Pandas 中的多级索引是一种强大的工具，用于处理具有多个维度或层次的数据。多级索引可以在行和列上创建层次结构，提供更灵活的数据表示和分析方式。在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的多级索引，通过实例演示如何应用这一功能。
我们知道dataframe是一个二维的数据表结构，通常情况下行和列索引都只有一个。但当需要多维度分析时，我们就需要添加多层级索引了。在关系型数据库中也被叫做复合主键。
CPU的频率非常快，主存Main Memory跟不上。CPU缓存是CPU与内存之间的临时数据交换器，为了解决CPU运行处理速度与内存读写速度不匹配的矛盾——缓存的速度比内存的速度快多了。
「volatile」是java中保证有序性、可见性的关键字，相比于synchronized来说他更轻量，是jvm提供的最轻量的同步机制。之前我们介绍的ReentrantLock可重入锁里的状态变量state，就是被volatile所修饰的，ConcurrentHashMap里的node节点里的value和next同样被其修饰。
operator模块提供的itemgetter函数用于获取对象的哪些维的数据，参数为一些序号（即需要获取的数据在对象中的序号），下面看例子。
在元素一排序的基础上再进行元素二的排序，然后再进行元素三的排序。 排序后效果图：
定时消息与延迟消息在代码配置上存在一些差异，但是最终达到的效果相同：消息在发送到 MQ 服务端后并不会立马投递，而是根据消息中的属性延迟固定时间后才投递给消费者。
在SQL查询语言中，ORDER BY子句是一项重要的功能，它允许我们按照指定的列或表达式对查询结果进行排序。本文将详细介绍SQL ORDER BY子句的用法、常见排序方式以及在实际应用中的应用场景。
在Linux中，管道使用竖线符号 | 表示，它位于两个命令之间。管道的基本语法如下：
在Linux系统中，管道（Pipeline）是一种强大的工具，它允许将一个命令的输出作为另一个命令的输入。通过管道，我们可以将多个命令串联在一起，实现数据的流动和处理。本文将详细介绍如何在Linux中使用管道将命令的输出传递给其他命令，并提供一些常见的使用示例。
最近在想将博客网站做成小程序版本，之前只是实现了文章列表和文章详情的展示，这两天在进行评论的改写。在评论中是一个多级嵌套的方式来进行展示的，也就是说每一条评论有一个自己的评论id，然后有一个父ID，指向父级的评论ID，孙子节点和祖父节点之间没有相应的关联。这样形成一个多级嵌套的模式，具体实现的效果为下图所示
日常大量的数据录入工作，若非有现成的系统支持，特别是一些部门级别的非公司层面的数据采集等工作，很难于有公司IT方面的支持，开发一个系统来支持这样的数据录入工作。
背景： public class StockQuantity { public StockQuantity(string status, DateTime dateTime, int quantity) { Status = status; DateTime = dateTime; Quantity = quantity; } public string Stat
多级排序实现接口 即每个list中越靠前的属性优先级越大。按优先级从小到大实现多属性排序： def multi_attribute_sort(lists): # 输入检查 assert isinstance(lists, list) # 单属性返回 first_ele = lambda s: s[0] second_ele = lambda s: s[1] last_ele = lambda s: s[-1] # 依次按每个单属性进行排序
本文介绍了抽样方法在数据科学领域的应用，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多级抽样和特殊采样方法。这些抽样方法旨在从庞大的数据集中抽取有代表性的样本，以便进行数据分析和建模。每种抽样方法都有各自的优缺点和适用场景，需要根据数据的特点和问题需求来选择合适的抽样方法。同时，针对类不平衡问题，还可以采用过采样和欠采样方法进行处理，以增加少数类的样本数量，提高模型的性能。
在MySQL中，优化数据查询和生成报表是至关重要的任务，WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用，以在结果中添加额外的行，显示分组的合计值。
