每次函数调用都会将新的帧推到调用堆栈上，每次函数调用返回时，它的帧都会弹出 2.在每一帧中，都有一个评估堆栈(也称为数据堆栈)。...，它适用于函数调用涉及到参数使用 * 或 ** 操作符的情况） 一旦 Python 具备了这些，它将在调用堆栈上分配一个新的帧，填充到函数调用的本地变量，然后运行该帧内的 my_function 的字节码...一旦运行完成，帧将从调用堆栈中弹出，在原始帧中，my_function 的返回值将被推入到计算栈的顶部。 我们知道了这个东西了，也知道字节码了文件了，但是如何去使用字节码呢？...基本反汇编 函数 dis() 可以打印 Python 源代码(模块、类、方法、函数或代码对象)的反汇编表示。可以通过从命令行运行 dis 来反汇编 dis_simple.py 之类的模块。...5、最后通过 RETURN_VALUE 来确定函数结尾。
主要有两个问题：它们都与通讯有关。 第一个问题是 HTTP 的请求/响应交互模型。尽管使用 HTTP 的案例有很多，但它并不是为机器之间的通信而设计的。...此外，多种不同的协议可能会引入与应用程序治理相关的严重问题，尤其是如果我们的系统包含数百个微服务时。 上面提到的两个核心问题是推出 RSocket 的原因，同时也是它可能彻底改变云通讯的原因。...每个帧都包含一个帧头，其中包含流 ID、帧类型定义和特定于该帧类型的其他数据。帧头部后紧跟着元数据和有效负载（这些部分承载用户指定的数据）。 有多种类型的帧，它们表示不同的行为和交互模型的可用方法。...RSocket 的协议不强加任何特定的序列化/反序列化机制，而是将帧视为可以转换为任何东西的一串比特。这样就可以使用 JSON 序列化或更高效的其他方案，如 Protobuf 或 AVRO。...总结 在本文中，我们讨论了微服务体系结构中的通信问题，以及如何通过 RSocket 解决这些问题。
CaptureManager类通过使用帧计数器和 Python 的标准time.time函数在必要时估计帧速率来解决此限制。 这种方法不是万无一失的。...这些过滤器应该将非边缘区域变成黑色，并将边缘区域变成白色或饱和色。 但是，它们易于将噪声误识别为边缘。 可以通过在尝试查找边缘之前对图像进行模糊处理来缓解此缺陷。...四、深度估计和分割 本章首先向您展示如何使用深度相机中的数据来识别前景和背景区域，以便我们可以将效果限制为仅前景或背景。...作为替代方案，我们可以使用一个或多个普通摄像机，并且可以从不同摄像机角度基于三角测量来估计到对象的相对距离。 如果我们同时使用两个摄像机，则此方法称为立体视觉。...使用深度相机基于深度来区分面部和背景。 在交互式应用中交换两个人的脸。 在本章结束时，我们将把面部跟踪和矩形操作集成到我们在前几章中开发的交互式应用Cameo中。 最后，我们将进行一些面对面的互动！
VV提供了解释数据和加速数据分析工作流生产力的工具。它通过一个内聚的，可配置的，交互的，和通用的工具集来分析不同模式的数据集，同时与Python和jupyter notebook交互。...为了帮助探索，还可以通过单击地图元素来选择它们，以查看有关元素的更多细节。 VV与Python集成，允许使用Python代码聚合和处理数据，然后通过Python API将数据发送到VV进行渲染。...例如，VV具有数据查询特性，允许基于感兴趣的特性在3D视图中突出显示对象。特征查询可以在Python中定义;然后，通过API调用，VV指示板将更新、查找并选择满足这些条件的特性。...但是，如果选择一个转弯或曲线的路径，预期的可视化结果是增加横向速度和偏航率。这幅图像通过地图的不同部分证实了上述两种结果。...VV还提供了一个UI来控制模拟的状态，如播放和暂停按钮、速率控制和离散的时间戳调整。场景摄像机是完全交互式的，允许可视化的场景的不同角度。这些特性在调试场景中的模型行为时非常有用。
