前几天解决了一下这个问题本来没当回事，没想到今天恰巧有人问，在这里简单记录一下： 问题描述： 加载一个列表，当列表数据符合一定要求时去掉该item（无论是使用listview还是recyclerview...加载列表道理等同） 刚开始遇到这个问题想到的第一种解决方案就是在adapter中加载item时去判断一下本条item数据是否应该gone掉，如果符合要求，那么久直接将整条item进行gone掉。...如果你是这样处理的你会发现就算gone掉，在原本应该显示该item的地方会出现一条空白，也就是说item的位置还在那里，只是content不显示而已，像这种情况这种解决方案解决不了问题。...原因就是你的数据源----暂且称为mList 包含着那条item数据，item的view的加载数量是有mlist.size()决定的，gone掉之后那条item已经加载出来会占有一个位置。...所以要想彻底解决这种问题，就要从数据源着手，先将列表数据mList处理完了之后再传给adapter去加载
从5亿行数据中，筛选出重复次数在1000行的数据行，以前用这个，也爆内存了。...刚才的是去重，算是解决了。现在又有个新问题，下一篇文章我们一起来看看吧。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个大数据去重的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注 /前言/ 前几天给大家分享了Xpath语法的简易使用教程，没来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章：在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据...——详细教程（上篇）、在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（下篇）、在Scrapy中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇）。...之前还给大家分享了在Scrapy中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇），没来得及上车的小伙伴可以戳进去看看，今天继续上篇的内容往下进行。...------ 往期精彩文章推荐： 在Scrapy中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇） 在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（下篇） 在Scrapy...中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇） ?
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注 /前言/ 前几天给大家分享了Xpath语法的简易使用教程，没来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章：在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据...——详细教程（上篇）、在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（下篇）。...今天小编给大家介绍Scrapy中另外一种选择器，即大家经常听说的CSS选择器。.../CSS基础/ CSS选择器和Xpath选择器的功能是一致的，都是帮助我们去定位网页结构中的某一个具体的元素，但是在语法表达上有区别。.../小结/ 本文基于CSS理论基础，主要介绍了CSS选择器的简单语法和利用CSS选择器做相关数据采集，下一篇文章将继续分享CSS表达式数据采集方法，敬请期待，希望对大家的学习有帮助。
如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...但是现在我有个需求，分箱，具体来讲，需要『排序后遍历每一行及其邻居比如 i 与 i+j』，因此，我们必须能够获取数据的某一行！ 不知道有没有高手有好的方法？我只想到了以下几招！...我的数据有 2e5 * 2e4 这么多，因此 select 后只剩一列大小为 2e5 * 1 ，还是可以 collect 的。 这显然不是个好方法！因为无法处理真正的大数据，比如行很多时。...给每一行加索引列，从0开始计数，然后把矩阵转置，新的列名就用索引列来做。 之后再取第 i 个数，就 df(i.toString) 就行。 这个方法似乎靠谱。
