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磁盘--基本和动态相关及MBRGPT介绍

基本磁盘受分区表的限制,最多只能建立4个主磁盘分区。动态磁盘可以容纳4个以上的卷,卷的相关信息不存在放在分区表中,而是在卷之间进行复制,因此提高了容错能力。 为什么推荐使用基本?       1是参见上面的区别,2是微软也建议在不需要动态卷功能的前提下,还是推荐使用基本。 从基本转动态,也就是转Dynamic,数据无损,可以直接转换。     通常disk 0为系统,disk 1为数据。    convert DYNAMIC   ----从基本转换为动态。 2.从动态转基本,微软工具需要先做Clean,也就是清空数据才能转换格式,第三方工具可以无损转换。

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网易的基本稳住了?

基本稳住了 网易集团的股价之所以比较坚挺,核心原因是其基本业务稳住了,具体来说,就是网易的游戏业务,一直保持着比较稳定的发展趋势。 为什么说游戏是网易的基本,因为已经上市的网易有道、云音乐两家子业务公司,市值已经大幅缩水,按理网易集团的估值也要等值缩水,但是资本市场却没有如是演绎。 Q2业绩电话会上,丁磊表示希望未来网易游戏业务的海外收入能占到4到5成,在这个目标驱使下,网易的游戏基本有了更大的发展空间,但能否保持长期稳定向上仍然存在不确定性。 外压放大 网易游戏基本受外部环境影响小,一定程度上是因为游戏具备一定的生命力周期,有耐用品的属性,而且只要质量或可玩性满足了市场,吸金能力往往会超预期。 网易也不例外,在游戏业务基本相对较稳的情况下,教育、泛娱乐、电商等业务所面临的不确定性,是不可忽视的隐患。

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    C、D、E、F等等,如何将多个合成一个

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    NumPy (下)

    重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度

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    NumPy (上)

    学习 numpy 还是遵循的 Python 里「万物皆对象」的原则,既然把数组当对象,我们就按着数组的创建、数组的存载、数组的获取、数组的变形、和数组的计算来 NumPy,目录如下: ?

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    NumPy (下)

    重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度

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    将json转换成execl

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    Markdown格式转换成HTML

    最近做的项目有将Markdown语法转换成HTML语法的这么一个需求 然鹅 自己写个Utils太麻烦了 为此找到了个很实用的转换工具包:flexmark 引入flexmark的依赖: <dependency

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    (reduce)

    : 2 },使用Array.from(o)、Array.apply(null, o) 有symbol做key的对象:使用getOwnPropertySymbols 下面先来几个最简单的例子,希望平时基本没用 cache)) } function unique(arr) { const cache = new Set() // set可以干掉NaN const objCache = [] // 简单的基本类型直接来 item是上一次的运行结果,故有b(cur, ...rest), ...rest)的操作 总之,遇到遍历一个数据结构最后生成一个或多个结果(多个结果res用一个对象多个属性表示)的情况,那就用reduce它就是了

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    Python 系列 8 - Sklearn

    非结构化数据可以转换成结构化数据,比如把 图像类数据里像素张量重塑成一维数组 文本类数据用独热编码转成二维数组 对于结构化数据,我们用勒布朗詹姆斯 (Lebron James) 四场比赛的数据举例。 在 Seaborn 时是从 csv 文件读取的,本帖从 Sklearn 里面的 datasets 模块中引入,代码如下: from sklearn.datasets import load_iris 画图的代码就不细说了,不懂的话看〖基本可视化之 Matplotlib〗帖子吧。 ? ? 像素很低 (为了我们跑模型快些),但基本上还是能看清。 ? ? 多类别分类 手写数字有 0-9 十类,但手头上只有两分类估计器 (比如像支撑向量机) 怎么用呢? 确定好后基本就能知道用 Sklearn 里哪些模型了。 数据预处理:这步最繁琐,要处理缺失值、异常值;要编码分类型变量;要正规化或标准化数值型变量,等等。