将数据分组到通用篮子中 聚合具有相似特征的数据 应用函数计算含义或执行转换 查询和切片来探索整体 重组为其他形式 为不同类型的数据建模，例如类别，连续，离散和时间序列 将数据重新采样到不同的频率 存在许多数据处理工具...它不处理原因或关系，通常用于描述或聚合数据以及在其中查找模式。 多元分析是一种建模技术，其中存在两个或多个影响实验结果的输出变量。...我们将在本章的后面部分更详细地介绍这一点，但是 pandas 使用它来表示无法通过索引查找找到的缺失数据或数字。 它还对各种统计方法产生了影响，我们还将在本章后面进行研究。...这种自动对齐方式使数据帧比电子表格或数据库更有能力进行探索性数据分析。 结合在行和列上同时切片数据的功能，这种与数据帧中的数据进行交互和浏览的功能对于查找所需信息非常有效。...创建数据帧期间的行对齐 选择数据帧的特定列和行 将切片应用于数据帧 通过位置和标签选择数据帧的行和列 标量值查找 应用于数据帧的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例
图数据库的一个最常见的问题是如何将数据存入数据库。在上一篇文章中，我展示了如何使用通过Docker设置的Neo4j浏览器UI以几种不同的方式之一实现这一点。...在这篇文章中，我将展示如何使用Python生成的数据来填充数据库。我还将向你展示如何使用Neo4j沙箱，这样就可以使用不同的Neo4j数据库设置。...然后，我们希望有三种不同的节点类型与之对应:作者、论文和类别。 每个节点类型都有一两个属性。对于作家来说，有作者的名字。论文可以有ID和标题。最后，类别有自己的名称。...在某些时候，你可能需要进行更复杂的计算(例如节点中心性、路径查找或社区检测)，这些都可以并且应该在将结果下载回Python之前在Neo4j中完成。...就像编码中的其他事情一样，有很多不同的方法可以实现这一点，我们鼓励感兴趣的用户主要使用Cypher而不是Python来探索上面的演示。
了解Python字节码是什么，Python如何使用它来执行代码，以及了解它可以帮我们干什么。...因此，Python留下的.pyc文件不仅仅是源代码的一个“更快”或“优化”版本; 实际上，它们是在程序运行时由Python的虚拟机来执行的字节码指令。 我们来看一个例子。...Python虚拟机内部 CPython使用的是基于栈的虚拟机。也就是说，它完全围绕着栈数据结构来运行（您可以将一项内容“压入”栈，放到栈结构的“顶部”，或者从栈“顶部”“弹出”一项内容）。...在每一栈帧中，都有一个执行栈（也称为数据栈）。这个栈是执行Python函数的地方，执行Python代码主要包括把相关数据压入栈，执行逻辑操作，结束后从栈中弹出。 同样在每一栈帧中，都有一个块堆栈。...指令的参数为2，表示Python需要从栈顶部弹出两个位置参数; 那么被调用的函数将位于最前面，并且它也可以被弹出（对于涉及关键字参数的函数，会使用不同的指令 -- CALL_FUNCTION_KW -
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。...1 数据生成 通常，SQL或数据科学的初学者很难轻松访问用于实践SQL命令的大型示例数据库文件(. db或.sqlite)。...： 假设您想通过一个id属性对2000行（甚至整个数据帧）的样本进行排序。...让我用一个例子来演示如何做到这一点。我们有用户用分数解决不同问题的历史，我们想知道每个用户的平均分数。找到这一点的方法也相对简单。...这些数据将为您节省查找自定义数据集的麻烦。 此外，数据可以是任何首选大小，可以覆盖许多数据类型。此外，您还可以使用上述的一些技巧来更加熟悉Pandas，并了解它是多么强大的一种工具。
通过这些，您可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据探索。 在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： ?...可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的每个方面施加很多控制，有时您希望快速查看两个变量之间的关系。 这是交互与探索的范畴。...我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。...甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。...您可以使用 color_discrete_map （以及其他 * _map 参数）将特定颜色固定到特定数据值（如果这对您的示例有意义）。
