Dataframe:是一种二维数据结构,它基本上是两个或多个Series的组合。它们也可以被认为是数据的电子表格,是我们最常用的数据结构。
---- 新智元报道 编辑:Britta 好困 【新智元导读】OpenAI的联合创始人Greg Brockman和首席科学家Ilya Sutskever评价GPT-4的性能,并对安全问题和开源的争议进行解释。 毫无疑问,GPT-4一经发布,就引爆了整个业界和学界。 凭借着自己强大的推理和多模态能力,引发了一众热议。 然鹅,GPT-4不是一个open的模型。 虽然OpenAI分享了大量GPT-4的基准和测试结果,但是基本上没有提供用于训练的数据、成本、或者用于创建模型的方法。 当然了,这样的「独
通过之前几篇Spring Cloud中几个核心组件的介绍,我们已经可以构建一个简略的(不够完善)微服务架构了。比如下图所示: 我们使用Spring Cloud Netflix中的Eureka实现了服务
在SSDT中开发SSAS数据模型,整体体验是非常棒的,继承了微软一贯的图形化界面操作的友好度,特别是对Excel和PowerBIDeskTop群体来说,无缝过渡到SSDT的操作。
举个例子 假设需要我们写一个简单的计算器,能实现加减乘除运算,仅要求输入两个数,选择运算符,计算出结果就行了。 使用简单工厂模式的设计如下: 工厂类提供了一个getBean函数,该函数会根据客户端输入
一、场景描述 接《Java设计模式(一)工厂模式》 工厂模式有一缺点,就是破坏了类的封闭性原则。例如,如果需要增加Word文件的数据采集,此时按以下步骤操作: 创建Word文件数据采集类,实现仪器数据采集接口; 修改仪器数据采集工厂类,增加Word文件数据采集类的工厂方法; 调用工厂类的word文件方法; 步骤2修改了工厂类,如果每增加一实现类都需要修改工厂类,那么这样就不合理了。 解决办法是使用抽象工厂类,为每一个实现类都创建其工厂类,并增加工厂接口,使各工厂类实现该接口。 使用抽象工厂后,上述步骤更改为
大数据文摘授权转载自学术头条 来源:The Verge 作者:James Vincent OpenAI 发布了其自称为“迄今为止最强大、对齐最好的模型”GPT-4,但人工智能社区的一部分人对‘缺乏公共信息’感到失望。他们的抱怨,凸显了人工智能世界中关于安全问题的日益紧张的形势。 昨天,OpenAI 发布了强大的 GPT-4,它是人们期待已久的下一代人工智能语言模型。该模型的强大能力仍在评估中,但随着研究人员和专家对其相关材料的仔细研究,一部分人对一个明显的事实表示失望:OpenAI 发布的 GPT-4,不是
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
文章作者来自ThoughtWorks:Imran Khan,译者来自ThoughtWorks:贺思聪。图片来自ThoughtWorks。 本文版权归【ThoughtWorks中国】(微信ID:思特沃克ThoughtWorks)。欢迎投稿或转载,请联系QQ: 12664180。 1 我足够“高”了么? Martin Fowler描述过当组织在考虑实现微服务架构时,必须要有的一组“能力基线”,但大企业通常有各种理由不太愿意去尝试和成长以达到这样的能力。有很多的文字都提到,在成长之路完成后便能收获微服务架构所能带
Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在 NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的,那么在 Pandas 中的核心数据结构是什么呢?
