大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【黑科技·鼓包】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。...请教一下PANDA库的问题：已知我有一个表格里有编号状态和名称的列，我想转换为右侧图示的表，df该怎么写啊？...状态最多四种可能会有三种，状态x和编号x需要对上 二、实现过程 这里逻辑感觉捋不太清楚，基本上就是转置.DF好像确实不太好处理，最开始想到的是使用openpyxl进行处理，后来粉丝自己使用Excel的公式进行处理...后来【瑜亮老师】也给了一个思路和代码，如下所示： # 使用pivot_table函数进行重构 df_new = pd.pivot_table(df, index='名称', columns=df.groupby...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，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。
具体而言，在 CIFAR-10 数据集上进行测试时，SNAS 发现新的卷积神经架构可以在仅仅具有 2.8M 参数的情况下获得 2.85±0.02% 的测试误差，这比一阶 DARTS 搜索到的带有 3.3M...Z 是一个从分布 p(Z) 中采样得到的矩阵，其中每一行的 Z_(i,j) 是一个随机变量的 one-hot 编码向量，表示将掩码和有向无环图（DAG）中的边（i，j）相乘。...该矩阵的列对应于运算 O^k。在本例中，有四个候选的操作，其中最后一个操作为零操作（即移除这条边）。目标函数是所有子图的泛化损失 L 的期望。...在本节中，作者将首先描述如何从搜索空间中对神经元内的 NAS 进行采样，以及它如何激发 SNAS（2.1 节）。作者在 2.1 节中给出了优化目标，讨论了基于注意力机制的 NAS 的不一致性。...请注意，通过 ENAS 和 DARTS 是不能发现这样的子网络的。 ? 图 5：在 CIFAR-10 数据集上的神经架构（子网络）的随机神经网络架构搜索（带有较强的约束）。（a）正常的神经架构。
服务器本身花了 531，额外花了 732 买了四块硬盘，总成本达到了 本文我将会给大家介绍自己当初是如何选择硬件的，中间犯了哪些错误，最后会给有兴趣构建个人 NAS 服务器的小伙伴提供一些有参考价值的建议...在组装 NAS 时，我们需要思考到底是使用多个小容量的硬盘还是使用少量的大容量硬盘。...系统向文件系统写入数据时，会产生很多的日志文件，这些日志文件写到专门的 SSD 比直接写到多个数据盘中要快好几个数量级。...我是这么测试的：先生成两组带有随机数据的文件[47]，然后使用 robocopy[48] 来测试本地客户端和 NAS 之间的传输速度。...修复 Realtek 网络驱动 当我的系统网络负载很高时，主板上的以太网适配器经常会挂掉。
说了这么多，今天给大家分享几个我平时用得比较多，实用性也比较强的自编函数和代码模块，方便大家借鉴参考。...因为偏态分布的大部分值都聚集在变量分布的一侧，平均值不能作为最常见值的代表。对于偏态分布或者有离群值的分布而言，中位数是更好地代表数据中心趋势的指标。...) View(x) #查看填补结果 2、knnImputation( ) 根据变量间的相关关系填补缺失值（基于knn算法） 上述按照中心趋势进行缺失值填补的方法，考虑的是数据每列的数值或字符属性...当我们采用数据集每行的属性进行缺失值填补时，通常有两种方法，第一种方法是计算k个（我用的k=10）最相近样本的中位数并用这个中位数来填补缺失值。...在寻找跟包含缺失值的样本最近的k个邻居样本时，最常用的经典算法是knn(k-nearest-neighbor) 算法，它通过计算样本间的欧氏距离，来寻找距离包含缺失值样本最近的k个邻居，样本x和y之间欧式距离的计算公式如下
