EasyCVR基于云边端协同，可支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理。...平台既具备传统安防视频监控的能力，比如：视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联、云台控制、语音对讲等，也能接入AI智能分析的能力，包括人脸检测、车辆检测、烟火检测、安全帽检测...我们在此前的文章中也介绍过关于EasyCVR设备分组相关的文章，EasyCVR支持对设备进行分级、分组管理，还能支持设备分组共享功能。感兴趣的用户可以翻阅我们往期的文章进行查看。...在测试平台新功能时，发现在设备分组中，如果展开没有下级分组的分组，给该分组添加下级分组时，则新添加的分组ID会有一个无法操作的展开按钮，如图所示：经过排查发现，原来是组件数据没有更新。this....$refs.easyCVRTable.updateData(this.groupList)新增强制刷新的方法，将该细节进行了优化。
'd','e']) data Out[7]: a b c d e one 0 1 2 3 4 two 5 6 7 8 9 three 10 11 12 13 14 #对列的操作方法有如下几种...10 12 data.ix[['one','one'],['a','e','d','d','d']] Out[28]: a e d d d one 0 4 3 3 3 one 0 4 3 3 3 #对行的操作有如下几种...(1) #返回DataFrame中的第一行 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列，且该列也用不到，一般是索引列被换掉后导致的，有强迫症的看着难受，这时候dataframe.drop...，至于这个原理，可以看下前面的对列的操作。...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【IF】问了一个Pandas的问题，如图所示。...下面是他的原始数据： 序号 需求 处理人 1 优化 A 2 优化 B 3 运维 A 4 运维 C 5 需求 B 6 优化 C 7 运维 B 8 运维 C 9 需求 C 10 运维 C 11 需求 B...如果不去重，就不用unique，完美地解决粉丝的问题！ 后来他自己参考月神的文章，拯救pandas计划（17）——对各分类的含重复记录的字符串列的去重拼接，也写出来了，如图所示。...这篇文章主要盘点了一个pandas的基础问题，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。...最后感谢粉丝【IF】提问，感谢【月神】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】等人参与学习交流。
问题： dataframe写入数据库的时候，columns与sql字段不一致，怎么按照columns对应写入？...背景： 工作中遇到的问题，实现Python脚本自动读取excel文件并写入数据库，操作时候发现，系统下载的Excel文件并不是一直固定的，基本上过段时间就会调整次，原始to_sql方法只能整体写入，当字段无法对齐...，选取dataframe第一个元素在 数据库里进行select， 版本二 发现第一个元素不准，所以又read_sql_table读取整个数据库，对dataframe 进行布尔筛选 … 最终拼接了个主键...()将其重置为默认状态 # warnings.filterwarnings("ignore") ②因为是拼接的字符串所以数据库对应要设置为char/varchar ③commit的缩进位置 因为是dataframe...一行行执行写入,最后循环完一整个dataframe统一commit 当数据量大的时候commit的位置很影响效率 connent.commit() #提交事务
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...计算分组的组数 SELECT count(1) from (select COUNT(1) as sum FROM TM_APP_MAIN A INNER JOIN TM_APP_PRIM_APPLICANT_INFO
转自：志学python 利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作 一、reindex() 方法：重新索引 针对 Series 的重新索引操作 重新索引指的是根据...针对 DataFrame 的重新索引操作 ? 二、drop() 方法：丢弃数据 针对 Series ? 针对 DataFrame 不仅可以删除行，还可以删除列： ?...三、索引、选取和过滤 针对 Series ? 需要注意一点的是，利用索引的切片运算与普通的 Python 切片运算不同，其末端是包含的，既包含最后一个的项。比较： ? 赋值操作： ?...针对 DataFrame ? DataFrame 中的 ix 操作： ?...针对 DataFrame 对齐操作会同时发生在行和列上，把2个对象相加会得到一个新的对象，其索引为原来2个对象的索引的并集： ?