但二者最大的不同是 pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的，比较契合统计分析中的表结构，而 numpy 更适合处理统一的数值数组数据。pandas数组结构有一维 Series 和二维 DataFrame 。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
简单记一下python中List的sort方法（或者sorted内建函数）的用法。
本文接续Mysql专栏 - mysql索引（一）这篇文章，在这篇文章的最后介绍了关于索引页也就是BTree索引页的设计形式，首先需要牢记在Btree索引中索引页也是数据页，在数据页的数据行扩展之后，慢慢扩展出索引页，最后索引页向上继续扩展，他们底层由双向链表进行串联，并且数据行其实也是链表的表现形式，最终组成的结构就是叶子节点是数据页，而上层则是链表组成的索引树。
面试者内心狂喜，这题刚背过：『Java内存主要分为五大块：堆、方法区、虚拟机栈、本地方法栈、PC寄存器，balabala……』
本文开始总结Linux系统中的常用命令，包含但不限于如下各方面，文档会不断地更新：
在传统的数据库里面，对数据关系描述无外乎三种，一对一，一对多和多对多的关系，如果有关联关系的数据，通常我们在建表的时候会添加主外键来建立数据联系，然后在查询或者统计时候通过join来还原或者补全数据，最终得到我们需要的结果数据，那么转化到ElasticSearch里面，如何或者怎样来处理这些带有关系的数据。 我们都知道ElasticSearch是一个NoSQL类型的数据库，本身是弱化了对关系的处理，因为像lucene，es，solr这样的全文检索框架对性能要求都是比较高的，一旦出现join这样的操作，性能会
行人再识别（re-ID）——一种个人身份鉴别技术和继人脸识别之后的又一重要算法，随着深度学习的发展进入了一个新时代。在 Market-1501 上，各大公司玩命刷榜，甚至达到了超人类的识别水平。
内存屏障，也称内存栅栏，内存栅障，屏障指令等， 是一类同步屏障指令，是CPU或编译器在对内存随机访问的操作中的一个同步点，使得此点之前的所有读写操作都执行后才可以开始执行此点之后的操作。---百度百科
详情见：https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.40.1
GET /_search { "query" : { "filtered" : { "filter" : { "term" : { "user_id" : 1 }} } }, "sort": { "date": { "order": "desc" }} }
MergeTree是ClickHouse的一个重要存储引擎，其工作原理和基本原则如下：
首先先安利一波，由我开发并维护的后台框架 Fantastic-admin 正式发布 Vue3 版本了，虽迟但到，欢迎大家访问链接体验。
map（映射）是存储一系列无序的key/value对，通过key来对value进行操作（增、删、改、查）。 映射的key只能为可使用==运算符的值类型（字符串、数字、布尔、数组），value可以为任意类型
Zset，即有序集合（Sorted Set），是 Redis 提供的一种复杂数据类型。Zset 是 set 的升级版，它在 set 的基础上增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列。
文件管理篇 📝显示目录内容: ls [选项] [文件] #参数: ls -a #显示所有文件以及目录 ls -l #长格式显示文件及目录、权限、大小 ls -r #按字母排序显示 ls -t #按照修改时间排序显示 ls -S #根据文件大小排序 ------------------------------------------ #例: ls -a /home #显示home目录内的文件 ls -l /home #显示home目录的权限，大小 📝查看路径: pwd [选项] #参数: pwd -L 显示
与其他着色技术相比，主要区别在于，与参考实现相比，多级任务依赖图方法尊重计算的数据依赖顺序。这意味着达到相同残差所需的迭代次数没有损失。然而，这种技术并不总是有利的。尽管考虑了数据相关性，但计算顺序实际上被修改了，因为相关性已被解决的节点现在被并行计算。在高斯-塞德尔方法的顺序实现中i-th行是在i-th迭代。这种顺序确保了当i-th已处理行。当使用多级任务依赖图技术时i-th只要满足了行的依赖关系，就处理行，而不考虑初始迭代空间，因此可以一次处理多行。正如我们之前看到的，当改变计算顺序时，空间和时间局部性受到负面影响。另一个缺点是不同的图形级别具有不同的并行度。事实上，在前两个级别根本没有并行性，从那里开始，并行性稳步增加，直到达到最大值，然后再次下降，在最后两个级别没有并行性。