ResNet是一个巨大的架构，遍布各种跳跃连接。当我使用这个ResNet作为自己机器学习项目的预训练网络时，我想的是“怎么会有人提出这样的体系结构呢?”' ?...大型人类工程图像分类体系机构 不久之后，我了解到许多工程师和科学家用他们多年的经验构建了这种架构后。并且还有更多的直觉而不是完整的数学将告诉你“我们现在需要一个5x5过滤器以达到最佳精度”。...第一级由原始操作组成，第二级是不同的主题，通过有向无环图连接原始操作，第三级是编码如何连接二级图案的主题，依此类推。 为了解释搜索策略和性能估计，下面将讨论三种不同的NAS方法。...作为这个问题的解决方案，我们训练了仅通过读取字符串（单元被编码成字符串）来预测最终性能的“廉价”代理模型。这种训练的数据是在单元构建、训练和验证时收集的。...我们搜索的单元可以是有向无环图，其中每个节点x是潜在表示（例如卷积网络中的特征映射），并且每个有向边（i，j）与某些操作o（i，j）相关联（ 卷积，最大池化等，转换x（i）并在节点x（j）处存储潜在表示
因为偏态分布的大部分值都聚集在变量分布的一侧，平均值不能作为最常见值的代表。对于偏态分布或者有离群值的分布而言，中位数是更好地代表数据中心趋势的指标。...) View(x) #查看填补结果 上述按照中心趋势进行缺失值填补的方法，考虑的是数据每列的数值或字符属性，在进行缺失值填补时，我们也可以考虑每行的属性，即为我们要讲述的第三种处理缺失值的方法，...当我们采用数据集每行的属性进行缺失值填补时，通常有两种方法，第一种方法是计算k个（本文k=10）最相近样本的中位数并用这个中位数来填补缺失值，如果缺失值是名义变量，则使用这k个最近相似数据的加权平均值进行填补...在寻找跟包含缺失值的样本最近的k个邻居样本时，最常用的经典算法是knn(k-nearest-neighbor) 算法，它通过计算样本间的欧氏距离，来寻找距离包含缺失值样本最近的k个邻居，样本x和y之间欧式距离的计算公式如下...，可使用如下代码： d<-knnImputation(GermanCredit,k=10,meth=”median”) View(d) 综上，我们共讲述了三种缺失值的处理方法，当我们决定采用哪种方法来填补缺失值时
当我使用这个ResNet作为我的机器学习项目的预培训网络时，我就在想“怎么会有人提出这样的体系结构呢?”...对于图像分类任务，我们有很好的体系结构，但是很多像我这样的年轻学习者在处理非图像数据集时，通常会花费数小时来修复架构。我们当然希望有人能为我们做这件事。...在神经架构搜索(NAS)，自动化架构工程的过程就出现了。我们只需要为NAS系统提供一个数据集，它将为我们提供该数据集的最佳架构。NAS可以看作AutoML的子域，与超参数优化有明显的重叠。...第一级由一组基本操作组成，第二级是通过有向无环图连接基本操作的不同基序，第三级是编码如何连接第二级基序的基序，依此类推。 为了解释搜索策略和性能评估，下面将讨论三种不同的NAS方法。...这里有很多细节和方法我没有介绍，但是NAS已经成为一个非常活跃的领域，为了跟踪正在进行的工作，大家也可以访问 AutoML这个网站继续学习。
它是一个巨大的体系结构，到处都有跳跃连接。当我使用这个ResNet作为我的机器学习项目的预培训网络时，我就在想“怎么会有人提出这样的体系结构呢?” ?...对于图像分类任务，我们有很好的体系结构，但是很多像我这样的年轻学习者在处理非图像数据集时，通常会花费数小时来修复架构。我们当然希望有人能为我们做这件事。...在神经架构搜索(NAS)，自动化架构工程的过程就出现了。我们只需要为NAS系统提供一个数据集，它将为我们提供该数据集的最佳架构。NAS可以看作AutoML的子域，与超参数优化有明显的重叠。...第一级由一组基本操作组成，第二级是通过有向无环图连接基本操作的不同基序，第三级是编码如何连接第二级基序的基序，依此类推。 为了解释搜索策略和性能评估，下面将讨论三种不同的NAS方法。...这里有很多细节和方法我没有介绍，但是NAS已经成为一个非常活跃的领域，为了跟踪正在进行的工作，大家也可以访问 AutoML这个网站继续学习。 End
