在决定在下一个项目中使用哪种类型的软件开发方法时，企业需要记住一些事情。需要评估的标准都是强制性的。认真对待这个问题将降低风险，并将不良后果的可能性降到最低。...使用这些简单的东西可以帮助项目团队选择最适合软件开发的方法。我们先看看选择是什么。 软件开发方法的类型 当有这么多不同类型的软件开发方法可供选择时，这可能会被证明是一项不容易的任务。...敏捷软件开发方法论 也许我们在软件开发中使用敏捷方法的最大原因是，当根据更传统的系统（如瀑布）工作时，业务需求没有得到足够快的响应。...如何选择 当寻找最好的软件开发方法时，团队必须分析整个过程，以确保他们选择的系统能够为他们花费的金钱和时间提供最好的结果。在决定使用哪种软件开发方法时，还应考虑团队成员的经验。...有些人如果没有使用某些系统的经验，可能会觉得不舒服。 在选择要使用的软件开发方法时，应考虑项目的大小。更大的项目可能不适合瀑布式的应用程序，由于它们的大小和需求，一些应用程序需要更长的测试时间。
分割对象的方法有多种： obj.groupby('key') obj.groupby(['key1','key2']) obj.groupby(key,axis=1) 现在让我们看看如何将分组对象应用于...DataFrame对象 2.1 根据某一列分组 df.groupby('Team') pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x000001B33FFA0DA0...对象标签名称与组名称相同，看下面的例子就清楚了 2.4 选取某一个分组 使用get_group（）方法，我们可以选择一个组。...788 8 Riders 2 2016 694 11 Riders 2 2017 690 6 参考 https://www.tutorialspoint.com/python_pandas.../python_pandas_groupby.htm
使用 tfrecords 时的注意事项 确保 string_input_producer 中的文件名字是正确的。...string_input_producer(file_names, num_epochs=100000, shuffle=True) 当指定 num_epochs 时，在初始化模型参数的时候，一定要 记得...，会报错 Attempting to use uninitialized value ReadData/input_producer/limit_epochs/epochs 解码 tfrecords 时的类型一定要和制作...tfreords 时的类型一致： 这个问题主要出现在 bytestring 上，在保存图片数据时候，我们通常会 将图片 .tostring() 转成 bytestring 制作 tfrecords...decode_row(bytes, out_type) 这里要注意的是，out_type一定要和 .tostring() 之前的数据类型一致。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我试图使用具有相似列值的行来估算值....我尝试过使用groupby fillna() df[‘three’] = df.groupby([‘one’,’two’])[‘three’].fillna() 这给了我一个错误....我尝试了向前填充,这给了我相当奇怪的结果,它向前填充第2列.我正在使用此代码进行前向填充. df[‘three’] = df.groupby([‘one’,’two’], sort=False)[‘three...解决方法: 如果每组只有一个非NaN值,则每组使用ffill(向前填充)和bfill(向后填充),因此需要使用lambda： df[‘three’] = df.groupby([‘one’,’two’]...,pandas 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/170021.html原文链接：https://javaforall.cn
使用LODOP打印Code128条码的时候一个不得不回避的问题就是打印机的默认字体，你要保证从不同打印机打印出来同样的效果，那就要隐藏条码下方本身生成的字符串，另外添加一行自己指定的字体和样式，并把条码的值打印出来
拷贝到项目中使用 django的settings.py的INSTALLED_APPS中注册xadmin和crispy_forms INSTALLED_APPS=[ ‘xadmin’, ‘crispy_forms...urlpatterns = [ url(r’^xadmin/’, xadmin.site.urls), url(r’^admin/’,include(admin.site.urls)), ] 在数据库迁移的过程中可能需要安装的插件...： 数据库迁移使用： python manage.py makemigrations python manage.py migrate 安装相关插件： pip install django-formtools...list_display = [‘big_title_name’] 完成这些配置之后就可以迁移数据库了 建立与xadmin相关的表,并将表添加到数据库 python manage.py makemigrations...python manage.py migrate
(new)和被修改(modified)文件，不包括被删除(deleted)文件 并且git 只监控文件内容变化，不监控目录，因此不能直接提交一个空目录，可以在空目录里创建一个文件提交 当直接提交空目录时，...会报这样的错误，因为根本没有内容变化 ?
