我怎样才能找到使用Pandas的最频繁和最不频繁的计数？_如何使用"rolling(window)“找到每批最频繁的值？ - 腾讯云开发者社区

23 Apr 2016 我使用最频繁的10个git命令现在基本每天都在使用git，但是git的命令特别多，要全部搞懂需要花大量时间去实践学习，由于我使用...git只是为了维护我的博客、平时写的一些代码和翻译一些书，用不到git很多的高级功能。...7）git diff 该命令主要功能是显示工作区和暂存区及提交到仓库之间的差异。...可以看见远程仓库添加了一个新的标签（tag），现在本次仓库也有一个新标签。 10）git checkout 该命令主要是为了恢复提交到暂存区和本地仓库的文件到工作区或者暂存区区。...例如恢复提交到缓存区的文件到工作区： root@leo:test# git checkout gitdemo 总结本文只是简单介绍了我在使用gi过程中的一些常用及入门级的命令，如果想继续深入学习git

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Git | 5年程序员生涯，使用的最频繁的Git 命令总结

前言汇总下我在项目中高频使用的git命令及姿势。不是入门文档，官方文档肯定比我全面，这里是结合实际业务场景输出。...切提交和标签一般用来热修复或者老版本需要加新特性。...突然发现截图还有几个新的行为，估计是新版本带来的，从字面上就可以看出来大体的意思, 就是把回滚和打标签这些放到变基中简化操作。...，是记录了所有行为，包括你 rebase,merge, reset 这些当我们不小心硬回滚的时侯,或变基错了都可以在这里找到行为之前的commit，然后回滚。...列出来的命令都是高频使用的，或许有一些更骚的姿势没有摸索到，有更好建议的，或者发现不对之处的请留言，会及时修正，谢谢阅读。 Love & Share

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【愚公系列】软考高级-架构设计师 007-存储技术（Cache）

通过在CPU和主存之间设置多级Cache，CPU可以更快地访问到最近或最频繁使用的数据和指令，因为Cache的访问速度远高于主存储器。 C....LFU（Least Frequently Used，最不经常使用）算法的实现相对困难，原因在于它需要维护一个计数器来记录每个数据块被访问的频率。...它不需要跟踪每个数据块的使用频率或最近使用情况，因此不涉及复杂的计数器或标记。 B....LFU（Least Frequently Used，最不经常使用）： LFU算法通过记录每个数据块的访问频次来决定哪个数据块被替换。它需要为每个数据块维护一个计数器，并在每次访问时更新这些计数器。...LFU，因为它需要为每个数据块维护一个用于记录访问频次的计数器，这不仅增加了实现的复杂度，还需要更多的位数来准确记录这些信息。我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！

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常用的淘汰算法

它的思想：是基于队列的先进先出原则，最先进入的数据会被最先淘汰掉。这是最简单、最公平的一种思想。...随着分配页面的增加，被置换的内存页面往往是被频繁访问的，因此FIFO算法会使一些页面频繁地被替换和重新申请内存，从而导致缺页率增加。...淘汰池即维护的一个数组，数组大小等于抽样数量 maxmemory_samples，在每一次淘汰时，新随机抽取的key和淘汰池中的key进行合并，然后淘汰掉最旧的key，将剩余较旧的前面5个key放入淘汰池中待下一次循环使用...LFU算法（Least frequently used：最不常使用） LFU算法的思想是：如果一个数据在最近一段时间很少被访问到，那么可以认为在将来它被访问的可能性也很小。...因此，当空间满时，最小频率访问的数据最先被淘汰。实现：如果只为每个key维护了一个计数器，每次key被访问的时候，计数器增大，计数器越大，则认为访问越频繁。

