switch开关经常用在是否启用的场合，但是switch默认绑定值的类型是布尔类型，即true和false，在实际的项目中，后端的接口都会用0和1来代替，如何将数值与状态进行关联呢？...我们可以用active-value绑定要启用状态的值，用inactive-value绑定禁用状态的值，这两个值默认对应的是字符串类型。..." active-color="#13ce66" inactive-color="#cccccc" active-value="1"...inactive-value="0" @change="changeStatus(obj.row.id)" > </el-switch...active-color="#13ce66" inactive-color="#cccccc" :active-value="1"
开始不设置主键 表的设计如下： 如果id的位置有好几个0的话：设置主键并且自动排序时，0会从1开始递增； Insert 进去 id = 0的数据，数据会从实际的行数开始增加，和从0变化不一样；...再重置一下自动排序，看看这个0会不会有变化， 先取消自排; 再加上自排，果然跟想的一样，0要变成1了，错误提示说的是主键有重复的1所以不让自排， 修改之后，果真可以了，0变成1了， ...我觉得也就这几种情况吧，无符号的情况应该没什么区别，还有什么没有考虑的希望大家给我留言，可以告诉我你是怎么想的，我也很想知道，现在抛砖引玉我把我的总结和想法写一下： 对我来说，0在数据库里很特殊。...如果把表中的某个主键的数改成0，那直接就会进行排序放到正数前面，也就是说主键自排是允许有0存在的，那为什么本身存在的0要去修改成从1开始的递增序列呢？...本身存在的0，不允许存在，要从1开始递增变化。
exit 0：正常运行程序并退出程序； exit 1：非正常运行导致退出程序； exit 0 可以告知你的程序的使用者：你的程序是正常结束的。...如果 exit 非 0 值，那么你的程序的使用者通常会认为 你的程序产生了一个错误。 在 shell 中调用完你的程序之后，用 echo $? 命令就可以看到你的程序的 exit 值。...在 shell 脚本中，通常会根据 上一个命令的 $? 值来进行一些流程控制。 当你 exit 0 的时候,在调用环境 echo $?...就返回0，也就是说调用环境就认为你的这个程序执行正确 当你 exit 1 的时候,一般是出错定义这个1，也可以是其他数字，很多系统程序这个错误编号是有约定的含义的。...如果你用 脚本 a 调用 脚本b ，要在a中判断b是否正常返回，就是根据 exit 0 or 1 来识别。 执行完b后， 判断 $?
从零开始在本文中，我们将详细介绍如何在Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。...1, 12, 0)), Row(a=2, b=3., c='string2', d=date(2000, 2, 1), e=datetime(2000, 1, 2, 12, 0)), Row...您可以通过从浏览器中打开URL，访问Spark Web UI来监控您的工作。GraphFrames在前面的步骤中，我们已经完成了所有基础设施（环境变量）的配置。...要使用Python / pyspark运行graphx，你需要进行一些配置。接下来的示例将展示如何配置Python脚本来运行graphx。...参数e：Class，这是一个保存边缘信息的DataFrame。DataFrame必须包含两列，"src"和"dst"，分别用于存储边的源顶点ID和目标顶点ID。
开始不设置主键 表的设计如下： 如果id的位置有好几个0的话：设置主键并且自动排序时，0会从1开始递增； Insert 进去 id = 0的数据，数据会从实际的行数开始增加，和从0变化不一样； 现在主键是没有...再重置一下自动排序，看看这个0会不会有变化， 先取消自排; 再加上自排，果然跟想的一样，0要变成1了，错误提示说的是主键有重复的1所以不让自排， 修改之后，果真可以了，0变成1了， 我觉得也就这几种情况吧...，无符号的情况应该没什么区别，还有什么没有考虑的希望大家给我留言，可以告诉我你是怎么想的，我也很想知道，现在抛砖引玉我把我的总结和想法写一下： 对我来说，0在数据库里很特殊。 ...如果把表中的某个主键的数改成0，那直接就会进行排序放到正数前面，也就是说主键自排是允许有0存在的，那为什么本身存在的0要去修改成从1开始的递增序列呢？...本身存在的0，不允许存在，要从1开始递增变化。
