最近正好有音视频编辑的需求，虽然之前粗略的了解过FFmpeg不过肯定是不够用的，借此重新学习下；
作者 | Merlin Schäfer 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
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…
ping主要是用来探测主机和主机之间是否可以进行通信，如果不能ping到某台主机，表示不能与这台主机建立连接。ping使用的是ICMP协议，他发送ICMP回送请求消息给目的主机。ICMP协议规定：目的主机必须返回ICMP回送应答消息给源主机，如果源主机在一定时间内收到应答，表明主机可达。ICMP协议是通过IP协议发送的，IP协议是无连接的，不可靠的数据报协议。
从概念上讲，Hudi物理存储一次数据到DFS上，同时在其上提供三个逻辑视图，如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后，它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。一旦提供了适当的Hudi捆绑包， 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ping原理 ping主要是用来探测主机和主机之间是否可以进行通信，如果不能ping到某台主机，表示不能与这台主机建立连接。ping使用的是ICMP协议，他发送ICMP回送请求消息给目的主机。ICMP协议规定：目的主机必须返回ICMP回送应答消息给源主机，如果源主机在一定时间内收到应答，表明主机可达。ICMP协议是通过IP协议发送的，IP协议是无连接的，不可靠的数据报协议。 ping是用来检测网络是否畅通或者网络连接速度的命令 在同一网段内： 在主
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。
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。
本文档描述了在 Linux bridge 上 iptables 和 ebtables filter 表如何进行交互操作的。
（先来一波操作，再放概念） 远程帧和数据帧非常相似，不同之处在于： （1）RTR位，数据帧为0，远程帧为1； （2）远程帧由6个场组成：帧起始，仲裁场，控制场，CRC场，应答场，帧结束，比数据帧少了数据场。 （3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。
电磁波在双绞线上传输的速度为0.7倍光速，在1km电缆的传播时延约为5us。传统的网络信道比较差，需要有重传机制保障可靠性。于是，在节点A向节点B发送数据进行通信的时候，要保证以太网的重传，必须保证A收到碰撞信号的时候，数据包没有传完，要实现这一要求，A和B之间的距离很关键，也就是说信号在A和B之间传输的来回时间必须控制在一定范围之内。IEEE定义了这个标准，一个碰撞域内，最远的两台机器之间的round-trip time 要小于512bit 时间。(来回时间小于512位时，所谓位时就是传输一个比特需要的时间）。因此，传统以太网有如下特点：
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除了数据清洗和数据探索的主题外，许多有效的NLP(自然语言处理)分析都是依赖于对文本数据的预处理。因此，我决定手把手展现一个对来自苹果App Store简述的文本数据预处理的过程，并且对这些数据使用K均值聚类算法。
ISO11898主要定义了物理层和数据链路层，对比标准OSI通信模型，物理层和数据链路层属于最底层的两个层级。在详细讲ISO11898-1之前先来了解一下汽车CAN通信网络中常用的几个协议都处于OSI模型的什么位置。
本次作业需要使用到一些特定的抓包软件，如Wireshark、Sniffer等。这些软件可以通过对设备上产生的数据包进行截取，通过分析这些数据包可以详细获取一些我们所做的操作的行为，了解计算机底层通讯的具体过程，甚至通过数据包可以进行分析异常的流量，这些对网络的稳定性与安全性都有着十分重要的意义。
Pandas 是数据科学领域的工作者都熟知的程序库。它提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。但是，当处理过于庞大的数据时，单个内核上运行的 Pandas 就会变得力不从心，人们不得不求助于不同的分布式系统来提高性能。然而，为了提高性能而做的这种权衡会带来陡峭的学习曲线。
但是在这篇文章将使用更高级的技术来预测时间序列，本文将使用 Prophet 来提取新的有意义的特征，例如季节性、置信区间、趋势等。
今天给大家带来的是交换技术，主要是二层方向的，文中提到的示例都以锐捷设备为例，很适合大家查漏补缺，以下是目录：
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？
每个人都喜欢电影，不分年龄、性别、种族、肤色或地理位置。通过这种神奇的媒介，我们在某种程度上彼此联系在一起。然而，最有趣的是，我们的选择和组合在电影偏好方面是多么独特。
一.背景 之前在一个项目上用代码分别实现了Modbus主站和Modbus从站(注：其实官方提供有现成的MODBUS从站库代码，并且支持大多数的嵌入式平台，如果项目比较急，把官方的库代码移植，剪裁一下就可以用了，但是我发现当你对MODBUS了解的比较熟悉之后，针对你自己特定的项目/产品完全可以自己实现更加精简，高效的代码)，目前产品已经量产发布使用。现回过头来整理一下有关Modbus通讯的一些知识，打算把它写成一个系列博客，目前这是第一篇。 Modbus协议是一项应用层报文传输协议，包括ASCII、RTU、TCP三种报文类型。标准的Modbus协议物理层接口有RS232、RS422、RS485和以太网接口，采用master/slave方式通信。本文主要介绍的是MODBUS-RTU。
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。