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游戏测试

游戏测试可以回答很多问题，最明显的问题就是「我的游戏有意思吗？」不过这个问题过于泛泛，你可以问比如「男性和女性玩我的游戏方式有区别吗？」「玩家想玩第二次吗？为什么？」「玩家觉得公平吗？为什么？」...「玩家们的平均分是多少？」「什么武器被使用得最频繁」等等。打断玩家。当玩家做出一些非常令人吃惊而你又无法理解的举动的时候，可以试着打断玩家询问他们的想法。...但是尽量不要频繁，否则玩家的自然游戏模式就被破坏了。有些游戏测试会尝试让玩家边说他们的想法边玩。如果能找到很自然地做到这一点的玩家的话，他们能提供很有用的信息。问卷。...游戏结束后，你可以通过问卷获得容易数字化的信息。问卷当中应该尽可能使用图片让玩家明白你指的是什么。用在线问卷能帮你节省大量时间统计数据。尽量用1-5的评分系统或者是否题来评价。...最重要的是玩家对游戏的感受和为什么？保持镇静。总结 ---- lens #91 游戏测试：为了更好地测试游戏，询问自己如下问题：为什么我需要游戏测试？我要问什么问题？谁应该参加？在哪里测试？

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【数据挖掘 | 关联性分析】万字长文详解关联性分析，详解Apriori算法为例，确定不来看看？

关联规则挖掘的目标是从频繁项集中找到具有一定置信度的关联规则。关联规则通常使用支持度和置信度来衡量规则的重要性。常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。...通过迭代生成候选项集，并利用候选项集的频率计算支持度，从而找到频繁项集。然后，使用频繁项集生成关联规则，并计算置信度。优点：简单易懂，易于实现。...首先构建FP-Tree，然后通过递归将FP-Tree划分为条件模式基，从而找到频繁项集。最后，使用频繁项集生成关联规则，并计算置信度。...将事务数据转换为垂直格式，其中每个项与对应的事务列表相关联。通过递归搜索和交集操作，找到频繁项集。然后，使用频繁项集生成关联规则，并计算置信度。...通过构建候选项集哈希表和事务哈希表，生成候选项集，并计算支持度。然后，通过哈希表的操作，找到频繁项集。最后，使用频繁项集生成关联规则，并计算置信度。

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三行代码产出完美数据分析报告！

可以帮助我们节省大量时间，对于刚刚学习数据分析的小伙伴可以带来非常大的帮助。本篇文章我们介绍目前最流行的四大AutoEDA工具包。...介绍 01 D-Tale D-Tale是Flask后端和React前端组合的产物，也是一个开源的Python自动可视化库，可以为我们提供查看和分析Pandas DataFrame的方法，帮助我们获得非常数据的详细...分位数统计，如最小值、Q1、中位数、Q3、最大值、范围、四分位距描述性统计数据，如均值、众数、标准差、总和、中值绝对偏差、变异系数、峰态、偏度出现最多的值直方图高度相关变量、Spearman、...Pearson 和 Kendall 矩阵的相关性突出显示缺失值矩阵、计数、热图和缺失值树状图 ... 03 Sweetviz Sweetviz也是一个开源Python库，Sweetviz可以用简短几行代码生成美观...Sweetviz主要包含下面的分析：数据集概述变量属性类别的关联性数值关联性数值特征最频繁值、最小、最大值 04 AutoViz AutoViz可以使用一行自动显示任何数据集。

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FP Tree算法原理总结

下面我们讲项头表和FP树的建立过程。 2. 项头表的建立　　　　FP树的建立需要首先依赖项头表的建立。首先我们看看怎么建立项头表。　　　　我们第一次扫描数据，得到所有频繁一项集的的计数。...由于ACG和现有的FP树可以有共有的祖先节点序列AC，因此只需要增加一个新节点G，将新节点G的计数记为1。同时A和C的计数加1成为2。当然，对应的G节点的节点链表要更新 ? 　　　　...得到了FP树和项头表以及节点链表，我们首先要从项头表的底部项依次向上挖掘。对于项头表对应于FP树的每一项，我们要找到它的条件模式基。所谓条件模式基是以我们要挖掘的节点作为叶子节点所对应的FP子树。...得到这个FP子树，我们将子树中每个节点的的计数设置为叶子节点的计数，并删除计数低于支持度的节点。从这个条件模式基，我们就可以递归挖掘得到频繁项集了。　　　　实在太抽象了，之前我看到这也是一团雾水。...4）从项头表的底部项依次向上找到项头表项对应的条件模式基。从条件模式基递归挖掘得到项头表项项的频繁项集。

