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冷饭新炒：理解JDK中UUID的底层实现

JDK11配置文件$JAVA_HOME/conf/security/java.security中的securerandom.source属性用于指定系统默认的随机源： ?...(msb, 4, buf, 14, 4); // msb的中16位转换为16进制格式写入到buf中 - time_mid => 位置[9,12] formatUnsignedLong0...(msb >>> 16, 4, buf, 9, 4); // msb的高32位转换为16进制格式写入到buf中 - time_low => 位置[0,7] formatUnsignedLong0...，填充到字节缓冲区buf中，如果长度len超过了输入值的ASCII格式表示，则会使用0进行填充 * 这个方法就是把输入长整型值val，对应一段长度的位，填充到字节数组buf中，len控制写入字符的长度...lsb的剩余48比特代表的node，转变为12个16进制字符，位置是[24,35] 字节数组中剩余的尚未填充的下标分别是8、13、18和23，分别插入-字符，然后基于拼装好的字节数组和LATIN1编码构建字符串实例

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Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

fillna()方法可以实现填充空值或者缺失值  ​ value：用于填充的数值， ​ method：表示填充方式，默认值为None，‘ffill’前填充，‘bfill’后填充 ​ limit：可以连续填充的最大数量...merge()函数还支持对含有多个重叠列的 Data frame对象进行合并。  ​ 使用外连接的方式将 left与right进行合并时，列中相同的数据会重叠，没有数据的位置使用NaN进行填充。 ...2.4.1 combine_first()方法   上述方法中只有一个参数 other，该参数用于接收填充缺失值的 DataFrame对象。 ...columns：用于创建新 DataFrame对象的列索引 values：用于填充新 DataFrame对象中的值。  4....Categories对象中的区间范围跟数学符号中的“区间”一样，都是用圆括号表示开区间，用方括号则表示闭区间。

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基因型填充(Genotype-Imputation)：从原理到操作

基因型缺失的影响 1.5. 基因型填充的原理 1.6. 实现工具 实操：用IMPUTE2实现基因型填充 2.1. 两种应用场景 2.2....如果以全基因组高深度测序（>30X）为参照标准，后续的3种技术都有大量位点没有检测到，处于基因型缺失的状态。 1.3....基因型缺失的影响 基因型缺失最直接的影响就是这个位置的信息缺失，从而影响下游分析（包括遗传图谱构建，QTL定位，选择压力分析，GWAS分析等）的信息完整性和准确性。...1 -strand_g : 指定SNP所在的链的方向 该文件每行表示一个SNP，包含两列（列之间用单个空格隔开）：（1）SNP所在的碱基位置；（2）链的方向，+或-； -int : 用于基因型推断的基因组间隔的长度，可以以长格式表示，如 -int 5420000 10420000，也可以以指数形式表示，如 -int 5.42e6 10.42e6 -Ne : 这个参数的说明看不懂

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BOLT-LMM用户手册笔记

--doseFile 的每一行应按如下格式设置： rsID chr pos allele1 allele0 [dosage = E[#allele1]] x N 缺失（uncalled）的剂量可以用 –...此文件格式由文件对组成：（1）包含有关SNP位置信息的PLINK map文件;和（2）2剂量格式的基因型概率文件，由表头组成 SNP A1 A2 [FID IID] x N 后跟格式中每个...plink数据（--bfile或bed/bim/fam）中缺失的基因型被替换为每SNP平均值。填充的基因型不应包含缺失的数据;标准填充软件总是生成基因型概率估计值，即使不确定性很高。...CHR：染色体 BP：物理（碱基对）位置 GENPOS：来自bim文件或从遗传图谱插值的遗传位置 等位基因1：bim文件中的第一个等位基因（通常是次要等位基因），用作效果等位基因 等位基因0：bim文件中的第二个等位基因...当样本数量较低时，最常出现此误差，导致估计的遗传性具有非常大的标准误差（甚至可能大于1），使得估计值可能在0到1范围内的任何位置，并可能达到其中一个边界。