脏数据的清洗 比如在使用Oracle等数据库导出csv file时，字段间的分隔符为英文逗号，字段用英文双引号引起来，我们通常使用大数据工具将这些数据加载成表格的形式，pandas ，spark中都叫做...dataframe 对与字段中含有逗号，回车等情况，pandas 是完全可以handle 的，spark也可以但是2.2之前和gbk解码共同作用会有bug 数据样例 1,2,3 "a","b, c","...x utf-8 * 在Linux中专门提供了一种工具convmv进行文件名编码的转换，可以将文件名从GBK转换成UTF-8编码,或者从UTF-8转换到GBK。...数据质量核查与基本的数据统计 对于多来源场景下的数据，需要敏锐的发现数据的各类特征，为后续机器学习等业务提供充分的理解，以上这些是离不开数据的统计和质量核查工作，也就是业界常说的让数据自己说话。...() 4.3 聚合操作与统计 pyspark 和pandas 都提供了类似sql 中的groupby 以及distinct 等操作的api，使用起来也大同小异，下面是对一些样本数据按照姓名，性别进行聚合操作的代码实例
STM32中的BOOT0和BOOT1是用来设置启动方式的。 所谓启动，一般来说就是指我们下好程序后，重启芯片时，SYSCLK的第4个上升沿，BOOT引脚的值将被锁存。...用户可以通过设置BOOT1和BOOT0引脚的状态，来选择在复位后的启动模式。...一般来说，我们选用这种启动模式时，是为了从串口下载程序，因为在厂家提供的BootLoader中，提供了串口下载程序的固件，可以通过这个BootLoader将程序下载到系统的Flash中。...但是这个下载方式需要以下步骤： Step1:将BOOT0设置为1，BOOT1设置为0，然后按下复位键，这样才能从系统存储器启动BootLoader 。...Step3:程序下载完成后，又有需要将BOOT0设置为GND，手动复位，这样，STM32才可以从Flash中启动。 当BOOT0和BOOT1均设置为逻辑1时，系统将从内置SRAM中启动。
脏数据的清洗 比如在使用Oracle等数据库导出csv file时，字段间的分隔符为英文逗号，字段用英文双引号引起来，我们通常使用大数据工具将这些数据加载成表格的形式，pandas ，spark中都叫做...dataframe 对与字段中含有逗号，回车等情况，pandas 是完全可以handle 的，spark也可以但是2.2之前和gbk解码共同作用会有bug 数据样例 1,2,3 "a","b, c","...-x utf-8 * 在Linux中专门提供了一种工具convmv进行文件名编码的转换，可以将文件名从GBK转换成UTF-8编码,或者从UTF-8转换到GBK。...数据质量核查与基本的数据统计 对于多来源场景下的数据，需要敏锐的发现数据的各类特征，为后续机器学习等业务提供充分的理解，以上这些是离不开数据的统计和质量核查工作，也就是业界常说的让数据自己说话。...() 4.3 聚合操作与统计 pyspark 和pandas 都提供了类似sql 中的groupby 以及distinct 等操作的api，使用起来也大同小异，下面是对一些样本数据按照姓名，性别进行聚合操作的代码实例
上一篇我们说了关于自排如果主键是0的问题，在这里我搞清楚了原因，导致这种情况是因为在SQL中对自排设置了初始值： 从这里可以看到这两个变量一个是自增的初始值，一个是增量，这里都是1，所以在设置自增的时候会把那个字段原来存在的所有...0变成从1开始的步长为1的等差数列。 ...但是这个数值是可以被修改的(不过在这里不建议修改)，在insert的时候如果插入的是0，则会默认以插入的行号为准，也就是默认值自动变成了行号。 ...首先我们得明白，主键自排，为什么要使用主键自排，还不因为以后索引等很多操作方便，所以这里插入时会以行号来改变0完全合理。
过程，另一个可选的二类切换参数控制输出向量，如果设置为True，那么所有非零counts都将被设置为1，这对于离散概率模型尤其有用； 假设我们有下面这个DataFrame，两列为id和texts： id...0/1特征的过程； Binarizer使用常用的inputCol和outputCol参数，指定threshold用于二分数据，特征值大于阈值的将被设置为1，反之则是0，向量和双精度浮点型都可以作为inputCol...，实际就是将字符串与数字进行一一对应，不过这个的对应关系是字符串频率越高，对应数字越小，因此出现最多的将被映射为0，对于未见过的字符串标签，如果用户选择保留，那么它们将会被放入数字标签中，如果输入标签是数值型...； 跳过包含未见过的label的行； 将未见过的标签放入特别的额外的桶中，在索引数字标签； 回到前面的例子，不同的是将上述构建的StringIndexer实例用于下面的DataFrame上，注意‘d’和...在这个例子中，Imputer会替换所有Double.NaN为对应列的均值，a列均值为3，b列均值为4，转换后，a和b中的NaN被3和4替换得到新列： a b out_a out_b 1.0 Double.NaN