二、实现过程 这里【ChatGPT】给出了一个思路，如下所示： 通常情况下，使用列表推导式的效率比使用apply要高。因为列表推导式是基于Python底层的循环语法实现，比apply更加高效。...在进行简单的运算时，如对某一列数据进行加减乘除等操作，可以通过以下代码使用列表推导式： df['new_col'] = [x*2 for x in df['old_col']] 如果需要进行复杂的函数操作...，则可以使用apply函数，例如： def my_function(x): # 进行一些复杂的操作 return result df['new_col'] = df['old_col'].apply...此时可以考虑使用向量化操作或并行计算来提高效率。 后来【瑜亮老师】也补充了一个回答，如下图所示： 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题，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。
SQLite 的优化比较棘手，就批量插入而言，其速度可以从每秒 85 条优化到每秒 96,000 条。...P4 编译环境：Visual C++ 2005 Release，使用完全优化（/ Ox）和优先快速代码（/ Ot） 数据库：SQLite 3.6.7 实验一：建表 + 读取解析数据 一个简单的 C 程序...I/O 和字符串操作还是很快的。...实验四：在实验三的基础上，加入预处理 仔细观察会发现，插入语句的格式一样的，那么完全可以用sqlite3_prepare_v2来预处理优化， /* Open input file and import...例如，如果有键值对，可以尝试将键设为 INTEGER PRIMARY KEY，这可以替换表中隐含的唯一行号列。
而他们都属于序列 （序列是指：内容连续，有序，可以用下标索引访问的数据容器） 在之前已经介绍了不少操作方法，这篇文章，我将继续扩展一下，关于序列的通用操作方法： 1，" + “和” * " 2，...元素存在性（in） 3，数据切片 一，" + “和” * " 1，" + " "+"通常用于数据之间的计算，但是我们也可以把他用在序列之间 当我们在序列之间使用"+"，可以实现两个序列的连接，会返回一个连接好后的新序列...）支持一种称为“切片”的操作，它可以对序列进行切片，用来获取序列的一部分。...= (0,1,2,3,4) new_tuple = tuple[1:4] print(new_tuple) # 结果是 (1, 2, 3) # 对字符串使用切片 str = "hello world...new_str = str[1:9:2] print(new_str) # 结果是 el o 当然，还有很多之前介绍过的方法，如：len，count和index等等，这里就不做过多介绍了。
用户组的操作 1.添加用户组： groupadd 组名 2.修改组名 groupmod -n 新组名 原组名 删除用户组 groupdel 组名 4.查看用户的用户组信息 groups 用户名...// 查看指定的用户所在的组 用户的操作 1.添加用户 adduser 用户名 或者 useradd 用户名 useradd与adduser的区别 useradd与adduser都是创建新的用户...而在Ubuntu下useradd与adduser有所不同 1、useradd在使用该命令创建用户是不会在/home下自动创建与用户名同名的用户目录，而且不会自动选择shell版本，也没有设置密码，那么这个用户是不能登录的...新建用户同时增加工作组 useradd 用户名 -g 组名 // 创建用户的同时，指定它的分组 设置用户密码 passwd 用户名 给已有的用户增加工作组 usermod -G...-g 和 usermod -G 的区别 usermod -g 组名 用户名 //修改用户的用户组 usermod -G 组名1[，组名2] 用户名
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。 ?...Pandas提供了各种各样的DataFrame操作，但是其中许多操作很复杂，而且似乎不太平易近人。本文介绍了8种基本的DataFrame操作方法，它们涵盖了数据科学家需要知道的几乎所有操作功能。...可以像在DataFrame df上一样执行Mels操作 ： ? 记住：像蜡烛一样融化(Melt)就是将凝固的复合物体变成几个更小的单个元素（蜡滴）。...Stack 堆叠采用任意大小的DataFrame，并将列“堆叠”为现有索引的子索引。因此，所得的DataFrame仅具有一列和两级索引。 ? 堆叠名为df的表就像df.stack（）一样简单 。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。
我们在之前的Kafka源码分析系列中介绍过kafka集群的metadata, 大家可以参考一下; 简单说, kafka集群的metadata包括: 所有broker的信息: ip和port; 所有...librdkafka中对metadata的封装和操作,基本上就是metadata的获取,定时刷新以及引用的操作, 比如说partition leader的迁移, partition个数的变化, broker..., 处理partition的新增和减少, 都是通过op作的异步操作 rd_kafka_topic_metadata_update2(rkb, mdt);.../*brokers only*/, reason, NULL); } 一个快速地刷新partition leader的操作...|| RD_KAFKA_METADATA_CACHE_VALID(rkmce))) return rkmce; return NULL; } cache的插入操作
