在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
读论文有一种原则是：本领域最经典的论文，近5年最热的论文，近1年最新的论文。按照这个原则，本文主要介绍一篇Tensorflow 经典论文 Implementation of Control Flow in TensorFlow。
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。
Plotly 的 update_layout（） 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
任何对时间要求苛刻的需求都是我们的敌人，在必要的时候我们只有增加硬件成本来消灭它；比如你要8个数码管来显示，我们在没有相关的硬件支持的时候必须用MCU以动态扫描的方式来使其工作良好；而动态扫描将或多或少的阻止了MCU处理其他的事情。在MCU负担很重的场合，我会选择选用一个类似max8279外围ic来解决这个困扰；然而庆幸的是，有着许多不是对时间要求苛刻的事情：例如键盘的扫描，人们敲击键盘的速率是有限的，我们无需实时扫描着键盘，甚至可以每隔几十ms才去扫描一下；然而这个几十ms的间隔，我们的MCU还可以完成许多的事情；
我们将使用 drop（） 方法从任何 csv 文件中删除该行。在本教程中，我们将说明三个示例，使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时，您将熟悉该概念，并能够从任何 csv 文件中删除该行。
要在一条通信线路上传送数据，除了必须建立一条物理线路（物理层的功能）之外，还必须有一些规程或协议来控制这些数据的传输，以保证被传输数据的正确性。实现这些规程或协议的硬件和软件加上物理线路就构成了“数据链路层”。
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
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。
Plane-Aided Visual-Inertial Odometry for 6-DOF Pose Estimation of a Robotic Navigation Aid
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。
数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。
看到【名副其实举世无双的个人空间-哔哩哔哩】 的计算机三级网络技术知识点，上面配合视频+讲解，找了好久没有找到视频中的word文档，自己将视频截图识别为文字，作为笔记！
数据链路层在物理层提供服务的基础上向网络层提供服务，其主要作用是加强物理层传输原始流的功能，将物理层提供的可能出错的物理连接改造成为逻辑上无差错的数据链路，使之对网络层表现为一条无差错的链路。
逗号分隔值（逗号分隔值，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔;记录每条由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，常见最的的英文逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本（注）来开启，再则先另存新档后用EXCEL开启，也是方法之一。
数据链路层在物理层提供服务的基础上向网络层提供服务，其主要作用是加强物理层传输原始比特流的功能，将物理层提供的可能出错的物理连接改造为逻辑上无差错的数据链路，使之对网络层表现为一条无差错的链路。
最近使用tcpdump的时候突然想到这个问题。因为我之前只存在一些一知半解的认识：比如直接镜像了网卡的包、在数据包进入内核前就获取了。但这些认识真的正确么？针对这个问题，我进行了一番学习探究。
1、 现场总线高速数据传递：即主站周期的向从站发送输出信息并周期地读取从站的输入信息 2、 Output Valid：输出有效，指的是主站输出有效，表示的是从站将数据帧中对应数据从同步管理器通道上下载下来的一个过程。 3、 Input Latch：输入锁存，锁存信号（LATCH0/1）用于给外部信号打上时间戳（time stamp） (在DC模式下主站对时的过程中，一般指的是从站锁存主站数据帧到达的时间戳，然后将该时间戳数据写入到同步管理器通道上，让主站取走方便主站进行从站之间时间偏移补偿和漂移补偿)。 4、 (Output)Shift Time：指的是主站发送数据帧的起始时间到与从站Sync0 Event事件信号触发之间的时间间隔。 5、 (Input)Shift Time：只对输入模块有效，表示输入有效信号，指的是Sync0 Event事件信号后的一个固定延时时间或者Sync1 Event事件信号，用于设置Input Latch触发信号。 6、 SM Event：EtherCAT总线通信的机制就是Frame数据帧到达从站后会触发SM Event事件信号 7、 Sync0 Event：同步事件信号是由我们在主站TwinCAT上自定义的一个时间同步触发事件信号，SYNC0 是最常用的同步信号，由DC产生，固定周期触发 8、 Sync1 Event：指的是Input Latch输入锁存的一个事件触发信号，SYNC1信号不独立存在，通常是在SYNC0触发之后，延时一段时间触发，SYNC1触发周期可以是SYNC0的整数倍