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【Python基础系列】常见的数据预处理方法（附代码）

1、 加载数据 1.1 数据读取 数据格式有很多，介绍常见的csv,txt,excel以及数据库mysql中的文件读取 import pandas as pd data = pd.read_csv(r'...= data.fillna(0) #缺失值全部用0插补 data['col_name'] = data['col_name'].fillna('UNKNOWN') #某列缺失值用固定值插补 2.2.3.2...出现最频繁值填充 即众数插补，离散/连续数据都行，适用于名义变量，如性别 freq_port = data.col_name.dropna().mode()[0] # mode返回出现最多的数据,col_name...fillna(data['col_name'].dropna().mean(),inplace=True) #均值插补，适用于正态分布 2.2.3.4 用前后数据填充 data['col_name...train集上做标准化后，用同样的标准化器去标准化test集 scaler = StandardScaler() train = scaler.fit_transform(train) test = scaler.transform

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特征工程系列：数据清洗

几种分箱光滑技术： 用箱均值光滑： 箱中每一个值被箱中的平均值替换； 用箱中位数平滑： 箱中的每一个值被箱中的中位数替换； 用箱边界平滑： 箱中的最大和最小值同样被视为边界。...2）数据填充 用一定的值去填充空值，从而使信息表完备化。通常基于统计学原理，根据初始数据集中其余对象取值的分布情况来对一个缺失值进行填充。 数据填充的方法有多种，此处先不展开，下面章节将会详细介绍。...常用填充统计量： 平均值： 对于数据符合均匀分布，用该变量的均值填补缺失值。 中位数： 对于数据存在倾斜分布的情况，采用中位数填补缺失值。 众数： 离散特征可使用众数进行填充缺失值。...2.571429 B 0 条件平均值填充法（Conditional Mean Completer）： 在该方法中，用于求平均值/众数/中位数并不是从数据集的所有对象中取，而是从与该对象具有相同决策属性值的对象中取得...step，极大化步），用极大化对数似然函数以确定参数的值，并用于下步的迭代。

2.1K30

机器学习 | 特征工程（数据预处理、特征抽取）

但是，由于删除法误差太大，所以一般在数据处理的时候很少使用删除法，多用填补法。 填补法 通过已有的数据对缺失值进行填补：针对数据的特点，选择用0、最大值、均值、中位数等填充。...fillna(0) 中位数填充 data['特征2'].fillna(data['特征2'].median()) 前向后向填充 data['特征2'].fillna(method='pad') #用前一个值填充...imputer.fit_transform(X) X：array格式的数据 返回值：array 举个例子，对[[1,2],[np.nan,3],[7,6]]进行缺失值填充，其中np.nan表示缺失值。...：不论是pandas填充缺失值还是sklearn填充缺失值，需要保证缺失值的类型为np.nan，必须为float类型。...拿第一行[0,1,0,35]举例，city不为上海，故第一个值为0。city为北京，故第二个值为1。city不为河北，故第三个值为0。最后的温度为数字，直接用35。

1.5K20

Web---文件上传-用apache的工具处理、打散目录、简单文件上传进度

//以下开始解析： //parseRequest是从查询字符串和请求体中获取参数赋值到paramMap，然后格式化uri，填充Request对象实例 try {...，而服务器目录当中的资源名称不能够用中文(带中文的文件在浏览器中无法访问的)，因此要把它转换成非中文的文件名(要考虑文件名不能重复) //于是，我们用java自带的...UUID类，自动生成 String uuid = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");//去掉uuid中的...在这个上传中，我们并没有把uuid和文件名联系起来，这样是不好的，必须用数据库把uuid和其对应的文件名存起来。以后下载的时候还给客户端一样的名字，而不是给他uuid的名字。...启动，运行到全部填充完毕（100%）就停止。

96920

基于Python数据分析之pandas统计分析

d1.count() #非空元素计算 d1.min() #最小值 d1.max() #最大值 d1.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.min函数 d1.idxmax...() #最大值的位置，类似于R中的which.max函数 d1.quantile(0.1) #10%分位数 d1.sum() #求和 d1.mean() #均值 d1.median() #中位数...左连接中，没有Score的学生Score为NaN 缺失值处理 现实生活中的数据是非常杂乱的，其中缺失值也是非常常见的，对于缺失值的存在可能会影响到后期的数据分析或挖掘工作，那么我们该如何处理这些缺失值呢...替补法 对于连续型变量，如果变量的分布近似或就是正态分布的话，可以用均值替代那些缺失值；如果变量是有偏的，可以使用中位数来代替那些缺失值；对于离散型变量，我们一般用众数去替换那些存在缺失的观测。...填充数据 使用一个常量来填补缺失值，可以使用fillna函数实现简单的填补工作： 1、用0填补所有缺失值 df.fillna(0) ?