稍后，当您想要创建一个子集（通过传入subset）时，您希望使用相同的丢失列和中位数，因此您传入nas。 如果发现子集来自完全不同的数据集并且具有不同的丢失列，它将使用附加键值更新字典。...我使用了这种确切的方法，发现了一些几乎完全预测因变量的列。具体来说，当我查看它们是如何预测的时候，结果是它们是否缺失是数据集中唯一重要的事情。由于这一发现，我最终赢得了那场比赛。...他们从数据集开始，然后说我要假设我知道自己的自变量和因变量之间的参数关系。所以我要假设这是一个线性关系或者一个带有链接函数（如 sigmoid）的线性关系，从而创建逻辑回归。...R 版本有更好的文档，所以你应该阅读它的文档以了解如何使用它。但基本上你会说“好的，我想为这个数据框（x_all）创建一个图。当你创建图时，你使用的大多数数据集都太大而无法绘制。...但请记住，随机森林可以通过具有多个分割点来创建交互作用，因此我们不应该假设这实际上会带来更好的结果。实际上，当我查看我的得分和 RMSE 时，我发现添加 age 实际上效果稍差。
与预测图像类别概率的图像分类不同，目标检测在大范围的尺度和位置上检测和定位多个目标时存在自身的挑战。为了解决这个问题，很多现代目标检测器普遍使用金字塔特征表示，它表示具有多尺度特征层的图像。...图 2：带有 NAS-FPN 的 RetinaNet。在本文中，特征金字塔网络将由神经架构搜索算法来搜索。骨干网络和用于类和框预测的子网络遵循 RetinaNet [23] 中的原始设计。...在每个数据点旁边都表明了 NAS-FPN/FPN 的特征维数和输入图像大小。...本文中的模型是用 MobileNetV2 的轻型模型训练的。 ? 表 1：NAS-FPN 和其他当前最优检测器在 COCO 测试数据集上的性能表现。 ?...当我们在金字塔网络中增加特征维数时，添加 DropBlock 变得更重要。
当我使用这个ResNet作为我的机器学习项目的预培训网络时，我就在想“怎么会有人提出这样的体系结构呢?”...对于图像分类任务，我们有很好的体系结构，但是很多像我这样的年轻学习者在处理非图像数据集时，通常会花费数小时来修复架构。我们当然希望有人能为我们做这件事。...在神经架构搜索(NAS)，自动化架构工程的过程就出现了。我们只需要为NAS系统提供一个数据集，它将为我们提供该数据集的最佳架构。NAS可以看作AutoML的子域，与超参数优化有明显的重叠。...第一级由一组基本操作组成，第二级是通过有向无环图连接基本操作的不同基序，第三级是编码如何连接第二级基序的基序，依此类推。 为了解释搜索策略和性能评估，下面将讨论三种不同的NAS方法。...为了解决这个问题，我们训练了一个“廉价”的代理模型，它通过读取字符串（单元格被编码成字符串）来预测最终的性能。在构建、培训和验证单元时，将收集此培训的数据。
跟随这些逐步指导构建你自己的基于树莓派的 NAS 系统。 我将在接下来的这三篇文章中讲述如何搭建一个简便、实用的 NAS 云盘系统。...已经有很多 操作指南 讲述如何在树莓派中安装 Raspbian 系统，所以这里不再赘述。在撰写本文时，最新的官方支持版本是 Raspbian Stretch，它对我来说很好使用。...以我运营该系统超过一年的经验来看，当树莓派启动时（例如在断电后），USB 磁盘驱动器并不是总被挂载，因此我建议使用 autofs 在需要的时候进行挂载。...经过上面的配置，任何人都可以访问数据，只要他们可以访问 NFS 所需的端口：111 和 2049。我通过上面的配置，只允许通过路由器防火墙访问到我的家庭网络的 22 和 443 端口。...在后面一篇文章中，我将介绍如何使用 rsync 自动将数据备份到第二个 USB 磁盘驱动器。你将会学到如何使用 rsync 创建增量备份，在进行日常备份的同时还能节省设备空间。