通过这些，你可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据探索。在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： ?...可视化数据有很多原因：有时你想要提供一些想法或结果，并且你希望对图表的每个方面施加很多控制，有时你希望快速查看两个变量之间的关系。这是交互与探索的范畴。...我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。...甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。...你可以使用 color_discrete_map （以及其他 * _map 参数）将特定颜色固定到特定数据值（如果这对你的示例有意义）。
可视化分布 数据探索的主要部分是理解数据集中值的分布，以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。...可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的每个方面施加很多控制，有时您希望快速查看两个变量之间的关系。 这是交互与探索的范畴。...我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。...甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。...您可以使用 color_discrete_map （以及其他 * _map 参数）将特定颜色固定到特定数据值（如果这对您的示例有意义）。
三、通过特征匹配和透视变换查找对象 本章的目的是开发一种应用，即使从不同角度或距离或在部分遮挡的情况下查看该对象，该应用也可以检测并跟踪网络摄像头的视频流中的对象。...在上一章中，您学习了如何在网络摄像机的视频流中检测和跟踪感兴趣的对象，即使从不同角度或距离或部分遮挡观看该对象也是如此。...我们给出了两个图像，它们应该显示相同的刚性对象或静态场景，但视角不同。 但是，这次我们想更进一步。 如果在拍摄两张照片之间唯一改变的是相机的位置，我们是否可以通过查看匹配特征来推断相机的相对运动？...光学流是通过计算位移向量来估计两个连续图像帧之间运动的过程。 可以为图像中的每个像素（密集）或仅针对选定点（稀疏）计算位移向量。 Lukas-Kanade 方法是计算密集光通量最常用的技术之一。...到目前为止，我们已经处理了空间域中的所有图像和视频帧； 也就是说，通过分析像素或研究图像强度在图像的不同子区域中如何变化。
如果可以使用Python快速轻松地创建数据的交互式地图，在本教程中使用洛杉矶县所有星巴克位置的数据集。...这用于在Python中轻松操作数据 Python包folium。...，看一下单独的视觉效果，看看它是如何工作的。...例如，等值线需要知道填写邮政编码90001的颜色。它检查由所引用的数据帧大熊猫数据字段，搜索KEY_ON为邮政编码列，并发现中列出的其他列的列是numStores。...唯一遗憾的是，还没有找到一种方法将这些地图的实际交互式版本嵌入到Medium帖子中，所以只能显示截图。强烈建议通过此帖子运行一小段代码，以便自己使用交互式地图。这是一次完全不同的体验。
本教程将解释如何使用 Python 在 Plotly 图形上手动添加图例文本大小和颜色。在本教程结束时，您将能够在强大的 Python 数据可视化包 Plotly 的帮助下创建交互式图形和图表。...但是，并非所有情况都可以通过 Plotly 的默认图例设置来适应。本文将讨论如何在 Python 中手动将图例颜色和字体大小应用于 Plotly 图形。...散点图没有大小或颜色信息，也不会显示悬停信息。绘图标题设置为“我的标题”。...例 在此示例中，我们通过定义包含三个键的数据字典来创建自己的数据帧：“考试 1 分数”、“考试 2 分数”和“性别”。随机整数和字符串值使用 NumPy 分配给这些键。然后我们使用了 pd。...DataFrame（） 方法，用于从数据字典创建数据帧。 然后使用 px.scatter（） 方法创建散点图。数据帧中的“考试 1 分数”和“考试 2 分数”列分别用作 x 轴和 y 轴。
