试想一下，每一个组件都连接到其它全部组件，对于后期故障诊断和排除来说是相当糟糕的，但是有了 CAN 就可以用单线代替，每个元件之间的通信就简单了许多。 ?...CAN 总线由两根不同的导线组成，由于它是总线，因此这些导线可以连接到多个设备。...下面的终端中正在运行 cangen 生成 CAN 帧，上面的终端正在运行 candump 记录 CAN 帧，记录的 CAN 帧可以分为四列，第一列是 CAN 接口，第二列是仲裁 ID，第三列是 CAN...数据的大小，第四列是数据本身。...cansniffer 是用于嗅探 CAN 数据包的工具。cansniffer 的 -c 参数可以通过颜色高亮突出变化的字节，当需要判断执行某些操作是否会导致 CAN 数据变化时使用。
数据科学分析流程通常是一系列步骤：数据集必须经过清理、缩放和验证，然后才能准备好被强大的机器学习算法使用。当然，这些任务可以通过Pandas等包提供的许多函数/方法来完成，但更优雅的方法是使用管道。...在数据科学领域，具有管道特性的包的例子是R语言中的dplyr和Python中的Scikit learn。...对于此任务，我们使用pdpipe中的ColDrop方法创建一个管道对象drop-age，并将数据帧传递到此管道。 仅仅通过添加管道来实现管道的链式阶段只有当我们能够进行多个阶段时才是有用和实用的。...有多种方法可以在pdpipe中执行此操作。然而，最简单和最直观的方法是使用+运算符。这就像手工连接管道！...我们可以有选择地排除不需要缩放的列，比如说这里排除House_size_Medium和House_size_Small列。
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。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...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。
(6) R语言是彻底面向对象的统计编程语言。 (7) R语言和其它编程语言、数据库之间有很好的接口。 (8) R语言是自由软件，可以放心大胆地使用，但其功能却不比任何其它同类软件差。...挂接和卸载数据帧 当觉得使用'$'引用数据帧元素(如't$home')麻烦时，可以进行数据帧挂接 > attach(t) 这样可以直接引用数据帧内的元素，而无需'$'，前提是数据帧外没有同名的变量...如：ls(), ls(2), ls(t) R可以在搜索路径中包含至多20个项目,列表和数据帧只能在位置2或更靠后的位置上挂接。...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题，而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。 七 从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的
一、SQL语句编写注意问题 下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍。...在这些where子句中，即使某些列存在索引，但是由于编写了劣质的SQL，系统在运行该SQL语句时也不能使用该索引，而同样使用全表扫描，这就造成了响应速度的极大降低。 1....即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。 2....Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制，也可以将函数加入列中(象联接或者附加等)。任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。...任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度 2、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如select id from
第3章数据链路层 1、差错检测（CRC） 会算除法 会算余数 会判断正误 2、点对点协议（了解应用场景） 点对点协议（PPP）虽然在日常生活中并不直接可见，但其应用在一些关键技术和服务中，间接地影响着我们的生活...移动通信和移动数据： 当你使用移动数据服务（如4G或5G）时，你的手机或移动设备与运营商的基站之间可能会使用PPP协议来建立数据连接。...PPP可以支持在无线网络中传输数据，例如在GPRS（通用分组无线服务）中。 远程设备管理： 在家庭或企业环境中，网络设备（如路由器）可能会使用PPP协议通过串口进行远程管理和配置。...这种方式可以让管理员远程管理网络设备，进行配置或故障排除。 数字认证和安全通信： 当你通过某些网络服务登录时，可能会用到PPP协议中的认证功能（如PAP、CHAP等）。...在以太网中，如果多个设备尝试同时发送数据帧到同一个物理网络（如同一根网线），则可能会发生碰撞。碰撞会导致数据帧损坏，从而需要重新传输。 在现代网络中，随着交换机的广泛应用，碰撞域的概念逐渐减少。
在 Linux 系统中，一切皆文件。通过文件不仅仅可以访问常规数据，还可以访问网络连接和硬件。...它导致 SIZE/OFF 输出列标题更改为 OFFSET -o O 指定在文件偏移量的 0t 之后要打印的小数位数 -O 指示 lsof 避免被某些内核操作阻塞。即在分叉的子进程中执行它们。...尖号表示排除指定 PID -R 使用列 PPID 列出父进程的 PID +|-r [T[mFMT]] 控制 lsof 不断重复执行，间隔 T 秒，默认为 15s。...如 root 或 548,root”，如果用户名或用户 ID 前有尖号 ^，表示排除 -V 指示被要求列出但找不到的项 -v 显示版本信息 +|-w 启用（＋）或禁用（－）警告消息 -...-Z 选项不跟参数，如 -Z -，安全上下文将列在 SECURITY-CONTEXT 列中输出 -- 双减号表示选项结束 NAMES 列出指定文件，符号链接在使用前将被解析 4.输出字段说明 当指定了