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...注意： 一个RADIUS方案可以同时被多个ISP域引用 配置RADIUS认证/授权服务器 注意： RADIUS服务器的授权信息是随认证应答报文发给RADIUS客户端的，故不需要指定单独的授权服务器。...当主服务器与从服务器的状态都为active或block时，交换机将只把报文发送到主服务器上。 配置发送给RADIUS服务器的数据相关属性 注意： ....但是，有些较早期的RADIUS服务器不能接受携带有ISP域名的用户名，在这种情况下，有必要将用户名中携带的域名去除后再传送给RADIUS服务器。...当主服务器变为block的状态超过timer quiet命令设定的时间后，当有RADIUS请求时，设备会尝试与主服务器通信，如果主服务器恢复正常，设备会立即恢复与其通信，而不继续与从服务器通信。
近日，GulfTech公司安全研究员James Bercegay发现，西部数据（Western Digital）旗下多个MyCloud系列网络存储设备（WDMyCloud NAS）存在未限制文件上传、硬编码后门...漏洞概述和受影响设备 西部数据MyCloud系列（WDMyCloud ）广泛应用于个人和商业机构，可以算是一款非常畅销的云存储设备，用它可以实现电子文档托管并能形成云端和基于web的服务同步。...最终我发现这种错误在于代码问题上，但当我在分析错误的过程中，碰巧又发现了以下用于认证远程用户的函数。...囊中之物”，由于硬编码后门的存在，用户唯一能做的缓解措施就是立即删除NAS设备中的数据。...命令注入 2017年3月份是，Exploiteers安全团队曾发现了WDMyCloud的多个命令注入漏洞，但非常不可思议的是，我们又在其中发现了这种漏洞，以下就是存在漏洞的问题代码，有兴趣的可以深入研究一下
hashCode的作用 要想了解一个方法的内在原理，我们首先需要明白它是干什么的，也就是这个方法的作用。在讲解数组时，我们提到数组是java中效率最高的数据结构，但是“最高”是有前提的。...对于List好处理，但是对于Set而言我们要如何来保证元素不重复呢？通过迭代来equals()是否相等。数据量小还可以接受，当我们的数据量大的时候效率可想而知（当然我们可以利用算法进行优化）。...在前面LZ提到了HashMap和HashTable两种数据结构，虽然他们存在若干个区别，但是他们的实现原理是相同的，这里我以HashTable为例阐述hashCode对于一个对象的重要性。...如果x.equals(y)返回“false”，那么x和y的hashCode()有可能相等，也有可能不等。 理清了上面的关系我们就知道他们两者是如何配合起来工作的。先看下图： ?...2、对称性：对于任何非空引用值 x 和 y，当且仅当 y.equals(x) 返回 true 时，x.equals(y) 才应返回 true。
把这些列名变短会让你的工作更加轻松： ? 有一点需要注意的是，在这里我故意让所有列的标签都没有空格和横线。后面你将会看到，如果我们这样命名变量，Pandas会将它们存成什么类型。...这一语句返回1990年代的所有条目。 ? 索引 前几部分为我们展示了如何通过列操作来获得数据。实际上，Pandas同样有标签化的行操作。这些行标签可以是数字或是其他标签。...这里，loc和iloc一样会返回你所索引的行数据的一个series。唯一的不同是此时你使用的是字符串标签进行引用，而不是数字标签。 ix是另一个常用的引用一行的方法。...由于我的所以已经是有序的了，所以为了演示，我设置了关键字参数’ascending’为False。这样，我的数据会以降序排列。 ? 当你为一列数据设置了一个索引时，它们将不再是数据本身了。...当我们以年份这一列进行合并时，仅仅’jpn_rainfall’这一列和我们UK雨量数据集的对应列进行了合并。 ?