背景 学过MySQL的同学都知道MySQL中varchar和char是两种最主要的字符串类型，varchar是变长的类型，而char是固定长度。...那关于如何选择类型就成为令人头疼的事，很多初学者为了保证业务兼容性强，存储字符串类型一律都是varchar类型。这是不妥的，需要根据varchar和char的特性来进行选择。...varchar和char数据类型的区别 varchar类型用于存储可变长的字符串，是比较常见常用的字符串数据类型，在存储的字符串是变长时，varchar更加节约空间。...由于varchar是变长的，在使用update的时候，可能使得行变得比原来更长，这就导致需要做额外的工作。...如果一个行占用的空间增加，并且在页内没有多余的空间可与存储，这是innoDB的存储引擎需要分裂页来使行可以放进页内。 char类型是定长的。
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。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
假设我们有一个视频，其中每个帧都与其相邻帧相似。然后我们稀疏地选择一些帧，并在像素级别上对其进行标记，例如语义分割或关键点等。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本，是否可以使用未标记的相邻帧来提高泛化的准确性？具体地说，通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法，以补偿标记帧α中的丢失信息。...学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。由于标注成本很昂贵，因此视频中仅标记了少量帧。然而，标记帧图像中的固有问题（如遮挡，模糊等）阻碍了模型训练的准确性和效率。...在推理过程中，可以使用训练后的翘曲模型传播帧A的正确的标注值（ground truth），以获取A的关键点估计。此外，可以合并更多相邻帧，并合并其特征图，以提高关键点估计的准确性。...结论 将可变形卷积引入到具有给定偏移量的视频学习任务中，通过实现标签传播和特征聚合来提高模型性能。与传统的一帧一标记学习方法相比，提出了利用相邻帧的特征映射来增强表示学习的多帧一标记学习方法。
同样，许多非银行做出了更轻松的生活，引入个性化的钱包，让客户购买直接从他们的登录和获得难以置信的折扣和优惠。...这种ATM钱包的功能就像一个真正的借记账户，带来每年超过一百万用户。 非金融性公司的不断崛起，照顾消费者的金融业务是一个严重的威胁，而且这种差距需要尽早封闭。 银行如何能从客户数据中获得更大的价值？...只是给互联网金融期权是不够的；必须有客户从你的银行利润最大化的一些例外的创新。现有基础和后发优势的银行能带来更好的结果。 银行需要综合业务与新的数字设备和给客户一个清晰的了解，如何在哪里买。...提供一流的服务是最终的选择，银行可以提供，应对私人，非银行部门。更快地访问他们的钱包，更提供在线网站，丰硕的cashbacks，更好的方法管理资金和投资可以吸引人们的兴趣，对使用银行服务的数字支付。...它的目的是将数据从在线和离线路线流入银行的CRM解决方案，为员工提供相关线索。这提高了超过100%转化率，为消费者提供更加个性化的体验。
可见，目前市面上真正合格的商业分析师非常稀少。有被教化成程序员写 DAX 的，也有被教化成美工做图的，但分析师，尤其是商业驱动的可以快速从数据中提供真正的洞察力的分析师，是非常少的。...Zebra BI，使用强大的可视化工具创建令人惊叹的报告和仪表板，以在创纪录的时间内从您的数据中提供真正的洞察力。...，将您的 Power BI 报告提升到一个新的水平，并在创纪录的时间内从您的数据中提供切实可行的洞察力。...，如下（动画）： 对比分析，一键出图 使用 Zebra BI 构建对比分析，是非常简单的，如下（动画）： 用户只需要将表示实际，同期，预算或预测的数据字段拖拽到图表中，就能立即生成直观且标准细腻的对比分析...（这个表情好符合这里的场景有没有） 从 Zebra BI 的商业案例中，不难发现站在巨人身上，哪怕你多做一点，都感觉你比巨人高了，当然巨人本身还是巨人。