在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的,一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便。 另一方面,如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话,你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。
总的来说,HTTP协议出现以来Web服务也就存在了。但是,自从云计算出现后,才成为实现客户端与服务和数据交互的普遍方法。
Go 1.21包含了新的特性以提高兼容性。在你停止阅读之前,我知道这听起来很无聊。但无聊可以是好事。在Go 1的早期,Go是令人兴奋的,充满了惊喜。每周我们都会发布一个新的快照版本,每个人都可以掷骰子看看我们改变了什么,他们的程序会如何崩溃。我们发布了Go 1和它的兼容性承诺,以消除这种兴奋,使得Go的新版本变得无聊。
作者 | Jonathan Allen 译者 | 盖磊 策划 | 丁晓昀 审校 | 冬雨 PostgreSQL 14 中的新语法,尤其是使用 BEGIN ATOMIC ... END 创建 SQL 函数,在某些情况下会破坏其官方的.NET 和 Java 数据库驱动。但只要不通过 Npgsql 或 PgJDBC 修改数据库模式,就不会出现问题。 对于 Java 的 JDBC 和.NET 的 ADO.NET 数据库驱动框架,它们存在一个共同点,那就是都支持使用分号实现 SQL 语句批处理。批处理对
在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的,一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便。
Falcon是用于构建Web应用程序的最小Python框架。它非常适合构建遵循REST架构风格的API 。它是一个低级别,高性能的框架,可以在不牺牲开发速度的情况下尽可能少地执行。
前面写过一篇关于《麦肯锡发明的瀑布图,用Power BI轻松做出来!》的文章,里面提到Excel里生成的瀑布图不做多行同类数据的汇总,也没有汇总项,不是很符合实际工作的需要:
在我所经历的项目以及我所看到的Web应用里,它们都有相同的很有意思的生命周期。我们经常在网上看到某个知名的网站使用某个新的技术、语言来替换旧的系统,某个App使用新的框架来替换现有的App。我们所看到的都只是这些公司正在重构现有的系统,这实际上是一个周期的结束,以及一个新周期开始。其过程如图0-1所示。
将鼠标放置在数据区的任意单元格,单击“排序”按钮(下图1处),对下列表中“型号”列进行“单元格颜色”按红色进行排序。(下图3处)
我们有一个数组,带有两个元素的 arr。接下来,尝试将数组扩展为包含 90**99 == 2.9512665430652753e+193 个元素。
十月底我应邀在一个技术群里做个分享,思来想去我选择了 API 这个话题,因为很多互联网初创公司产品的第一步就是如何定义和设计一套 API,来满足产品核心所能提供的用户体验。我把 2016 年我在 Tubi 做 UAPI,2018 年我在 ArcBlock 做 Goldorin,2019 年做 Forge TX pipeline / Forge Patron 的经验揉了进去,又重新研究和回顾了 Swagger(Open API)/ GraphQL / GRPC gateway 这几个我曾经在各种场合使用过的工具,写下了一个 slides。那次讲座之后,同样的内容我又在 Tubi 内部讲了一遍,脱敏后的讲座 slides 如果大家感兴趣可以在这里获取:
最近经常在项目或是社区里听到大家谈论微服务架构,但谈论的焦点更多集中在微服务拆分,分布式架构,微服务门槛,DevOps配套设施等话题上。
最近在写性能相关的测试脚本,脚本已经完成,最终怎么体现在报告上,要想让报告看起来漂亮些,我们是先创建一个模板(格式和公式已全部制作好),只需要性能测试完成后往对应的sheet页中填充数据,数据完成后最终的性能测试报告也就大功告成。虽然可以将模板转化为xlxwriter的代码写死在生成脚本中,但是每次都要重新生成一个文件未免太过麻烦,而且一个格子一个格子地写入会让代码量飞速上涨。。无奈之下另寻他路,尝试着用了xlwings这个模块。
---- 新智元报道 编辑:好困 Aeneas 【新智元导读】ChatGPT来势汹汹,谷歌进退维谷?恰恰相反,有人认为,微软是在用ChatGPT帮谷歌探路。 现在,越来越多的人有这样的感觉:ChatGPT或许会「杀死」谷歌。 微软已经凭ChatGPT杀疯了。搜索引擎必应、办公全家桶Office、云计算平台Azure中,相继加入ChatGPT。 谷歌已经匆忙拉DeepMind下场,急推Sparrow语言模型测试版,试图在今年晚些时候迎战ChatGPT。 现在,所有人都被ChatGPT的强大所征服。它
操作系统:centos7(minimal,www.centos.org下载的包是CentOS-7-x86_64-Minimal-1611.iso)
我们知道,如果我们直接导入的话会破坏原来的格式,因为在导入时会自动把原来的数据转换成超级表,就会产生这种结果,这样就破坏了我们原来的数据样式了。
Open-Falcon,为前后端分离的架构,包含backend 和 frontend两部分:
Zing虚拟机文档Understanding Java Garbage Collection(了解Java垃圾收集)