我们的方法在 CIFAR-10 数据集上找到了一个与 Zoph et al. (2017) 的强化学习方法有同等分类准确度（3.41% 错误率）的 CNN 结构，但速度却快 2 倍（在所评估的模型的数量方面...总结来说，我们提出了一种用于 CNN 结构学习的方法，该方法的效率是之前最好方法的大约 2 倍，同时也实现了同等质量的结果。我们相信我们的方法能让我们将架构搜索扩展到更复杂的搜索空间和更大的数据集。...图 2：当最大模块数量 B=3 时的 PNAS 搜索过程图示。其中 Q_b 表示有 b 个模块的候选单元的集合。...5 实验和结果 5.2 PNAS 的效率 ? 图 3：NAS 和 PNAS 算法的相对效率比较。...Error 一列是对应最佳模型的 top-1 分类错误率。Params 一列是对应的参数数量。Models 一列是为了寻找最佳模型而训练和评估的模型的数量。
在此问题中，首先解释NAS和HDFS，然后比较它们的功能，如下所示： 网络附加存储（NAS）是连接到计算机网络的文件级计算机数据存储服务器，可提供对异构客户端组的数据访问。...这是一个重要的问题，在回答这个问题时，我们必须主要关注两点，即被动NameNode和YARN体系结构。 在Hadoop 1.x中，“ NameNode”是单点故障。...NameNode使用先前创建的副本将死节点的块复制到另一个DataNode。 12.当NameNode关闭时，您将如何处理？...这是非常有效的操作，并减少了NameNode启动时间。检查点由辅助NameNode执行。 14. HDFS的容错能力如何？ 通过HDFS存储数据时，NameNode会将数据复制到多个DataNode。...以同样的方式，当我们对外部刺激做出响应时，Oozie协调员会对数据的可用性做出响应，而其他情况则不然。 50.如何在Hadoop中配置“ Oozie”作业？
文件的两个数据结构 首先，来认识今天的第一个重点： index node: 索引节点 directory entry: 目录项 索引节点 当我们创建一个文件的时候，其实不仅仅只是创建了文件本身的内容，还有很多相关的属性也被创建了...目录项(directory entry)，也就是我们常说的 dentry，用来记录文件名字、索引节点指针，目录项是有内核维护的数据结构，不存放在磁盘，而是缓存在内存。...我当时第二次接触到（第一次只是在课本上）这些文件系统是在攒 NAS 的时候，安装时让我选择文件系统，当时还不理解这些文件系统有什么区别，不知是不是有跟我一样的小伙伴 ext4 从 ext2 到 ext3...块分配信息与 inode 分配信息：记录块的使用情况和每个 inode 的使用情况 inode 列表：保存整个文件系统中所有的 inode 结构 数据块：具体的文件数据 位图法 当我们有数据需要存储的时候...其实链接很好理解，我个人第一次使用和遇见链接就觉得，它就是 windows 系统下的快捷方式。
我去查了一下，据说tracker gave http response code 0是因为时间没有对上，或者是DNS设置出错。 当我把线重新接回软路由的时候tr立马恢复正常。...NAS本身的设置 家里一共两个网关，设置为旁路由的时候，发现tr恢复正常。 旁路由有什么特别的地方吗？我登上去看了看，openWRT有一个ntp时间服务器的选项。...所以应该是docker内的时间不同步。 docker的环境变量里面其实已经设置了，不过估计还是有问题。 我参照了一下群晖Docker 容器时间 时区不对解决方法的这一篇文章。...密码就是带有管理员权限账号的密码。...之前把路由器改成AP模式，然后NAS接上去就没有问题。看来交换机跟这些还是有很本质的区别。 总之现在问题解决了，交换机、NAS设置哪个网段都是可以正常的使用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