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页面置换算法

具体地来说，把未来不再使用的或短期内较少使用的页面换出, 通常只能在局部性原理指导下依据过去的统计数据来进行预测....然后如果这个页面被访问, 则把该位置设为1; 把各个页面组织成环形链表(类似钟表面), 把指针指向最老的页面(最先进来); 当发生一个缺页中断时, 考察指针所指向的最老页面, 若它的访问位为0, 立即淘汰...如此下去, 直到找到被淘汰的页面, 然后把指针移动到下一格. 流程 : 如果访问页在物理内存中, 访问位置1....实现方法 : 对每一个页面设置一个访问计数器, 每当一个页面被访问时, 该页面的访问计数器加1. 当发生缺页中断时, 淘汰计数值最小的那个页面....(即替换较少使用的页面), 因此**, 被他置换出去的页面不一定是进程不会访问的.** LRU / FIFO 和 Clock 的比较全局页面置换算法 bc ：操作系统是支持多进程的，但是如果我们使用每个应用程序都使用各自的算法

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搞数仓也得懂几个常用机器学习算法

，但是你能够保证自己每次走的都是最陡峭的一步；我们的策略仍然保持不变，就是使得m个特征集的（真实值y-预测值）的平方和最小：梯度下降法实现：赋予初始θ 值，并根据公式逐步更新θ 使得J(θ)...频繁项集就是支持度大于等于最小支持度阈值的项集，所以小于最小值支持度的项目就是非频繁项集，而大于等于最小支持度的项集就是频繁项集。下面我们来举个栗子：假设我随机指定最小支持度是0.2。...接下来插入第二行数据，由于第二行数据第一个数据也是B，和已有的树结构重合，那么我们保持原来树结构中的B位置不变，同时计数加1，C、D是新增数据，那么就会有新的树分叉，结果如下图：以此类推，读取下面的三行数据到...然后对条件 FP 树中的每个频繁项，获得前缀路径并以此构建新的条件 FP 树。不断迭代，直到条件 FP 树中只包含一个频繁项为止（反正我第一次看完这句话是没理解）。...同理，按照上述方法，我们可以依次找到包含B的频繁项是(D): 2, (C, D): 2, (B, D): 2, (B, C, D): 2, (C): 4, (B, C): 4, (B): 5。

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利用Python爬虫某招聘网站岗位信息

“我不是没怎么接触过嘛” 我：“行，刚好我也学习下，周末有时间我帮你看下” 简单介绍下这个朋友吧，游戏圈某技术大拿，真大拿的那种！！...fake_useragent 直译就是假身份，作用和直译基本一样，是个表里不一的“人” UserAgent是识别浏览器的一串字符串，相当于浏览器的身份证，在利用爬虫爬取网站数据时，频繁更换UserAgent...fake-useragent对频繁更换UserAgent提供了很好的支持，可谓防反扒利器。...json 就是上期我们本来打算介绍但是换了一个库实现的用于处理json数据，可以将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象 pandas 是我们的老朋友了，因为常和excel打交道，对表格的钟爱...网页json图使用json.loads方法做简单的预处理，然后我们一层一层寻找目标数据指标所在。【这里我是通过spyder变量管理器点开数据让大家直观理解】第一层：字典 ?

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每周学点大数据 | No.13 Misra Gries算法

抵达数据：6 内存：[32:1][7:1][12:0] 内存：[32:1][7:1] 内存：[32:1][7:1][6:1] 使用该算法求出的几个频繁元素就是32、7和6。...就原数据来说，最频繁的3个元素分别是32、7、12。我们成功地找出了32和7，虽然没有找出最频繁的3个元素，但整体来说已经是一个不错的结果了。...如果只需要最频繁的元素，那么该算法已经在这组数字中找出了32这个最频繁的元素。不过在最后对频繁元素的计数值一般是不准确的，所以还要对它的计数进行分析，估计它所记录的数值误差如何。...假如把整个结构的权重（也就是计数器的和）记作m'，整个数据流的权重（全部元素的数量）记作m。...也就是说，估计和真实值最多相差。如果数据流的元素总量远大于值，我们可以得到一个好的频繁元素的估计。可以看出，错误的界限是与k成反比的。你说说看，这说明什么？