使用robots.txt和sitemap.xml提升博客网站的SEO效果最近，我花了很多时间为我的博客的SEO进行优化，但随后我意识到一个大问题，我的大部分页面甚至还没有在百度上索引。...这确实是一个非常严重的问题。后来我意识到我的网站需要sitemap.xml，这样百度才能更快地对其进行索引，还需要一个robots.txt。这可以使发现和索引过程更快、更有效。...robots.txt文件主要用于管理到你网站的爬虫流量，通常用于将文件从百度中删除。我们将为我们的Sveltekit网站创建robots.txt文件的方法是使用端点。...此外，当我们创建sitemap时，我们还必须更新我们的robots.txt。正如你在robots.txt中看到的，我们阻止了GPTBot爬取我们的网站，这可能没有太大的效果，但是有这个也是好的。...站点地图;站点地图使搜索引擎爬虫能够找到您网站中存在的页面，以及它们的更改时间，以便相应地对您的网站进行索引。
你好，我是 aoho，今天我和你分享的主题是 etcd 存储：如何实现键值对的读写操作？ 我们在前面课时介绍了 etcd 的整体架构以及 etcd 常用的通信接口。...在介绍 etcd 整体架构时，我们梳理了 etcd 的分层架构以及交互概览。本课时将会聚焦于 etcd 存储是如何实现键值对的读写操作。...etcd 中查询请求，查询单个键或者一组键，亦或是查询数量，到了底层实际都会调用 rangeKeys 方法，我们来分析下这个方式的实现。...我们重点关注最后一步，学习如何更新和插入键值对。...小结 本文主要介绍了 etcd 的底层如何实现读写操作。我们首先简单介绍了客户端与服务端读写操作的流程，之后重点分析了在 etcd 中如何读写数据。
，得不偿失 适用场景 并发不是特别高的场景 临界区比较短小的情况，利用避免线程切换提高效率 如果临界区很大，线程拿到锁很久才释放，那自旋会一直占用 CPU 但无法拿到锁，浪费资源 JVM 对锁做了哪些优化...相比于 JDK 1.5，在 JDK 1.6 中 HotSopt 虚拟机对 synchronized 内置锁的性能进行了很多优化，包括自适应的自旋、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁等。...有了这些优化措施后，synchronized 锁的性能得到了大幅提高，下面我们分别介绍这些具体的优化。 自适应的自旋锁 在 JDK 1.6 中引入了自适应的自旋锁来解决长时间自旋的问题。...给消除，省去加锁和解锁的操作，以便增加整体的效率。...锁升级 偏向锁性能最好，避免了 CAS 操作。而轻量级锁利用自旋和 CAS 避免了重量级锁带来的线程阻塞和唤醒，性能中等。重量级锁则会把获取不到锁的线程阻塞，性能最差。
# python中对列表和元组的切片操作 # 代码 # 切片方法用于列表、元组,切片方法不能用于字典 list_tmp = [0, 1, 2, 3, 4] tuple_tmp = (4, 3, 2, 1
struct rd_kafka_message_t struct rd_kafka_msg_t struct rd_kafka_msgq_t kafka message的协议格式可参考 官网 ----...struct rd_kafka_message_s 所在文件: src/rdkafka.h 生产的数据在application层调用接口后最终会将数据封装成这个结构, 从broker消费下来的数据回调给...TAILQ_ENTRY(rd_kafka_msg_s) rkm_link; int rkm_flags; // 时间戳, 分两类: 客户端生间时的时间和...broker接收后作append log时的时间 int64_t rkm_timestamp; rd_kafka_timestamp_type_t rkm_tstype; /*...rkt_conf.message_timeout_ms * 1000; } /* Call interceptor chain for on_send */ // on_send拦截器, 对这个
FIO：FIO是一个广泛使用的磁盘性能评测工具，可以用于测试Ceph集群的吞吐量、响应时间和IOPS等性能指标。...优化Ceph集群性能要优化Ceph集群的性能，可以考虑以下调优参数和策略：调整CRUSH算法：CRUSH算法用于数据分布和负载均衡，在集群规模较大时可能导致负载不均衡。...合理分配PG：根据数据访问模式和负载情况，合理分配PG（Placement Group）数量和大小，以充分利用集群的存储能力。...可以通过调整CRUSH参数、OSD权重和迁移速度等来优化负载均衡能力。监控和预测：定期监控集群的性能指标和负载情况，通过统计和预测来寻找潜在的热点数据和负载不均衡问题，并采取相应措施进行优化。...以上是评估和优化Ceph集群性能的一些方法和策略，根据具体的需求和场景，可以选择适合的工具和参数来实现性能的最大化。
在jdk1.7之前的版本中，由于synchronized存在严重的性能问题，但是到了jdk1.8，synchronized进行了优化，性能上与Lock的实现并不存在太大的差异。...2.ReentrantReadWriteLock 相对于ReentrantLock没有对不同场景加以区分，读锁和写锁都是同等地位的，读和写都是独占锁。这样每次只有一个线程能获取到锁。...读写锁内部分为ReadLock和WriteLock,这就是分场景优化了性能，同时还提升易用性。...CyclicBarrier是一种同步工具，它允许一组线程全部互相等待以到达一个公共的障碍点。CyclicBarrier在固定线程数量的程序中很有用。...这个类通过使用park/unpark以及相关cas操作，就实现了java中JUC的各种复杂的数据结构和容器。而且效率非常高。
数据库的重要性能指标中有一项对于高并发下的数据库写操作,不少数据库都对此有执念,一秒钟写入的数据量是多少,并为此而自豪. 数据的写入在单位时间中的确是很重要的....POSTGRESQL 怎么能应对高并发下的写操作,并且在不改变目前的硬件的条件的基础上, 怎么进行优化....我们来捋一捋,POSTGRESQL 在写入数据时有那些写操作 简单的捋了捋POSTGRESQL 数据写入的几个方向 1 日志的方向, POSTGRESQL 的日志本身写入的量根据相关的设定越详细越大...那么我们来根据以上三点来看看如何优化, 日志的问题已经解决,不能因为减少日志数据的写入,而降低日志的某些级别, 所以划分一块独立的磁盘给日志写入,分散压力....优化点 6 archive: 归档作为优化磁盘性能最后一个部分,其实首先也需要将ARCHIVE DIR 放置在和数据磁盘相对独立的磁盘环境上.
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