3.3K20

针对SAS用户：Python数据分析库pandas

大部分SAS自动变量像_n_ 使用1作为索引开始位置。SAS迭代DO loop 0 to 9结合ARRAY产生一个数组下标超出范围错误。 下面的SAS例子，DO循环用于迭代数组元素来定位目标元素。...Series由整数值索引，并且起始位置是0。 ? SAS示例使用一个DO循环做为索引下标插入数组。 ? 返回Series中的前3个元素。 ? 该示例有2个操作。...注意DataFrame的默认索引（从0增加到9）。这类似于SAS中的自动变量n。随后，我们使用DataFram中的其它列作为索引说明这。...通过将.sum()方法链接到.isnull()方法，它会生成每个列的缺失值的计数。 ? 为了识别缺失值，下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和非缺失值。...缺失值对于数值默认用(.)表示，而字符串变量用空白(‘ ‘)表示。因此，两种类型都需要用户定义的格式。

12K20

Android低功耗蓝牙BLE开发小结

UUID长度为128bit，标准形式以16进制数字表示，构成8-4-4-4-12的格式，例：00002901-0000-V000-N000-008059B34FB，其中V位置的数字表示版本号，目前为1~...5，N位置的数字用于确认规范，目前只可能为8,9,A,B，另有0-7保留用于向后兼容，C、D保留给Microsoft，E、F保留供将来使用。...注意：在Java中，16bit的UUID只是在传输过程中使用，在构建UUID对象时，还需转换为128bit的UUID。...为了从广播包中读取服务UUID的列表，首先分析广播包的数据格式。 广播及扫描响应包格式8 广播包有两种： Advertising Data：从机主动广播自己。...中构建UUID对象可使用UUID.fromString(String str)方法，但传入参数必须为8-4-4-4-12标准UUID格式，若使用16bit的UUID，需先转换。

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Java源码学习之：UUID

一 简介 作为开发人员大家对UUID应该都比较熟悉了，Java中也提供了相关的类和生成方法，供业务中使用。这里准备对UUID生成的过程做一次深入了解。...在ColdFusion中可以用CreateUUID()函数很简单地生成UUID，其格式为：xxxxxxxx-xxxx- xxxx-xxxxxxxxxxxxxxxx(8-4-4-16)，其中每个 x 是...而标准的UUID格式为：xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx (8-4-4-4-12)，可以从cflib 下载CreateGUID() UDF进行转换。...三 Java中的UUID类 3.1 java.util.UUID java.util包中提供了一个UUID类，其中包含了生成UUID的方法，供开发者调用。...3.4 UUID的唯一性保证 随机产生的UUID（例如说由java.util.UUID类别产生的）的128个比特中，有122个比特是随机产生，4个比特在此版本（'Randomly generated UUID

1.5K10

Pandas知识点-缺失值处理

Pandas中的空值有三个：np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值，注意大小写不能错)，这三个值可以用Pandas中的函数isnull()，notnull...删除缺失值，必然会导致数据量的减少，如果缺失值占数据的比例较大，比如超过了数据的10%(具体标准根据项目来定)，删除数据对数据分析的结果会有很大的影响，不合理。...有 ffill，pad，bfill，backfill 四种填充方式可以使用，ffill 和 pad 表示用缺失值的前一个值填充，如果axis=0，则用空值上一行的值填充，如果axis=1，则用空值左边的值填充...DataFrame的众数也是一个DataFrame数据，众数可能有多个(极限情况下，当数据中没有重复值时，众数就是原DataFrame本身)，所以用mode()函数求众数时取第一行用于填充就行了。...pad(axis=0, inplace=False, limit=None): 用缺失值的前一个值填充。 ffill(): 同pad()。 bfill(): 用缺失值的后一个值填充。

4.6K40

手把手教你搞定4类数据清洗操作

注意，最好不要更改原始数据，只是在下一步处理前提取出用于分析的数据。 同时这一步需要考虑之前缺失值的情况，保留对于有些缺失值占比不大或者通过其他信息可以进行推断的特征，去除缺失量太多的数据行或列。...代码如下： test1 = test1.fillna(test1.mean())# 用均值填充缺失值 test1 = test1.fillna(test1.median())# 用中位数填充缺失值 test1...= test1.fillna(test1.mode())# 用众数填充缺失值 2）通过找寻带有缺失值的变量与其他数据完整的变量之间的关系进行建模，使用计算结果进行填充（这一方法较为复杂，而且结果质量可能参差不齐...有时数据本身可能并不是在缺失值位置上留空，而是用0对空缺位置进行填充，根据对数据的理解我们也可以分辨出是否需要对0值数据进行统计和转换。...rawdata.iloc[:,1:3] = rawdata.iloc[:,1:3].round(0).astype(int) 02 格式内容清洗 如果数据是由系统日志而来的，那么通常会在格式和内容方面与元数据的描述保持一致