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大厂面试爱问的「调度算法」，20 张图一举拿下

其中，关于操作系统的「调度算法」考察也算比较频繁。所以，我这边总结了操作系统的三大调度机制，分别是「进程调度/页面置换/磁盘调度算法」，供大家复习，希望大家在秋招能斩获自己心意的 offer。...，其响应比便可以升到很高，从而获得运行的机会；时间片轮转调度算法最古老、最简单、最公平且使用最广的算法就是时间片轮转（Round Robin, RR）调度算法。...最不常用算法最不常用（LFU）算法，这名字听起来很调皮，但是它的意思不是指这个算法不常用，而是当发生缺页中断时，选择「访问次数」最少的那个页面，并将其淘汰。...看起来很简单，每个页面加一个计数器就可以实现了，但是在操作系统中实现的时候，我们需要考虑效率和硬件成本的。...接着，一同去苏州参加了技术类的公众号交流会，一下见到了好多个百万/千万的大佬，明天给大家分享下此次的行程和感悟。大家好，我是小林，一个专为大家图解的工具人，我们下次见！

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【数据挖掘 | 关联规则】FP-grow算法详解（附详细代码、案例实战、学习资源）

构建一个项头表，每个项头表项包含项的名称、支持度计数和指向该项在FP树中第一个节点的指针。在实际操作中需要扫描两次数据，第一次用于统计项支持度操作，第二次扫描用于删除支持度低于阈值中事务的项。...将所有的祖先节点计数设置为叶子节点的计数，即变成{A:2, C:2,E:1 G:1,D:1, D:1}，此时E节点和G节点由于在条件模式基里面的支持度低于阈值，被我们删除，最终在去除低支持度节点并不包括叶子节点后...在上一步得到条件模式基后，结合得到 D的频繁2项集为{A:2,D:2}, {C:2,D:2}。递归合并二项集，得到频繁三项集为{A:2,C:2,D:2}。D对应的最大的频繁项集为频繁3项集。...经典案例和代码实现：以下是一个使用Python的mlxtend库实现FP-Growth算法的示例代码： from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth from...首先，将事务数据集转换为布尔矩阵表示，然后调用fpgrowth函数来寻找指定最小支持度阈值的频繁项集。另外，如果你想使用自己实现的FP-Growth算法，可以参考相关的开源实现和算法细节。

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网络管理员需要会什么_网络管理员好做吗

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。Jeff Dray最近经过对IT行业的深入调查研究，通过总结和分析针对IT行业列出了一份类别名单。在这里，他定义了七类最不安全的网络管理员。...所以，我定义了一份最新的类别名单，在这里，我们将看到七种最不安全的网络管理员，并且总结了我观察这个行业多年的经验，描述了这些不安全因素的特点。...总体上说，如果你不在意频繁的掉电、死机和不可避免的病毒侵袭，系统还是工作得不错的。...安装一个能让我找到我所在地点以外区域的导航软件，甚至都成了我能享受到的巨大福利。...但是，这类管理员却直接在现有的系统中操作，往往给用户的使用带来不必要的厌烦，这倒是和用户对频繁更新网络的管理员的反应有几分相像。

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机器学习(31)之频繁集挖掘FP Tree详解

第三部分是节点链表，所有项头表里的1项频繁集都是一个节点链表的头，它依次指向FP树中该1项频繁集出现的位置。这样做主要是方便项头表和FP Tree之间的联系查找和更新，也好理解。...由于ACG和现有的FP树可以有共有的祖先节点序列AC，因此只需要增加一个新节点G，将新节点G的计数记为1。同时A和C的计数加1成为2。当然，对应的G节点的节点链表要更新。 ?...对于项头表对应于FP树的每一项，我们要找到它的条件模式基。所谓条件模式基是以我们要挖掘的节点作为叶子节点所对应的FP子树。...还是以上面的例子来讲解先从最底下的F节点开始，寻找F节点的条件模式基，由于F在FP树中只有一个节点，因此候选就只有下图左所示的一条路径，对应{A:8,C:8,E:6,B:2, F:2}。...4）从项头表的底部项依次向上找到项头表项对应的条件模式基。从条件模式基递归挖掘得到项头表项项的频繁项集。 5）如果不限制频繁项集的项数，则返回步骤4所有的频繁项集，否则只返回满足项数要求的频繁项集。

