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。
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
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。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
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。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。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。
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
传统上，每次需要修改笔记本单元格的输出时，都需要更改代码并重新运行受影响的单元格。这可能很繁琐、低效甚至容易出错，对于非技术用户来说，甚至是不切实际的。这就是ipywidgets发挥作用的地方：它们可以嵌入到笔记本中，并提供一个用户友好的界面来收集用户输入并查看更改对数据/结果的影响，而不必与代码交互；你的笔记本可以从静态文档转换为动态仪表盘——非常适合显示你的数据故事！
返回给定轴缺失的标签对象，并在那里删除所有缺失数据（’any’：如果存在任何NA值，则删除该行或列。）。
DHCP Snooping是一种DHCP安全特性，通过MAC地址限制，DHCP Snooping安全绑定、IP + MAC绑定、Option82特性等功能过滤不信任的DHCP消息，解决了设备应用DHCP时，防范利用DHCP报文进行的攻击行为。
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。
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。
VLAN（Virtual LAN），翻译成中文是“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。
“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。
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。
上一篇讲解了无线安全专题_攻击篇--干扰通信，之后不能只是讲解攻击实战，还要进行技术原理和防御方法的讲解。本篇讲解的是局域网内的MAC泛洪攻击，这种攻击方式主要目的是窃取局域网中的通信数据，例如ftp的账号和密码，下面的实战也是以此为例子。接下来按照原理，场景，攻击实战，防御方法的层次步骤进行讲解。 一.MAC泛洪攻击的原理 MAC泛洪攻击主要是利用局域网交换机的mac学习和老化机制。 1.1交换机的工作流程如下: 局域网中的pc1发送数据帧给pc2,经过交换机时,交换机会在内部mac地址表中查找数据
无线技术凭借其固有的特性不断地发展和增值。从最开始的802.11到802.11 a/b，再到802.11 g 和现在的802.11n标准。从开始到最终获准正式发布具有多项增强功能的协议标准，一共花费了超过七年的时间。
① 发送端封装数据帧 : 在 网络层 下发的 IP 数据报 信息基础上 , IP 数据报 的 前面 加上 帧首部 , IP 数据报 的后面 加上 帧尾部 ;
交换机(Switch)是一种用于电信号转发的网络设备,它可以为接入交换机的任意两个网络节点提供独享的电信号通路,最常见的交换机是以太网交换机,其他常见的还有电话语音交换机、光纤交换机等,交换机是集线器的升级替代产品,理论上讲交换机就是按照通信两端传输信息的需求,将需要的信息发送到目标设备上的网络组件.
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？
ZigBee堆栈是在IEEE 802.15.4标准基础上建立的，定义了协议的MAC和PHY层。ZigBee设备应该包括IEEE802.15.4(该标准定义了RF射频以及与相邻设备之间的通信)的PHY和MAC层，以及ZigBee堆栈层：网络层(NWK)、应用层和安全服务提供层。图1-1给出了这些组件的概况。
对于一台二层交换机来说，缺省时整机的所有接口属于一个广播域。这意味着，只要连接到这个交换机的PC都配置在同一个IP子网内，即可直接进行互相访问，而且更重要的一点是，处于同一个广播域内的某个节点只要发送一个广播数据帧，在这个广播域内的所有其他节点都会收到这个数据帧，并且耗费资源来处理（即使它可能并不需要这个数据帧）。当这个广播域变得特别大（交换机上连接的用户数量特别多）时网络就非常有可能被大量的广播消耗掉大量资源。
奥比中光的相机可以使用VS 2019直接编译，但是我对VS不熟悉，让Linux一键编译惯坏了，今天在使用的时候发现有必要记录一下。
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MUX VLAN分为Principal VLAN和Subordinate VLAN，Subordinate VLAN又分为Separate VLAN和Group VLAN：
本文档描述了在 Linux bridge 上 iptables 和 ebtables filter 表如何进行交互操作的。
转自：https://blog.csdn.net/phunxm/article/details/9498829
有且只能有一个 PVID值，为不带tag的数据帧进入交换机时后打tag用的（交换机内部都是带tag的帧，交换机按照tag进行数据帧的正切转发）
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/61926504
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。
传送门：用交互组件(ipywidgets)“盘活”Jupyter Notebook(上)
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。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。
1. 都使用相同的介质访问控制协议CSMA/CA（冲突避免）（Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance）；
对于串口，我们知道不管是RS232还是RS485、RS422这些典型的串口标准通讯协议，只是定义了部分物理层，对于数据链路层等基本没有涉及，这也就体现了串口协议的灵活性，没有统一的标准，需要使用者自己来定义合适的数据协议来传输自己的数据。
当我们训练姿势估计模型，比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集，但如果我们将其与不同计算机视觉任务（如对象检测或分类）的公共可用数据集的数量进行比较，就会发现可用的数据集并不多。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
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…
DR模式（直接路由模式） Virtual server via direct routing (vs/dr) DR模式是通过改写请求报文的目标MAC地址，将请求发给真实服务器的，而真实服务器响应后的处理结果直接返回给客户端用户。 同TUN模式一样，DR模式可以极大的提高集群系统的伸缩性。而且DR模式没有IP隧道的开销，对集群中的真实服务器也没有必要必须支持IP隧道协议的要求。 但是要求调度器LB与真实服务器RS都有一块网卡连接到同一物理网段上，必须在同一个局域网环境。 DR模式是互联网使用比较多的一种模式。
不管在学习过程还是在实际的项目工作中，大家对 vlan 技术都不陌生而且都可以灵活运用，虽然会用但对于数据帧在何时打上 vlan tag，如何在 trunk 链路上传输、何时剥离 vlan tag 以及在华为交换机的交换机制又是怎样的呢？大家可能有这方面的困惑，今天有我和大家一块儿探讨一下数据帧交换的详细过程：
我一直在寻找一种直观的方法来绘制流程中状态之间的流程或连接。R软件恰好满足了我的需求。
在最初的时候，交换机里是没有mac地址表信息的，那么交换机就要进行学习，假如交换机上连接着两个主机PC1和PC2，当PC1要与PC2进行通信时，PC1的数据帧流入交换机，交换机会把PC1的MAC地址和PC1连接的端口记录到交换机的mac表中，但是交换机的mac地址表中并没有PC2的mac地址信息和端口绑定，所以交换机会将数据帧向全网发送广播，当主机收到数据帧后会把目的mac地址和自己的进行比对，如果一样就应答，不一样就丢弃，当PC2收到与自己mac地址相同的数据帧后，会进行应答，当应答的数据帧流经交换机的时候，交换机会把应答的数据帧的mac地址信息和所进入的端口记录在交换机的mac地址表中，然后交换机会寻找与应答数据帧对应的目的mac地址，交换机发现PC1的mac地址表信息已经存在，会根据PC1绑定的端口号直接将应答数据帧发送给PC1，这样就完成了一次mac地址学习。
数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据，以便用于建立预测模型。
vlan可以把物理局域网在逻辑上划分成多个广播域。不同vlan之间的主机不属于同一个广播域，不能直接通信，需要通过三层设备才可以通信。
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。
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