86910

Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

3、基本的索引和切片 （1）元素索引、根据元素在数组中的位置来进行索引。...对于缺失值除使用fill_value的方式填充特定值以外还可以使用method=ffill（向前填充、即后面的缺失值用前面非缺失值填充）、bfill（向后填充，即前面的缺失值用后面的非缺失值填充）。...（2）填充缺失数据 通过调用函数fillna，并给予这个函数一个值，则该数组中所有的缺失值都将被这个值填充。df.fillna(0)——缺失值都将被0填充。...也可以给fillna函数一个字典，就可以实现对不同的列填充不同的值。 Df.fillna({1:0.5,3:-1})——1列的缺失值用0.5填充，3列的缺失值用-1填充。...根据数组中数据的类型不同，产生的统计指标不同，有最值、分位数（四分位、四分之三）、标准差、方差等指标。 7、唯一值的获取 此方法可以用于显示去重后的数据。

6.4K80

剑指Java-常用类

(sb); 注意 在添加的方法中，可以添加字符也可以添加字符串 3.2.4、删除 语法格式 delete(int startIndex,int endIndex)：删除起始位置（含）到结尾位置...，copyOf(int[] original, int newLength) 复制指定的数组，截取或者用0填充，他是直接创建一个新的数组，如果我们指定的数组元素长度不够就素截取，如果长度多余就是用0填充...{21,3,4,652,2}; int[] ints = Arrays.copyOf(nums, 10);//我们指定复制后的数组长度为10，说明有多，就是用0填充 System.out.println...[] newnum = new int[10]; //参数解释：需要复制的源数组 从源数组的什么位置开始复制 复制到哪个数组中去 从复制到的数组的哪个位置开始填充值 在原数组中填充的长度是多少...return this;//返回当前对象 } 六、泛型 6.1、泛型的概述 ​ 泛型其实就是一种数据类型，主要用于某个类或者接口中的数据类型不确定的时候，可以用一个标识符或者占位符来标书未知的数据类型

83630

2022年最新Python大数据之Excel基础

数据->删除重复项->选择删除条件 缺失值处理 三种处理缺失值的常用方法 1.填充缺失值，一般可以用平均数/中位数/众数等统计值，也可以使用算法预测。...3.忽略默认值，不去处理 用平均值填充缺失值 •选择B列数据，计算平均值 •将平均值单独复制一行（选择值粘贴），务必复制，否则将会出现循环引用。...循环引用：A单元格中的公式应用了B单元格，B单元格中的公式又引用了A •Ctrl+G唤出定位菜单，选的定位空值，找到B列的所有空值 •应用平均值数据，按住Ctrl+Enter同时填充所有缺失值位置 数据加工...格式化数据序列 数据序列需要格式化的内容可能包括：①设置边框/填充色 ②分类间距和重叠比例 ③坐标轴位置 数据标签主要包括标签内容、标签位置、字体、对齐等 Excel数据透视表 数据透视表对原始数据的要求...表中不要有空值 原始数据不要出现空行/空列。如数据缺失，或为“0”值，建议输入“0”而非空白单元格。 如下图所示，表的第一行为空白，会导致透视表字段出错，表中间有空行，会导致透视表中有空值。

8.2K20

数据导入与预处理-课程总结-04~06章

True； notnull()和notna()方法的用法相同，它们会在检测到缺失值的位置标记False。...缺失值的常见处理方式有三种：删除缺失值、填充缺失值和插补缺失值，pandas中为每种处理方式均提供了相应的方法。...2.1.3填充缺失值 pandas中提供了填充缺失值的方法fillna()，fillna()方法既可以使用指定的数据填充，也可以使用缺失值前面或后面的数据填充。...正态分布也称高斯分布，是统计学中十分重要的概率分布，它有两个比较重要的参数：μ和σ，其中μ是遵从正态分布的随机变量（值无法预先确定仅以一定的概率取值的变量）的均值，σ是此随机变量的标准差。...，没有数据的位置填充为NaN。

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