Python程序员有很多很好的选择来创建Web应用程序和API;Django,Weppy,Bottle和Flask引领潮流。
经常在其它各个地方在说公司禁止使用Lombok,我一直不明白为什么不让用,今天看到一篇文章列举了一下“缺点”,这里我只想狠狠地反驳,看到列举的理由我竟无言以对。
原文如下:下面,结合我自己使用 Lombok 之后的感受,谈谈 Lombok 带来的几大痛点。
dashbord没有默认创建任何账号包括管理账号,需要你通过页面进行注册账号。 想拥有管理全局的超级管理员账号,需要手动注册用户名为root的账号(第一个帐号名称为root的用户会被自动设置为超级管理员)。 超级管理员可以给普通用户分配权限管理。 小提示:注册账号能够被任何打开dashboard页面的人注册,所以当给相关的人注册完账号后,需要去关闭注册账号功能。只需要去修改api组件的配置文件cfg.json,将signup_disable配置项修改为true,重启api即可。当需要给人开账号的时候,再将配置选项改回去,用完再关掉即可。
首先Ajax是Asynchronous JavaScript and XML的全称,Asynchronous是异步的意思,这跟传统的web不同。Ajax是Web2.0技术的核心由多种技术集合而成,使用Ajax技术不必刷新整个页面,只需对页面的局部进行更新,可以节省网络带宽,提高页面的加载速度,从而缩短用户等待时间,改善用户体验。
官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html
小米开源的监控系统 open-falcon 和滴滴开源的日志采集工具 falcon-log-agent 作为一组黄金搭档,被互联网公司广泛使用。
由于Redis和MySQL部署在其他机器上,所以需要修改一下这两个组件的连接信息。编辑open-falcon api模块的配置文件:
这是我在使用大型代码库进行 Vue 项目时开发的最佳实践。这些技巧将帮助您开发更有效的代码,更易于维护和共享。
2.Transfer http:6060 rpc:8433 socket:4444
这篇文章旨在强调 GMSA 可以做什么,以及如果没有得到适当保护,攻击者可以做什么。当我们在 Trimarc 执行 Active Directory 安全评估时,我们发现在 AD 环境中组托管服务帐户的使用有限。应尽可能使用 GMSA 将用户帐户替换为服务帐户,因为密码将自动轮换。
我们经常会见到数字签名和数字证书的身影,比如访问一些不安全的网站时,浏览器会提示,此网站的数字证书不可靠等。那么究竟什么是数字签名和数字证书呢?本文就将通过一个场景深入浅出的介绍数字签名和数字证书的概念!
早在2022年2月时,当英特尔宣布其“Falcon Shores”项目以构建混合 CPU-GPU 计算引擎时,该项目允许在单个插槽中独立扩展 CPU 和 GPU 容量,英特尔似乎正准备用混合计算机与竞争对手英伟达和AMD正面交锋,英特尔将其称之为XPU,AMD称之为APU。
原文链接:https://www.sitepoint.com/build-restful-apis-best-practices/[1]
**“ HTML”***被视为每个Web应用程序的***框架***,因为它定义了托管内容的结构和完整状态。*那么,你是否想过,是否用一些简单的脚本破坏了这种结构?还是这种结构本身成为Web应用程序损坏的原因?今天,在本文中,我们将学习如何**配置错误的HTML代码**,为攻击者从用户那里获取**敏感数据**。
今天下午出现告警提示线上环境机器的CPU突增到100%,持续约两分钟又回落到正常水平。
可能大家都知道,java中的ArrayList类,是一个泛型集合类,可以存储指定类型的数据集合,也知道可以使用get(index)方法通过索引来获取数据,或者使用for each 遍历输
与大多数人一样,我开始学习数据科学时使用的第一个工具是Jupyter Notebook。大多数在线数据科学课程都使用Jupyter Notebook作为教学手段。这是有道理的,因为对于初学者来说,在Jupyter Notebook的单元格中开始编写代码比编写具有类和函数的脚本要容易得多。
机器之心报道 编辑:蛋酱 除了行业竞争层面的担忧,OpenAI 首席科学家透露了不开源的另外一个原因:模型越强,安全隐患也越多。 昨天凌晨,OpenAI 出人意料地发布了 GPT-4。 这次发布令科技界颇感意外,毕竟人们普遍认为 GPT-4 会在微软周四的「The Future of Work with AI」活动上宣布。 距离 ChatGPT 首次亮相才不过四个月,它便创造了「历史上增长最快的消费者应用程序」记录。如今 GPT-4 上线,这款产品的应对能力又上了一层楼。 震撼之余,很多研究者认真阅读了 G
作者 Werner Schuster译者 李明(nasi) 作为Aptana IDE的一部分,RadRails目前已经发布了1.0版本。作为一直以来流行的Rails开发工具,新版本的RadRails为Ruby和Ruby on Rails的开发者都新增了有用的特性。这里有一个RadRails、Netbeans和CodeGears的3rdRail的特性完全比较,从比较中可以看出RadRails在重构(refactoring)和性能剖析(profiling)方面更胜一筹。另一个RadRails的特性是Rails
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