但是，Chrome已移除或根本没有实现注入任意URL前缀的功能。以下是源文件中名为“webusb_descriptors.cc”的代码片段。它解析接收到的描述头，包括“iLandingPage”。...请求访问设备 网页可以打开提示请求访问设备，它必须指定过滤器来过滤可用的设备。如果过滤器为空，那么即允许用户从所有可用设备中选择设备。打开的提示如下所示： ? 用户可以看到所有（过滤的）可用设备。...此提示将列出所有可用的USB设备。通过选择所需的设备并单击“连接”，工具将打开设备，并遍历每个可用的界面，并尝试声明。结果记录在页面底部的表格中。...在这种情况下，基于WebUSB的ADB主机实现被用于访问连接的Android手机。一旦用户接受请求，该页面使用WebUSB可以从相机文件夹中检索所有图片。...到目前为止，这只适用于Linux，因为在Windows中的实现相当不稳定。然而，它既可以作为在WebUSB上运行复杂协议的示例，也可以显示WebUSB请求的一次点击如何导致数据泄露。
如何通过数据字段挖掘需求，这对分析师来说是基本的能力了。...在互联网世界中，我们可以通过各种各样的手段方法获得丰富的数据，比如数据爬虫、手机采样，甚至是各种各样的行为数据、城市数据都变得更加透明和可获得。...然后，在实际工作中，我们经常会遇到有了各种个月的数据后会遇到怎么样使用、怎么盈利的问题，这里并不会讨论法律允许之外的贩卖数据的问题，讨论的是如果利用数据产品各种个月利润的问题。...假设A公司是为B公司提供数据分析的乙方公司，B公司是一家通信领域的运营商，B公司拥有一大批数据，这些数据主要包括手机号码、对应手机号码访问的网址和时间、以及经纬度，那么数据分析公司A公司如何通过上面的数据让童装店以及银行各自获利呢...1、把时间和位置结合起来，通过字段的组合，可以很清楚的知道客户一天的出现的什么地方，也就可以大致划分好客户的等级。
题目： 从1,2,3，…..98,99,2015这100个数中任意选择若干个数（可能为0个数）求异或，试求异或的期望值。...那么我们可以先考虑取到的若干个数的某一位： 由于异或的特性， 对任意一个二进制位，取奇数个1异或后会得到1，取偶数个1异或后会得到0，与取0的个数无关。...这意味着对于任何一次（0个除外）选取，选取的到若干个数的二进制数中，11位中每一位都有可能取到1，那么如果取到的1是奇数个，该位置异或后的结果就是1。...于是我们可以得出一个很有意思的结论，在异或之后的二进制数中，每一位取到1的概率是0.5，那么取到0也是0.5，对于离散事件，我们就能求期望了，当然还是0.5。...关键的问题在于2015或1024对结果的印象到底在哪里，我们计算的其实是取若干个数中某一位为1的数目是奇数的概率，那么： 1024 ：100 0000 0000 99：000 0110
打开一个数据集会生成一个标准数据框，检查它的速度是否也很快： ? 纽约市黄色出租车数据预览 再一次注意，单元执行时间非常短。这是因为显示 Vaex 数据帧或列只需要从磁盘读取前 5 行和后 5 行。...从 descripe 的输出来看，很容易注意到数据中包含了一些严重的异常值。首先，让我们从检查取货地点开始。...它在过滤 Vaex 数据帧时，不会生成数据的副本，相反，它只创建对原始对象的引用，并在其上应用二进制掩码。掩码选择显示哪些行并用于将来的计算。这为我们节省了 100GB 的 RAM。...最后，让我们通过绘制现金支付与信用卡支付的比率来确定支付方式是取决于一天中的时间还是一周中的某一天。为此，我们将首先创建一个过滤器，它只选择用现金或卡支付的乘车。...下一步是我最喜欢的 Vaex 特性之一：带有选择的聚合。其他库要求对以后合并为一个支付方法的每个单独筛选的数据帧进行聚合。另一方面，使用 Vaex，我们可以通过在聚合函数中提供选择来一步完成此操作。