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    Python 系列 - SciPy 进阶

    整套 Python 系列目录如下: Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 Pandas (上) 数据结构之 Pandas (下) 基本可视化之 Matplotlib 统计可视化之 Seaborn 炫酷可视化之 PyEcharts 机器学习之 Sklearn 机学可视化之 Scikit-Plot 表示样条的对象」 ev:evaluation 的缩写,那么 splev 其实用于「在样条上估值」 splrep 和 splev 像是组合拳 (one two punch) 前者将 x, y 和插值方式转换成 2 3]] [[4 4 4] [5 5 5]] (2, 3) (2, 3) (2, 3) 上面代码 K_mat,T_mat = np.meshgrid(K,T) 将向量 K 和 T 定义的区域转换成矩阵

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    【干货】Python之pyEcharts

    将上面的「原始数据」转换成 DataFrame,代码如下: ? 第 3 行完全是为了 YahooFinancial 里面的输入格式准备的。 如果 Asset 是加密货币,直接用其股票代码;如果 Asset 是汇率,一般参数写成 EURUSD 或 USDJPY 如果是 EURUSD,转换成 EURUSD=X 如果是 USDJPY,转换成 JPY

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    python 代码转换成0101010

    ---- 首先看十进制的数字是怎样转换成二进制数字的。 >>> bin(3) '0b11' >>> bin(10) '0b1010' 八进制和十六进制也有对应的方法。 ---- 在 python 中有一个 ord 方法,可以将任意字符转换成 unicode code。通俗点说就是一个数字。不过这个数字和字符是一一对应的。 >>> ord('A') 65 >>> ord('a') 97 有了十进制数,我们就可以通过bin将其转换成二进制数了。

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    Python 系列 5 - Matplotlib

    ---- 在图中可以添加基本元素「文字」。 ---- 在图中可以添加基本元素「折线」。 plt.figure() plt.plot( [0,1],[0,1] ) plt.show() ? 基本满意,你自由发挥看看还有什么可以改进的地方。 别介,我最怕这种开放式要求。。。 ? ? 学过 Pandas 之后,我们应该可以把上面的「原始数据」转换成 DataFrame,代码如下: ? 第 3 行完全是为了 YahooFinancial 里面的输入格式准备的。 如果 Asset 是股票类,直接用其股票代码;如果 Asset 是汇率类,一般参数写成 EURUSD 或 USDJPY 如果是 EURUSD,转换成 EURUSD=X 如果是 USDJPY,转换成 JPY

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    补码(负数)转换成原码

    2、以-62为例说明 下面以一个-62为例推导在计算机中的存储的数; 62对应的16进制为0x3E,转换成二进制 0011 1110,那么-62的: 原码为1011 1110, 反码为1100 0001 3、代码实现补码转换成原码 #include <stdio.h> int main(void) { unsigned char buma=0xc2; unsigned char fanma=

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    Python 系列 3 - SciPy

    Python 系列的第五篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 Pandas 基本可视化之 基本概念 首先定义 x 和函数 f(x): x = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 11) f = lambda x: np.sin(x) + 0.5 * x f 表示样条的对象」 ev:evaluation 的缩写,那么 splev 其实用于「在样条上估值」 splrep 和 splev 像是组合拳 (one two punch) 前者将 x, y 和插值方式转换成 0.9921606726777862 0.9843810241053533 插出来的零息利率,需要用以下公式计算出折现因子 DF = exp( -d/365 × r/100) d 除以 365 转换成年限

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    Python 系列 - Cufflinks (下)

    整套 Python 系列目录如下: Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy (上) 科学计算之 SciPy (下) 数据结构之 Pandas (上) 数据结构之 Pandas (下) 基本可视化之 Matplotlib 统计可视化之 Seaborn 炫酷可视化之 PyEcharts 交互可视化之 、histogram 等等 iplot:代表绘制方法,其中有很多参数可进行配置,调节符合适当风格的可视图 由此可知,Cufflinks 直接在 DataFrame 上画图,而 DataFrame 是最基本的数据格式 该 API 返回结果 stock_daily 是「字典」格式,样子非常丑陋,将上面的「原始数据」转换成 DataFrame,代码如下: ? 如果 Asset 是加密货币,直接用其股票代码;如果 Asset 是汇率,一般参数写成 EURUSD 或 USDJPY 如果是 EURUSD,转换成 EURUSD=X 如果是 USDJPY,转换成 JPY

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