这几天老蒋重拾DEDECMS织梦程序，在需要调用标签的时候有发现默认有的主题中采用的是limit='0,1'和limit='1,4'的这种标签。这个也就是加载列表调用中的单独属性。...于是我查查到底是什么意思，好像使用的还是比较多的。 limit='0,1' 这个表示从第一篇文章开始，取1篇文章。 limit='2,4' 这个表示从第三篇文章开始，取4篇文章。...{dede:arclist flag='h' limit='1,1'} [field:title/] {/dede:arclist} 调用头条文章...本文出处：老蒋部落 » 解释DEDECMS标签调用中limit='0,1'和limit='1,4'的含义 | 欢迎分享
引 言 在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。...根据之前我们叙述过的DataFrame的性能要远远好于RDD，并且MLlib已经不再被维护了，所以在本专栏中我们将不会讲解MLlib。...02 转换器 在PySpark中，我们通常通过将一个新列附加到DataFrame来转换数据。 Binarizer() 用处：根据指定的阈值将连续变量转换为对应的二进制值。...[0,1]范围内（最大最小归一化）。...],[4.0,3.0])|[0.6,-0.8]| +----------+-------------------+----------+ OneHotEncoderEstimator() 用处：将分类列编码为二进制向量列
本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。...Pyspark SQL 提供了将 Parquet 文件读入 DataFrame 和将 DataFrame 写入 Parquet 文件，DataFrameReader和DataFrameWriter对方法...下面是关于如何在 PySpark 中写入和读取 Parquet 文件的简单说明，我将在后面的部分中详细解释。...Parquet 能够支持高级嵌套数据结构，并支持高效的压缩选项和编码方案。 Pyspark SQL 支持读取和写入 Parquet 文件，自动捕获原始数据的模式，它还平均减少了 75% 的数据存储。...从分区 Parquet 文件中检索 下面的示例解释了将分区 Parquet 文件读取到 gender=M 的 DataFrame 中。
那么在onCreate()获取view的width和height会得到0呢，原因是Android的oncreate和onMesure是不同步的，我们在onCreate里面获取的width和height，...针对上面的问题，网上提供了4种解决方案： 1，View.post() 此方法的思路是在onCreate里面执行一个线程，知道获取View的宽高属性。...被设置为Invisible）,所以在得到你想要的宽高后，记得移除onGlobleLayoutListener。...所以在onWindowFocusChanged获取的也是不为0的。...4，重写View的onLayout方法 我们知道Android的view绘制流程中是onMesure->onLayout()的顺序，所以在onLayout获取的也是真实的数据。
预览数据集 在PySpark中，我们使用head()方法预览数据集以查看Dataframe的前n行，就像python中的pandas一样。我们需要在head方法中提供一个参数(行数)。...将分类变量转换为标签 我们还需要通过在Product_ID上应用StringIndexer转换将分类列转换为标签，该转换将标签的Product_ID列编码为标签索引的列。...选择特征来构建机器学习模型 首先，我们需要从pyspark.ml.feature导入RFormula；然后，我们需要在这个公式中指定依赖和独立的列；我们还必须为为features列和label列指定名称...直观上，train1和test1中的features列中的所有分类变量都被转换为数值，数值变量与之前应用ML时相同。我们还可以查看train1和test1中的列特性和标签。...在接下来的几周，我将继续分享PySpark使用的教程。同时，如果你有任何问题，或者你想对我要讲的内容提出任何建议，欢迎留言。 （*本文为AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者）