Android 离线打包 文档地址： https://nativesupport.dcloud.net.cn/AppDocs/usesdk/android 注意事项： 添加权限，需要将 uniapp 项目中...录音需要复制 libs/audio-mp3aac-release.aar 注意 dcloud_properties.xml 中的 feature 不要重复配置 添加推送模块时报错 Cause: duplicate...com.android.tools.build:gradle:3.5.2' classpath 'com.android.tools.build:gradle:3.5.4' } 另外需要注意的时...，hbuilder的版本问题。...如果在appid一致的情况下仍旧出现白屏现象，请确保Androidmanifest.xml中manifest节点下的package属性与build.gradle中的applicationId一致！
严禁外部干扰未经防护或滤波器件的瞬态抑制或滤波，到达接口芯片。防护或滤波器件的泄放引脚，必须低阻抗的连接到机壳地（PG）或数字地（GND）。...（3）器件的摆放消除“侧击”（空间放电）：易受ESD干扰的器件，如NMOS、CMOS器件等，尽量远离易受ESD干扰的区域100mil以上（如单板的边缘区域、金属连接器外壳），防止外部电磁干扰，通过上述部位侧击到敏感器件...2、时钟与晶振（1）晶体、晶振和时钟分配器与相关的IC器件要尽量靠近；（2）时钟电路的滤波器(尽量采用“π”型滤波)要靠近时钟电路的电源输入管脚；（3）有源晶振输出串接电阻和并联电容；（4）时钟分配器没用的输出管脚通过电阻接地...；（5）晶体、晶振和时钟分配器的布局要注意远离大功率的元器件、散热器等发热的器件；（6）晶振、周期性信号远离板边和接口器件1 inch以上；（7）有金属外壳的晶体，其外壳须与表层的局部地相连；（8）时钟电路的电源加宽...，并有滤波电路；（9）超过1 inch的时钟线走内层；（10）走内层的时钟线在表层的走线时更换“参考平面”，以及返回路径跨分割；（12）时钟线是否采用立体包地；（13
()函数在使用时应注意以下几个问题： 1）函数参数path的值可以是字符串或字节串，如果使用字符串指定文件夹则返回的列表中都是字符串形式的文件和子文件夹名字，如果使用字节串指定文件夹则返回的列表中都是字节串形式...如果需要遍历子文件夹中的内容，可以使用深度优先或广度优先遍历目录树的方法，详见：Python使用广度优先和深度优先两种方法遍历目录树 3）listdir(path)函数返回的列表中的路径都是相对于参数...4）listdir()函数返回的列表中的字符串是“乱序”的，大致来说，是按字符串转换为大写或小写之后的Unicode编码升序排序的，与我们习惯的按数字、拼音或字母顺序不一样。...如果需要的话（例如按文件名编号升序排序后导入其他文件或系统），可以对列表中的字符串进行排序之后再使用。 假设Python安装目录中有test子文件夹，内容如下（随机生成文件名）： ?...使用listdir()函数获取其中文件名以及不同排序规则显示效果演示如下： ?
参考链接： Python exec() python 函数内使用 exec() 的注意事项 点击打开 在leetcode 657 本来打算玩点花的，用eval或者exec函数解决，结果发现exec死活不执行...cmddic[strs]) # print(x,y) return bool(x==0 and y==0) 后来根据上文解决方案，用locals()函数解决 吐槽一下python...的eval不能赋值，exec有大坑，比matlab的eval麻烦多了。
EasyNVR平台通过RTSP/Onvif与摄像头可以进行网络连接时，可以使用自带的Onvif探测实现摄像头的设备IP探测，成功后返回需要的视频流地址，就能实现摄像头的PTZ云台控制，PTZ控制包含转动...我们遇到过不少用户在使用EasyNVR接入设备时反馈，选择Onvif协议接入平台，但是探测不到设备，即便是在手动输入RTSP地址也不能成功接入设备。...因为出现类似问题的用户咨询比较多，并且原因也一样，所以今天就来重点介绍一下关于EasyNVR探测配置时的注意事项。...我们在排查时，远程发现用户的设备网络和EasyNVR网络已经互通，查看平台配置时看到，用户在勾选Onvif协议时，并未将前面的选择项也同步选中，导致探测失败。...所以用户在配置时，一定要注意这些细节，以免出现配置失误导致平台服务无法正常使用。
文章目录 前言 准备 基本操作 可视化操作 REF 前言 在使用pandas的时候，有些场景需要对数据内部进行分组处理，如一组全校学生成绩的数据，我们想通过班级进行分组，或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析...，这时通过pandas下的groupby()函数就可以解决。...在使用pandas进行数据分析时，groupby()函数将会是一个数据分析辅助的利器。...groupby的作用可以参考 超好用的 pandas 之 groupby 中作者的插图进行直观的理解： 准备 读入的数据是一段学生信息的数据，下面将以这个数据为例进行整理grouby()函数的使用...'> 分组时，不仅仅可以指定一个列名，也可以指定多个列名： grouped = df.groupby('Gender') grouped_muti = df.groupby(['Gender', 'Age
20 2023-06 AI作品|Pandas处理数据的几个注意事项 给大家直观的感受一下AI的创作能力，以及为什么我说做小众内容原创是打不过AI的~ LEARN MORE 图片由Stable Diffusion...绘制 说明 以下内容是我调教AI撰写的，我的prompt如下： system：假设你是一个经验非常丰富的数据分析师的助理，正在帮助他撰写一些自媒体平台的文章 Q：使用pandas处理数据时有哪些注意事项...随着数据时代的到来，数据分析与处理已经成为了各行各业中必不可少的一部分。在这些大量的数据中，Pandas作为其中的一种重要的Python库，已经得到了广泛的应用。...作为一位数据分析师，我有幸能够和许多Pandas使用者进行交流，看到了他们在使用Pandas时所面临的各种问题。...今天，我来总结一下更为实用的注意事项，以帮助大家更加熟练地使用Pandas，从而更好地进行数据分析和处理。 数据格式问题 数据格式的问题在处理数据时非常重要。