作为前端出身的NodeJS开发者们，产生共鸣的那就是如何能够直观且快速发现性能瓶颈，能够像调试前端的JS代码那样可视化，堆栈化，接下来我们就针对常见的CPU性能分析方法来揭开NodeJS的CPU面纱。...，常用于性能瓶颈的查找与热点代码定位。.../flamegraph.pl --color=js –hash > xxx.svg，如下图： 二、CPU火焰图的理解与性能分析 2.1 通过上面的步骤采集出两种不同颜色系的火焰图，如下图 2.2 火焰图颜色对应关系...： 栈帧 含义 LazyCompile 指的是下回会被编译 Builtin 指的是C++内置的运算方法 Stub C入口桩代码：作用是在js的JIT代码中，如果要调用Runtime的函数，则通过CEntryStub...： a) 词法分析 b) 语法分析生成抽象语法树（AST） c) 针对抽象语法树进行语义分析，构建你需要的内部数据结构或生成代码 通过局部查看火焰图分析源码 1 Stub:CEntryStub：C入口桩代码
接下来，Spark worker 开始序列化他们的 RDD 分区，并通过套接字将它们通过管道传输到 Python worker，lambda 函数在每行上进行评估。...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法 解决方案将非常简单。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...但首先，使用 complex_dtypes_to_json 来获取转换后的 Spark 数据帧 df_json 和转换后的列 ct_cols。
本文会基于一份真实的数据，使用这些库来对数据进行可视化。通过这些对比，我们期望了解每个库所适用的范围，以及如何更好的利用整个 Python 的数据可视化的生态系统。...我们在 Dataquest 建了一个交互课程，教你如何使用 Python 的数据可视化工具。 探索数据集 在我们探讨数据的可视化之前，让我们先来快速的浏览一下我们将要处理的数据集。...另外一方面，你可以使用 matplotlib 几乎做出任何的曲线，这是因为它十分的灵活，而灵活的代价就是非常难于使用。 我们首先通过做出一个柱状图来显示不同的航空公司的航线长度分布。...我们可以使用pandas，一个python的数据分析库，来酸楚每个航空公司的平均航线长度。...else: added_keys.append(key) 一旦上面的代码运行，这个权重字典就包含了每两个机场之间权重大于或等于 2 的连线。
bpf目标文件的ELF格式中看到相关描述，当BPF程序被加载到内核时，会自动创建名为“xsks_map”的描述符， 用户态可通过查找“xsks_map”来获取该map的描述符，这样用户态和内核BPF程序就可以共同访问该...")：指定prog函数符号，应用层可通过查找"xdp_sock"加载该prog，并绑定到指定网卡 int xdp_sock_prog(struct xdp_md *ctx)：当网卡收到数据包时，会在xdp...map类型为BPF_MAP_TYPE_XSKMAP时，则表示将数据重定向到XDP Scoket bpf_redirect_map（）会查找参数1即xsks_map 中 key为index 的 value...poll/epoll/select来等待IO事件，需要说明的是：收/发的数据包是原始的以太网帧，因此在包处理上要麻烦一些 四....总结 以上简略分析了bpf程序如何将数据重定向到用户态程序，通过xsks_map来实现bpf与用户态程序的交互； 需要说明的是，这些分析仅是梳理了浅层次的代码，实际上BPF是如何将数据读写到XDP Scoket
无论我们如何获取图像流或将其作为输出发送到哪里，我们都可以将相同的特定于应用的逻辑应用于该流中的每个帧。...CaptureManager类通过使用帧计数器和 Python 的标准time.time()函数估计帧率来解决此限制。 这种方法不是万无一失的。...如果我们总是想连续应用两个或更多曲线怎么办？ 执行多次查找效率低下，并且可能导致精度损失。 我们可以通过在创建查找数组之前将两个曲线函数组合为一个函数来避免此问题。...这些过滤器应该将非边缘区域变成黑色，而将边缘区域变成白色或饱和色。 但是，它们易于将噪声误识别为边缘。 可以通过在尝试查找边缘之前对图像进行模糊处理来缓解此缺陷。...五、检测前景/背景区域和深度 本章介绍如何使用深度相机中的数据来识别前景和背景区域，这样我们就可以将效果限制为仅前景或背景。
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