解压Spark：将下载的Spark文件解压到您选择的目录中。...Intro") \ .getOrCreate()创建DataFrame在PySpark中，主要使用DataFrame进行数据处理和分析。...DataFrame是由行和列组成的分布式数据集，类似于传统数据库中的表。...下面的示例展示了如何注册DataFrame为临时表，并执行SQL查询。...最后，我们使用训练好的模型为每个用户生成前10个推荐商品，并将结果保存到CSV文件中。 请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据处理和模型优化。
这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！ 任务简介 在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。...预览数据集 在PySpark中，我们使用head()方法预览数据集以查看Dataframe的前n行，就像python中的pandas一样。我们需要在head方法中提供一个参数(行数)。...将分类变量转换为标签 我们还需要通过在Product_ID上应用StringIndexer转换将分类列转换为标签，该转换将标签的Product_ID列编码为标签索引的列。...选择特征来构建机器学习模型 首先，我们需要从pyspark.ml.feature导入RFormula；然后，我们需要在这个公式中指定依赖和独立的列；我们还必须为为features列和label列指定名称...直观上，train1和test1中的features列中的所有分类变量都被转换为数值，数值变量与之前应用ML时相同。我们还可以查看train1和test1中的列特性和标签。
例如，DataFrame中的列可以是存储的文本、特征向量、真实标签和预测的标签等。 Transformer：翻译成转换器，是一种可以将一个DataFrame转换为另一个DataFrame的算法。...流水线将多个工作流阶段（转换器和估计器）连接在一起，形成机器学习的工作流，并获得结果输出。...1、StringIndexer StringIndexer转换器可以把一列类别型的特征（或标签）进行编码，使其数值化，索引的范围从0开始，该过程可以使得相应的特征索引化，使得某些无法接受类别型特征的算法可以使用...索引构建的顺序为标签的频率，优先编码频率较大的标签，所以出现频率最高的标签为0号。如果输入的是数值型的，会首先把它转化成字符型，然后再对其进行编码。 （1）首先，引入所需要使用的类 。...>>> from pyspark.ml.feature import StringIndexer （2）其次，构建1个DataFrame，设置StringIndexer的输入列和输出列的名字。
6.aws ec2 配置ftp----使用vsftp 7.浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验 ---- pyspark Dataframe ETL 本部分内容主要在 系列文章...7 ：浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验 上已有介绍 ，不用多说 ---- spark dataframe 数据导入Elasticsearch 下面重点介绍 使用spark 作为工具和其他组件进行交互...在官网的文档中基本上说的比较清楚，但是大部分代码都是java 的，所以下面我们给出python 的demo 代码 dataframe 及环境初始化 初始化， spark 第三方网站下载包：elasticsearch-spark...，百万级的数据用spark 加载成pyspark 的dataframe 然后在进行count 操作基本上是秒出结果 读写 demo code #直接用pyspark dataframe写parquet...它不仅提供了更高的压缩率，还允许通过已选定的列和低级别的读取器过滤器来只读取感兴趣的记录。因此，如果需要多次传递数据，那么花费一些时间编码现有的平面文件可能是值得的。 ?
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