之前写了几篇关于简历和面试经验的文章，很多同学都说很实在，那我趁热打铁，继续从面试官的角度再聊聊面试沟通时的 3 个注意事项。...1、沟通时一定要坦诚相待 没做面试官前，曾有朋友给我抱怨，自己面试时表现挺好的呀，为啥就没通过呢？反而是那些回答的不太好的公司却接到了复试通知，当时我也挺困惑。 现在做了面试官，终于有一丝理解了。...看到这应该知道我为什么要说「沟通时一定要坦诚相待」了吧？ 对自己知道的，就好好回答，有能力的话，甚至可以做出超出预期的回答，如果能让面试官感到惊喜，那就更厉害了。...是滴，我也碰到过这样的候选人，特别是校招的时候，很多候选人并不是很明确自己的职业规划，所以会在好几个岗位中犹豫，等面试测试岗时，就会突击下测试岗相关的理论知识。 对于这个问题，我是分两种情况看待的。...3、表达时自信但不自负 有一次和一个面试官交流经验，他告诉我说碰到一个候选人，他出了一道题是「圆珠笔怎么测？」
MyThread(1, "Thread-1", 1) thread2 = MyThread(2, "Thread-2", 2) thread1.start() thread2.start() 线程同步的问题解决...：锁 这里第一个线程执行的时候，第二个线程是等待状态的 # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time threadLock = threading.Lock...函数重点解释下： join的原理就是依次检验线程池中的线程是否结束，没有结束就阻塞主线程直到其他线程结束，如果结束则跳转执行下一个线程的join函数 接下来看看多线程实际的案例： 多线程访问网站 # -...是%d" % (self.name, read_value) some_var = read_value + 1 print "线程%s中的some_var增加后变成%d...是%d" % (self.name, read_value) some_var = read_value + 1 print "线程%s中的some_var增加后变成%d
为经常需要搜索的列加索引,可以加快索引的速度 主键列上可以确保列的唯一性 在表与表的连接条件上加索引,可以加快连接查询的速度 在经常需要排序、分组、distinct的列上加索引，可以加快排序查询速度 在使用包含... >= BETWEEN IN 等查询条件的联合索引时条件判断一定要放在最后 使用like查询时使用“str%” 索引键不要包含NULL 如果你的一个字段是Char(32)或者int(32),...在创建索引的时候指定前缀长度 比如前10个字符 (前提是多数值是唯一的..)那么短索引可以提高查询速度,并且可以减少磁盘的空间,也可以减少I/0操作 不要在索引列上进行函数操作或运算 选择越小的数据类型越好...,因为通常越小的数据类型通常在磁盘,内存,cpu,缓存中 占用的空间很少,处理起来更快 查询中很少使用到的列 不应该创建索引 重复数据多的列不应该建立索引,比如性别、状态等字段 定义为text和image...和bit数据类型的列不应该增加索引, 当表的修改(UPDATE,INSERT,DELETE)操作远远大于检索(SELECT)操作时不应该创建索引
为什么要使用cache 关系型数据库的数据量比较小，以mysql为例，单表的量尽量控制在千万级别。...比如订单号与uid的映射关系，一旦创建就不会发生改变。 注意问题： 内存Cache数据条目上限控制，避免内存占用过多导致应用瘫痪。...通常会设置一个过期时间，或者当数据库状态改变时，通过一个简单的delete操作，使数据失效掉；当下次再去读取时，如果发现数据过期了或者不存在了，那么就重新去数据库读取，然后更新到缓存中，这即是所谓的被动失效策略...Kryo 开发注意事项 评估当前业务使用的空间大小。...，要注意数据一致性问题 提前考虑扩容问题 问题汇总 1、缓存穿透 我们在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在，如果存在直接返回缓存内容，如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回。
如果是在Linux平台，在首次启动前设置lower_case_table_names = 1（表名大小写不敏感），注意一旦数据库中已有数据，再如此设置会导致启动mysql失败。...以下是本人使用的my.cnf： [mysqld] ... default-authentication-plugin=mysql_native_password lower_case_table_names...替换自带的JDBC驱动jar MyCat自带的JDBC驱动jar还是5.1.x版的，若使用JDBC连接MySql 8，会报错“Java.sql.SQLException: Unknown system...必须用8.0.x版的JDBC驱动jar代替才行，本人使用的下载地址是： http://central.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/8.0.11.../ mysql-connector-java-8.0.11.jar 修改jdbc时的url 如果dataHost的driverType为JDBC，则还需要修改url，增加useSSL=false和serverTimezone
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