本帖讲解第一节 Basic Quantopian Lessons，旨在说明如何使用 Quantopian 的研究环境和回测环境。目录如下：
导语：Lottie动画是Airbnb开源的一个支持 Android、iOS 以及 ReactNative。通过AE导出的JSON文件+Lottie库可快速实现动画绘制。本文主要讲述从AE的bodymovin插件导出的JSON文件到OC的数据模型，再将数据模型拆解成独立图层，并为图层添加动画的过程。 Lottie动画原理概述 上图是Lottie动画库从AE导出动画到绘制到客户端屏幕的过程，第一阶段是JSON到Model(OC数据模型)的转换过程，主要是将JSON转成OC语言可以识别的数据模型Model,
研究表明，大熊猫成为濒危物种主要是因为繁殖艰难，而繁殖难的问题主要源于「性冷淡」。
为了说明这是如何工作的，让我们假设我们有一个简单的数据集，它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值，但是这没关系。
设备：第二层设备能隔离冲突域，比如Switch。交换机能缩小冲突域的范围，交换接的每一个端口就是一个冲突域。
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。
在轮询访问中，用户不能随机地发送信息，而要通过一个集中控制的监控站，以循环方式轮询每个结点，再决定信道的分配。当某结点使用信道时，其他结点都不能使用信道。典型的轮询访问介质访问控制协议是令牌传递协议，它主要用在令牌环局域网中。
在【为什么有了http，还需要websocket，我懂了！】中介绍了web端即时通讯的方式，以及websocket如何进行连接、验证、数据帧的格式，这些都是了解websocket的基础知识。
如果我们有许多数据帧，并且我们想将它们全部导出到同一个csv文件中。 这是为了创建两个新的列，命名为group和row num。重要的部分是group，它将标识不同的数据帧。在代码示例的最后一行中，我们使用pandas将数据帧写入csv。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
当CSV文件被读入后，可以利用这些数据生成一个numpy的数组，用来训练算法模型。
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：
作为程序员的我们每天都在和网络请求打交道，而前端程序员接触的最多的就是HTTP请求。平时工作中，处理网络请求之类的操作是最多的了。但是一个请求从客户端发出到被服务端处理、再回送响应，再被客户端接收这一个闭环的底层细节可能并没有深究过。
没有什么伟大的东西能在脆弱的基础上构建。在我们的语境中，固有的不安全性之上不能构建出安全。
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：
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。
这篇文章是将一文搞懂CAN总线协议帧格式和一文搞懂CAN FD总线协议帧格式两篇文章的整合，方便各位朋友学习和查阅。
转自：https://blog.csdn.net/phunxm/article/details/9498829
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。
在本系列的上一篇博客文章中，我们介绍了在Cloudera Machine Learning（CML）项目中利用深度学习的步骤。今年，我们扩大了与NVIDIA的合作伙伴关系，使您的数据团队能够使用RAPIDS AI无需更改任何代码即可大大加快数据工程和数据科学工作负载的计算流程。Cloudera Data Platform上的RAPIDS预先配置了所有必需的库和依赖项，以将RAPIDS的功能带到您的项目中。
异或，就是不同为1，相同为0，运算符号是^。 0^0 = 0 0^1 = 1 1^1 = 0 1^0 = 1
myAGV 大象首款移动机器人，采用竞赛级麦克纳姆轮，全包裹金属车架；ROS开发平台内置两种slam算法，满足建图、导航方向的学习；提供丰富的扩展接口，可搭载my系列机械臂，实现移动抓取，完成更多应用。
在上一篇发布了我的最新著作《深入理解计算机网络》一书的原始目录（http://blog.csdn.net/lycb_gz/article/details/8199839），得到了许多读者朋友的高度关注和肯定，本篇接着发一篇关于CRC码校验原理和CRC码计算方面的通俗诠释的试读文章。本书将于12月底出版上市，敬请留意！！
VLAN（Virtual Local Area Network）即虚拟局域网，是将一个物理的LAN在逻辑上划分成多个广播域的通信技术。
特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
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