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大数据专家：大数据7大最奇特应用

近来，我盘点了7个最有趣、最独特的大数据应用，以及它们可能对我们的生活产生的影响。　　1.大数据广告牌　　户外营销公司Route正使用大数据在广告牌、长椅以及公交车两侧的广告空间上设定定价模式。...这家网站的目的是提醒市民，农业与自然食物同样存在于城市中，你只需访问该网站就能找到。　　4.山坡上的大数据　　滑雪胜地也在加入到数据游戏中。...使用一种名为Word Map的搜索技巧，你可以通过搜索评论中使用的相关词汇搜索主要城市，比如嬉皮士。地图上会表示出红色评论的位置。红色色彩越浓，意味着评论中所使用词汇的频率越高。...统计数据显示，大多数女性都戴错了胸罩的号码，为此这家网站试图帮助解决这个问题。用户只要填写网站上的调查问卷，它就可以根据答案做出反应，并通过计算给出正确型号的胸罩。...2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计，令人惊叹叫绝 4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生

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pandas_profiling ：教你一行代码生成数据分析报告

分析报告全貌什么是探索性数据分析熟悉pandas的童鞋估计都知道pandas的describe()和info()函数，用来查看数据的整体情况，比如平均值、标准差之类，就是所谓的探索性数据分析-EDA...：均值、众数、标准差、绝对中位差、变异系数、峰值、偏度系数 4、最频繁出现的值，直方图/柱状图 5、相关性分析可视化：突出强相关的变量，Spearman, Pearson矩阵相关性色阶图并且这个报告可以导出为...pandas_profiling安装安装pandas_profiling可以使用pip、conda或者下载文件安装，非常方便。...我这里使用pip方式，在命令行输入： pip install pandas-profiling 本文在Jupyter notebook中进行代码实验。...pandas_profiling使用方法 1、加载数据集我这里用经典的泰坦尼克数据集： # 导入相关库 import seaborn as sns import pandas as pd import

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后端太卷？冲测开去了！

大家好，我是小林。秋招进展中，有的同学投大厂后端没什么面试机会，就会尝试投测试开发岗位。...该算法的思路是，把所有的页面都保存在一个类似钟面的「环形链表」中，一个表针指向最老的页面。...最不常用算法最不常用（LFU）算法，这名字听起来很调皮，但是它的意思不是指这个算法不常用，而是当发生缺页中断时，选择「访问次数」最少的那个页面，并将其淘汰。...看起来很简单，每个页面加一个计数器就可以实现了，但是在操作系统中实现的时候，我们需要考虑效率和硬件成本的。...但还有个问题，LFU 算法只考虑了频率问题，没考虑时间的问题，比如有些页面在过去时间里访问的频率很高，但是现在已经没有访问了，而当前频繁访问的页面由于没有这些页面访问的次数高，在发生缺页中断时，就会可能会误伤当前刚开始频繁访问

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关联分析（一）：频繁项集及规则产生【转载】

关联分析的应用领域非常多，当数据集类型比较复杂时，进行关联分析采用的手段也相对复杂，本篇从最简单的事务数据集着手，对关联分析进行解读。...在候选频繁项集比较多的情况下，这种方法中进行比较的次数会较多，此时可以采用第二种方法；第二种方法中，使用Hash结构计数，能较少比较次数。...需要强调的是，对于k项候选频繁项集的计数，使用Hash函数h(p) = p mod k来建立于k项候选频繁项集的Hash树，然后扫描数据集，提取每一条记录中所有的k项集，放入hash树中，对-项候选频繁项集进行支持度计数...4.小结通过以上内容的介绍，我们大致知道了在挖掘购物数据项集中的关联规则时，需要考虑的问题，也就是文中一开始提出的两个问题，也知道了可以用来解决这两个问题的方法，包括使用支持度和置信度筛选频繁项集和规则...，使用Apriori算法或者FP 增长算法获取频繁项集和规则。

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FP Tree算法原理总结

页面置换算法

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【数据挖掘 | 关联规则】FP-grow算法详解（附详细代码、案例实战、学习资源）

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大数据专家：大数据7大最奇特应用

pandas_profiling ：教你一行代码生成数据分析报告

后端太卷？冲测开去了！

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