网络节点的连接方式： 点到点连接 一般用于广域网（距离远）。举例：海底电缆将中国与其他国家的路由节点连接在一起。...点到点链路的链路层服务实现非常简单，封装和解封装 多点连接 一般用于局域网（距离近）。举例：在局域网中通过交换机将不同的多个节点连接起来。...）） frame（帧） 链路层的数据单元（PDU） 链路层负责从一个节点通过链路将（帧中的）数据报发送到相邻的物理节点。...不同的链路协议提供不同的服务 链路层提供的服务 成帧，链路接入： 将数据报封装在帧中，加上帧头、帧尾部 如果采用的是共享性介质，信道接入获得信道访问权 在帧头部使用“MAC”（物理）地址来标示源和目的...，将至交给上层 接到主机的系统总线上 硬件、软件和固件的综合体 差错检测和纠正 错误检测 说明： EDC：差错检测和纠正位（冗余位） D：数据由差错检测保护，可以包含头部字段 在数据传输的过程中数据有可能发生错误
R语言第二章数据处理③删除重复数据 ================================================ 这篇主要介绍如何在R中识别和删除重复数据。...主要用的到R base和dplyr函数： duplicated（）：用于识别重复的元素和 unique（）：用于提取唯一元素， distinct（）[dplyr package]删除数据框中的重复行...duplicated(x)] ## 1, 1 2,4, 5, 6 根据某一列删除数据框中重复值 # Remove duplicates based on Sepal.Width columns my_data...函数distinct（）[dplyr package]可用于仅保留数据帧中的唯一行。...总结 根据一个或多个列值删除重复行：my_data％>％dplyr :: distinct（Sepal.Length） R base函数从向量和数据帧中提取唯一元素：unique(my_data) R基函数确定重复元素
在R中我们可以使用rbind，它代表行绑定，只要两个数据帧具有彼此相同的列。...所有这些字符串拆分的结果都被组合成一个向量作为sapply函数的输出，然后我们将其存储到原始数据帧中的一个新列，称为Title。 最后，我们可能希望从标题的开头剥离这些空格。...我们刚刚做的最好的部分是如何在R中处理因子。在幕后，因子基本上存储为整数，但是用它们的文本名称掩盖以供我们查看。如果在单独的测试和训练集上创建上述因子，则无法保证两组中都存在两个组。...如果你尝试，R会向你抛出错误。 因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。...因此，让我们将它们分开并对我们新的花哨工程变量做一些预测： 这里我们介绍R中的另一种子集方法; 有很多取决于您希望如何切割数据。我们已根据原始列车和测试集的大小隔离了组合数据集的某些行范围。
我仍然认为 Pandas 是数据科学家武器库中的一个很棒的库。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。...与 Pandas 相比，PySpark 稍微难一些，并且有一点学习曲线——但用起来的感觉也差不多。 它们的主要区别是： Spark 允许你查询数据帧——我觉得这真的很棒。...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...SageMaker 的另一个优势是它让你可以轻松部署并通过 Lambda 函数触发模型，而 Lambda 函数又通过 API Gateway 中的 REST 端点连接到外部世界。
T C P是一个面向连接的协议，它意味着分别运行于两主机（由 I P地址确定）内的两进程（由端口号确定）间存在一条连接。 考虑包含多个主机的共享信道网络如以太网。...然而，有时一个主机要向网上的所有其他主机发送帧，这就是广播。通过 A R P和R A R P可以看到这一过程。多播(multicast) 处于单播和广播之间：帧仅传送给属于多播组的多个主机。...目前，大多数的网卡经过配置都能接收目的地址为多播地址或某些子网多播地址的帧。...如果网卡收到一个帧，这个帧将被传送给设备驱动程序（如果帧检验和错，网卡将丢弃该帧）。设备驱动程序将进行另外的帧过滤。首先，帧类型中必须指定要使用的协议（ I P、A R P等等）。...如果网内有 5 0个主机，但仅有 2 0个参与该应用，每次这 2 0个主机中的一个发送U D P广播数据时，其余 3 0个主机不得不处理这些广播数据报。
尽管配备了专业救生员，但仍有少数人因未及时救援而在溺水事故中重伤甚至死亡。一般情况下，救生员可以发现水面附近发生的事故，并立即营救溺水的游泳者。然而，水下的盲点很难用人眼观察清楚。...对于第 i 行第 j 列监控帧 P(i,j) 的每个像素和相应的背景模型 B(i,j)，P(i,j) 和 M 之间的欧几里得距离 Ed(i,j) (i,j) 描述如下： 基于帧简去噪 持续时间获取。...为了消除反射干扰，不需要从前景图像中擦除反射，但排除其干扰影响，这意味着我们只需要确保反射不会被归类为溺水者，而反射被归类无关紧要作为前景对象。...因此，那些代表溺水者的连接区域是低速移动或静止的，二值前景图像中相应的连接区域是静止的，并且持续时间长。 为了区分溺水的游泳者和反射，研究者使用二值前景图像中每个连接区域的持续时间信息。...04 实验及可视化 监控视频序列样本帧 测试帧（左列）及其前景（右列） 05 后言 其实这个技术也是有点陈旧，目前的技术都是目标检测+人体姿态识别，这个可能会更加精准有效！