今天这篇文章，就是挖出一些被忽视的参数进行了针对性的使用。咳咳，用起来还真不错，请看文章吧：
其中sorted函数是默认升序排序，当需要降序排序时，需要使用reverse = True
python列表排序 简单记一下python中List的sort方法（或者sorted内建函数）的用法。 关键字： python列表排序 python字典排序 sorted List的元素可以是各种东西，字符串，字典，自己定义的类等。 sorted函数用法如下： Python代码 sorted(data, cmp=None, key=None, reverse=False) 其中，data是待排序数据，可以使List或者iterator, cmp和key都是函数，这两个
在不同的电压域中路由时钟意味着它们必须经过电平转换器。这显然使自动化复杂化了—时钟树综合工具需要了解电平移位器，并自动将它们插入适当的位置。
在下面简单的例子中，tuple存放一对值（key,value），来自一个字典的键值对。
Java8中有两大最为重要的改变,第一个是Lambda表达式,另一个则是Stream API(java.util.stream.*)
帧头和数据重合 帧头、长度、帧尾重合 接受缓冲区越大，重合概率越小，可以不考虑 发送和发送数据转义（转义和帧头相同的数据），避免帧头和数据重合 参考：https://www.amobbs.com/t
ps 命令就是最根本相应情况下也是相当强大地进程查看命令.运用该命令可以确定有哪些进程正在运行和运行地状态、 进程 是否结束、进程有没有僵死、哪些进程占用了过多地资源等等.总之大部分信息均为可以通过执行该命令得到地。
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数据结构与算法 基本算法思想 动态规划 贪心算法 回溯算法 分治算法 枚举算法 算法基础 时间复杂度 空间复杂度 最大复杂度 平均复杂度 基础数据结构 数组 动态数组 树状数组 矩阵 栈与队列 栈 队列 阻塞队列 并发队列 双端队列 优先队列 堆 多级反馈队列 线性表 顺序表 链表 单链表 双向链表 循环链表 双向循环链表 跳跃表 并查集 哈希表(散列表) 散列函数 碰撞解决办法: 开放地址法 链地址法 再次哈希法 建立公共溢出区 布隆过滤器 位图 动态扩容 树 二叉树: 各种遍历,递归与非递归 二
这篇文章，也是在解决我在java学习上的一些疑惑，堆、栈、堆栈，以及方法区、jvm虚拟机栈、本地方法栈，对于大学生的我，很是头疼，在学习jvm时候，学习到 jvm 结构模型，然后和之前看的JMM Java对象模型，是有区别的，有一次，碰到一个java是值传递还是引用传递，也用到了堆栈，总之很重要，想要对很多java知识的彻底理解，JMM是很重要的，然而大多是资料，怎么说，不讲人话，我是学一半就放弃，于是乎，就写本篇博客，一是方便自己复习巩固，二是帮助和我一样的小白，减少踩坑。文章可能有些长，但是一定很值得研究！
Java内存模型规范了Java虚拟机与计算机内存是如何协同工作的。Java虚拟机是一个完整的计算机的一个模型，因此这个模型自然也包含一个内存模型——又称为Java内存模型。
在混合开发的模式下，如果想使用django admin，又嫌弃后台不符合你的审美？Simple UI给你想要的答案，我不是打广告的~
全卷积的 one-stage目标检测器（FCOS)，对每个像素进行预测的方式来解决目标检测问题，类似于语义分割。FCOS 不需要 anchor box，同时也不需要 proposals，由于消除了对预定义 anchor 的依赖，因此避免了与 anchor box相关的复杂计算，同时还避免了与 anchor相关的所有超参数，例如：尺寸、宽高比、数量等，通常这些参数对最终检测性能非常敏感。FCOS 优于之前的 anchor-based one-stage detectors。
题目： Adaptive Pointwise-Pairwise Learning-to-Rank for Content-based Personalized Recommendation
详情见：https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.33.2
在数组 idea_collect = [[3, 1, 2], [3, 2, 1], [3, 2, 2], [3, 1, 1]] 中, 先按照第二项排列, 再按照第三项倒序排列 可写为:
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