目前网络上的电影、网络广播、自媒体视频等大部分是分辨率较低的压缩视频，而智能手机、平板电脑、电视等终端设备正逐渐配备 2K、4K 甚至 8K 清晰度的屏幕，因此端侧的视频超分辨率（VSR）算法引起越来越广泛的关注。与图像超分辨率（SISR）相比，视频超分辨率（VSR）可以通过沿视频时间维度利用邻近帧的信息来提高超分辨率的效果。视频超分辨率算法大致可以分为两类：基于滑窗的视频超分算法（Sliding-window）和基于循环神经网络的视频超分算法（Recurrent VSR）。基于滑窗的视频超分算法会重复的提取邻近帧的特征，而基于循环神经网络的视频超分辨率算法避免了重复的特征提取，还可以高效的传递长期时间依赖信息，鉴于端侧运算单元和内存有限的情况来说是一个更具潜力的方案。在视频超分中，视频帧之间的对齐对超分辨率性能有着重要的影响。目前的视频超分算法通过光流估计、可形变卷积、注意力和相关性机制等方式来设计复杂的运动估计网络来提升视频超分的性能。而目前商用终端设备很难为视频超分辨率算法提供足够的计算单元和内存来支撑视频帧之间复杂的运动估计以及大量的冗余特征计算。
WebSocket是为了解决服务端和客户端双向通讯问题，提出的一种传输协议，使客户端和服务端可以互相推送、接收消息，做到真正的双工。
2) 步骤6）中网络测试仪测试口2无法收到数据，测试口3接收到数据且不丢失数据帧。
依照瑞萨公司的《CAN入门书》的组织思路来学习CAN通信的相关知识，并结合网上相关资料以及学习过程中的领悟整理成笔记。好记性不如烂笔头，加油！
图1(a)表示用户主机H1发送数据给H2，中间经过三个路由器（R1，R2和R3）连接到远程主机H2。所经过的网络可以是多种的，如电话网、局域网和广域网。
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。
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
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。
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。
学习计算机网络，其实就是学习网络协议。通过各种各样的网络协议，实现不同的网络需求。当然，网络协议不是凭空存在的，而是运行在网络设备上。搞懂网络协议，只是知道了技术原理。搞懂网络设备，才能把所学的网络知识用起来，实际解决我们的网络需求。下面我们来看看最常见的网络设备——交换机。
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。
Wireshark（前称Ethereal）是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是撷取网络封包，并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。Wireshark使用WinPCAP作为接口，直接与网卡进行数据报文交换。 官网下载链接
本章我们将向大家介绍如何使用STM32自带的CAN控制器来实现两个开发板之间的CAN通讯，并将结果显示在TFTLCD模块上。本章分为如下几个部分：
H264 无疑是目前应用最广泛的编码技术。一些比较优秀的开源库x264/openh264， ffmpeg等让人们处理h264编解码变得相对容易。为了能更好地理解和处理h264问题，还是有必要了解相关的原理
选择交换机时，需要根据实际的使用需求，以及具体的端口类型、端口数量和设备性能等参数，决定购买哪款交换机。
使用 GNU Radio Companion 驱动 USRP N320 实现 OFDM 自收自发测试。（Ubuntu20.04LTS + GNURadio 3.8 + UHD 3.15）
Pandas 无疑是 Python 处理表格数据最好的库之一，但是很多新手无从下手，这里总结出最常用的 29 个函数，先点赞收藏，留下印象，后面使用的时候打开此文 CTRL + F 搜索函数名称，检索其用法即可。
自动化工程师在设备开发中，可能会碰到一些行业专用仪器仪表，并不支持常用规范接口，没有现成的通讯驱动，这时就需要使用PLC或者其他网关的自由口通讯功能，今天也给大家介绍下McgsPro软件下，自由口通讯如何快捷地实现，上次因为大概讲过使用本人自制驱动实现ascii字符串通讯，所以这次主要讲一下hex数据类型的通讯。
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:
网络ping不通是网络中出现频率最高的故障之一，同时也是最让人抓狂的故障，基本上大部分人都遇到过了，如果在项目中出现网络ping不通，没有一个有序的方法去排除解决，那么很难入手，也是讨论最多的问题之一，有不少项目经理到项目中经常遇到。我们来总结下网络ping不通是什么原因？
首先明确一个概念，关于MCU中通信总线和通信协议，通信总线是一种用于连接各种外设和模块的物理接口，它可以传输数据和控制信息。通信协议则是指在通信总线上传输数据时所遵循的规则和约定，以确保不同设备之间能够正确地交换信息，我们也可以把他叫做通信总线协议。
选自TowardsDataScience 作者：Vihar Kurama 机器之心编译 参与：刘晓坤、许迪 R 语言是结合了 S 编程语言的计算环境，可用于实现对数据的编程；它有很强大的数值分析工具，对于处理线性代数、微分方程和随机学的问题非常有用。通过一系列内建函数和库，你可以用 R 语言学习数据可视化，特别是它还有很多图形前端。本文将简单介绍 R 语言的编程基础，带你逐步实现第一个可视化案例。 代码地址：https://github.com/aaqil/r-lang-fundamentals R 语言最
Author: bakari Date: 2012.5.23 老师上课的时候给了一张图，个人感觉非常经典，几乎将请求一个网页所要进行的流程都弄得非常详细，对宏观地理解网络有很大的帮助。所以将它翻译了以作巩固和分享： 翻译完全靠我个人的感觉，若有错误或者不妥的地方，我非常希望看到的朋友能够帮我指出，大家一起进步。 2012080811075828.png 题目大致意思就是：网页请求的流程 1、前言： 本章我们主要讨论链路层，我们的网络之路从协议栈起步。 Getting Started : DHCP ,U
在对车联网车机端进行漏洞挖掘与安全研究时，需对车机端固件进行提取。本文分享一次对车机端硬件分析与固件提取记录。
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