image.png SPAN 端口镜像，也称为SPAN或漫游分析，是一种监视网络流量的方法，该方法将每个传入和/或传出数据包的副本从交换机的一个或多个端口（或VLAN）转发到连接网络流量分析器的另一个端口...你可能会找到你想要看到的东西，但很容易就会得到过多的数据。例如，跨越整个VLAN可能找到同一数据的多个副本。...网络分路器TAP 相比之下，网络分路器TAP（测试访问点）需要在硬件上预先花钱，但相对的，它不需要太多设置。实际上，由于它是无源设备，因此该设备连接和断开与网络的连接时，不会影响网络。...（如Wireshark）。...与网络TAP不同，SPAN端口会过滤物理层错误，从而使某些类型的分析更加困难，并且如我们所见，不正确的增量时间和更改的帧可能会导致其他问题。另一方面，TAP可以运行全双工1G链路。
在传统的 HTTP 中，如果某个请求的响应出现延迟或丢失，它将阻塞后续请求的处理，从而导致页面加载速度变慢。 QUIC 允许多个逻辑数据流通过单个连接并行传输。...6.2 数据（Data） 数据部分通常被拆分成多个小的数据帧（Frame）。...6.3 一些常见的数据帧类型 PING帧： 用于测试连接的可用性。PING帧不包含负载，只是用于确认连接是否存活。 ACK帧： 用于确认收到的数据包。...在QUIC中，加密通常是在连接建立过程中进行的，CRYPTO帧用于在已建立的连接上传输加密的应用层数据。 STREAM帧： 用于传输普通数据流。...QUIC在数据包传输方面增加了额外的开销，这可能导致较小数据包的传输速率较低，尤其是在高延迟网络中。 8.4 故障排除困难 与TCP相比，使用QUIC进行网络故障排除可能更加复杂。
如：rsync -av /databack root@192.168.78.192::www 列远程机的文件列表。这类似于rsync传输，不过只要在命令中省略掉本地机信息即可。...，那么这时就需要通过客户端的数据对服务端进行恢复，但前提是服务端允许客户端有写入权限，否则也不能在客户端直接对服务端进行恢复，使用rsync对数据进行恢复的方法如下： rsync -avz --progress...source destination 上面命令中，-r 表示递归，即包含子目录。...多个文件或目录同步 $ rsync -r source1 source2 destination 上面命令中，source1、source2 都会被同步到 destination 目录。...$ rsync -av --delete source/ destination 排除文件 有时，我们希望同步时排除某些文件或目录，这时可以用 --exclude 参数指定排除模式。
如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？ Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题，于是创作了本篇文章统一回答。...（如 ImageNet ）中已经训练完成。...排除错误的第一步是检查你是否连接了摄像头。如果不是这个问题，也许你会在终端中看到以下错误信息： 如果你看到这个信息，那么是你没有将“命令行参数”传递到程序中。...这里是带评论的完整版视频： ▌我如何在深度学习目标检测模型中添加和移除类？...将用于分类和标记的全连接层移除； 2. 将其替换成全新的、随机初始化的全连接层。 我们也可以修改网络中的其他层（包括冻结某些层的权重，在训练过程中再解冻它们）。
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。...一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...我们从如何创建和初始化Series及其关联索引开始，然后研究了如何在一个或多个Series对象中操纵数据。 我们研究了如何通过索引标签对齐Series对象以及如何在对齐的值上应用数学运算。...代替单个值序列，数据帧的每一行可以具有多个值，每个值都表示为一列。 然后，数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模，并且每一列都可以表示不同类型的数据。...结果数据帧将由两个列的并集组成，缺少的列数据填充有NaN。 以下内容通过使用与df1相同的索引创建第三个数据帧，但只有一个列的名称不在df1中来说明这一点。
如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？ Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题，于是创作了本篇文章统一回答。...（如 ImageNet）中已经训练完成。...排除错误的第一步是检查你是否连接了摄像头。如果不是这个问题，也许你会在终端中看到以下错误信息： 如果你看到这个信息，那么是你没有将“命令行参数”传递到程序中。...这里是带评论的完整版视频： ▌我如何在深度学习目标检测模型中添加和移除类？...将用于分类和标记的全连接层移除； 2. 将其替换成全新的、随机初始化的全连接层。 我们也可以修改网络中的其他层（包括冻结某些层的权重，在训练过程中再解冻它们）。
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