，又包含诸多相似之处，本文从两种设备的工作原理出发，详细介绍了它们之间的种种区别与联系。
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。
数据可视化是数据科学的重要组成部分。它对于探索和理解数据非常有用。在某些情况下，可视化在传递信息方面也比普通数字好得多。
每个网卡或三层网口都有一个 MAC 地址， MAC 地址是烧录到硬件上，因此也称为硬件地址。MAC 地址作为数据链路设备的地址标识符，需要保证网络中的每个 MAC 地址都是唯一的，才能正确识别到数据链路上的设备。
一、内容概览 WebSocket的出现，使得浏览器具备了实时双向通信的能力。本文由浅入深，介绍了WebSocket如何建立连接、交换数据的细节，以及数据帧的格式。此外，还简要介绍了针对WebSocket的安全攻击，以及协议是如何抵御类似攻击的。 二、什么是WebSocket HTML5开始提供的一种浏览器与服务器进行全双工通讯的网络技术，属于应用层协议。它基于TCP传输协议，并复用HTTP的握手通道。 对大部分web开发者来说，上面这段描述有点枯燥，其实只要记住几点： WebSocket可以在浏览器里使用
CAN-bus发布了ISO11898和ISO11519两个通信标准，此两个标准中差分电平的特性不相同。
I2C（Inter-integrated Circuit）总线支持设备之间的短距离通信，用于处理器和一些外围设备之间的接口，它只需要两根信号线来完成信息交换。I2C最早是飞利浦在1982年开发设计并用于自己的芯片上，一开始只允许100kHz、7-bit标准地址。1992年，I2C的第一个公共规范发行，增加了400kHz的快速模式以及10-bit扩展地址。在I2C的基础上，1995年Intel提出了“System Management Bus” (SMBus)，用于低速设备通信，SMBus 把时钟频率限制在10kHz~100kHz，但I2C可以支持0kHz~5MHz的设备：普通模式（100kHz即100kbps）、快速模式（400kHz）、快速模式+（1MHz）、高速模式（3.4MHz）和超高速模式（5MHz）。
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
在停止等待协议中，源站发送单个帧后必须等待确认，在目的站的回答到达源站之前，源站不能发送其他的数据帧。从滑动窗口机制的角度看，停止等待协议相当于发送窗口和接受窗口的接受窗口大小均为1的滑动窗口协议。
研究数据集以查看哪些变量具有相关性时，这是我首先执行的任务之一。这使我更好地了解我正在处理的数据。这也是培养对数据的兴趣并建立一些初步问题以尝试回答的好方法。
大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。
在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件，以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法，例如 HTML，JSON，PKL 文件，SQL 等。
转自：https://blog.csdn.net/phunxm/article/details/9498829
你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快？询问地球是否是平的，您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同，几乎总是越快越好。显着改善处理时间的最佳方法之一是（如果您还没有的话）从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱，GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。
作者 | Merlin Schäfer 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
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