注意，在上面的代码块中，一旦我们聚合了数据，小的Vaex数据帧可以很容易地转换为Pandas数据帧，我们可以方便地将其传递给Seaborn。...最后，让我们通过绘制现金支付与信用卡支付的比率来确定支付方式是取决于一天中的时间还是一周中的某一天。为此，我们将首先创建一个过滤器，它只选择用现金或卡支付的乘车。...下一步是我最喜欢的Vaex特性之一：带有选择的聚合。其他库要求对以后合并为一个支付方法的每个单独筛选的数据帧进行聚合。另一方面，使用Vaex，我们可以通过在聚合函数中提供选择来一步完成此操作。...看上面的图表，我们可以发现一个类似的模式，显示小费百分比作为一周中的一天和一天中的时间的函数。从这两个图中，数据表明，用卡支付的乘客往往比用现金支付的乘客小费更多。...如果您对本文中使用的数据集感兴趣，可以直接从S3使用Vaex。请参阅完整的Jupyter notebook，以了解如何做到这一点。
但总有一天你需要处理非常大的数据集，这时候 Pandas 就要耗尽内存了。而这种情况正是 Spark 的用武之地。...如果你有 DevOps 专业知识或有 DevOps 人员帮助你，EMR 可能是一个更便宜的选择——你需要知道如何在完成后启动和关闭实例。话虽如此，EMR 可能不够稳定，你可能需要花几个小时进行调试。...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。...有的，下面是一个 ETL 管道，其中原始数据从数据湖（S3）处理并在 Spark 中变换，加载回 S3，然后加载到数据仓库（如 Snowflake 或 Redshift）中，然后为 Tableau 或...Parquet 文件中的 S3 中，然后从 SageMaker 读取它们（假如你更喜欢使用 SageMaker 而不是 Spark 的 MLLib）。
AI 研习社按：随着硬件算力的上升、数据量的加大以及各种新算法的浮现，机器学习也变得一天比一天火热。不夸张的说，这是机器学习的时代。...本文的目的就是帮助实践者在使用机器学习过程中做出正确的选择和判断。文章内容根据知乎人气答主阿萨姆在雷锋网AI研习社上直播分享整理而成。 阿萨姆，普华永道高级数据科学家，负责统计学习模型开发。...数据如何清理？使用哪个模型？如何进行评估？如何发现过拟合与欠拟合？这些问题都还没有准确的答案，往往依赖于使用者的经验与直觉。...所以只选择与预测值可能有关联的信息。 ? 如何判断特征与结果之间的相关性 ? 相关性分析的意义，可以发现数据中的问题，发现数据中有意思的部分，评估模型的能力。...结合参数搜索、交叉验证方法，通过选定的评估标准从候选模型中找到表现最好的模型。 对上一步中的所选模型进行微调。 迭代以上步骤直到找到最优的模型。
在上一篇《元宇宙也存在数据被监控的风险吗？》中，我们提到元宇宙中依然存在数据监控的问题。想要解决此问题，则需要从道德层面与技术层面双管齐下。...*图源：W3C 本篇，我们将基于 DID 技术，验证“去中心化身份能否将我们从元宇宙的数据监控中拯救出来”。...DID 是一种更好的 KYC 方式 Web3 是关于去中心化账本的未来网络，所有数据都将保留在区块链上，并可能被用于各种目的。例如，如果有人在 DAO 中投票，每个人都可以看到并可能利用这些信息。...结语 Web3 技术并不是解决 Web2 数据监控威胁的神奇解决方案，我们仍然需要道德规范。但可以肯定的是使用 DID 技术可以帮助我们全权掌控自己的数据，决定在何时、何地、向何人分享数据。...这样不仅可以真正达成去中心化所追求的目标“权利下放”，也能对数据进行保护，一定程度上减轻数据监控的困扰。
近期，一群来自以色列的安全研究专家发明了一种能够从物理隔离网络中窃取数据的新技术。研究人员表示，他们可以通过扫描仪来控制目标主机中的恶意软件，然后从这台物理隔离网络中的计算机提取出目标数据。...在真实的攻击场景中，攻击者甚至还可以利用一架配备了激光枪的无人机（从办公室窗户外向扫描仪发射光信号）来发动攻击。...03 攻击效率分析 在分析完攻击技术以及相应的限制条件之后，让我们来看一看这项攻击的数据传输效率。在攻击过程中，每传输1比特命令大约需要50毫秒的时间。...这也就意味着，一个64位消息块则需要大约3秒钟的时间，而恶意软件可以实时读取光信号中携带的数据。 在研究人员所进行的另一项测试中，他们通过这项技术发动了一次勒索攻击。...当时，他们身处一台停在停车场中的汽车，并在车内通过光脉冲信号加密了目标主机中的数据。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
