一个 n * n 的二维网络 board 仅由 0 和 1 组成 。每次移动，你能任意交换两列或是两行的位置。
规定各元素之间有一个标准次序（比如从小到大为标准次序），在任一个排列中，当两个元素的先后次序与标准次序不同时，就说有1个逆序，一个排列中所有逆序的总数叫做 排列的逆序数。
在Python当中模块Pandas在数据分析中以及可视化当中是被使用的最多的，也是最常见的模块，模块当中提供了很多的函数和方法来应对数据清理、数据分析和数据统计，今天小编就通过20个常用的函数方法来为大家展示一下其中的能力，希望大家能有所收获。
iOS-UIPickerView详解 // pickView初始化并设置其大小，如果不设置其大小，默认大小为 320 * 216。 UIPickerView *pickView = [[UIPickerView alloc]initWithFrame:self.view.frame]; // 显示选中指示器，有一个透明的覆盖在选中航，默认是NO，iOS7 之后总是显示选中指示器，设置这个属性没有影响。 pickView.showsSelectionIndicator = YES; //在iOS 7之后可以自
pandas的操作上千种，但对于数据分析的使用掌握常用的操作就可以应付了，更多的操作可以参考pandas官网。
本期和大家分享DataFrame数据的处理~ 一、提取想要的列 第一种方法就是使用方法，略绕，使用.列名的方法可以提取对应的列！ 第二张方法类似列表中提取元素！本方法是我们将来比较常用的方法。 需要说
那么我们把每一列上的数和他之前的操作符分别拿出来看成一些序列，显然这个序列要满足最后一个\(\mid 1\)要在\(\& 0\)之后
[非内部程序，需要安装]它以一定的频率记录系统的运行状态，所采集的数据包含系统资源(CPU、内存、磁盘和网络)使用情况和进程运行情况，并能以日志文件的方式保存在磁盘中，服务器出现问题后，我们可获取相应的atop日志文件进行分析。atop是一款开源软件，我们可以从这里获得其源码和rpm安装包。
第一种情况: 采用贪心的方法求得最优解。因为修改后的元素可能是原序列中没有出现过的元素。如果修改的某一列的元素是原序列中没有出现过的元素，那么这种情况下一定可以用贪心的办法求出最优解，做法是将众数最小的一列中的每个数变成一个全新的，该列中没有出现的，使得每个周期内的元素的异或和为0的数。
Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
在使用 R 语言的过程中，需要给函数正确的数据结构。因此，R 语言的数据结构非常重要。通常读入的数据并不能满足函数的需求，往往需要对数据进行各种转化，以达到分析函数的数据类型要求，也就是对数据进行“塑形”，因此，数据转换是 R 语言学习中最难的内容，也是最重要的内容。
——————————————————————————————————修正：打算更四~五篇，之后更simulink相关操作
描述: 不管对于那一门编程语言,字符串类型都是及其重要的,所以在学习编程语言后会发现近40%左右都与字符串有关,特别是PHP当然在Linux中的shell脚本开发也同样存在;所以下面主要是字符串搜索命令采用正则匹配的命令,都是在shell编程中比较常用的;
将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对位置数据的预测准确性
目录 Linux 三剑客之awk 简介 应用场景 awk执行流程图 awk生命周期 awk内置（预定义）变量 行与列描述 取行 取列 awk中的函数 条件的分类 awk正则详细： 普通正则和awk正则区别 范围表达式 逻辑表达式 算术表达式 特殊模式BEGIN{}和END{} awk数组 awk 的 判断、循环 if循环 循环 总体练习 易错点： Linux 三剑客之awk 📷 简介 awk主要是用来格式化文本，也有人称awk是一种语言，类似 C，awk 是三剑客的老大，利剑出鞘，必会不同凡响。 应
还有一个月就美赛了，本系列文章适用于完全没有任何matlab基础，但是有别的编程语言基础的人看，我会结合自己的理解，有的放矢的讲，不会掺杂很多废话，各位读者轻喷~
我们都知道Linux是一个支持多用户、多任务的系统，这也是它最优秀的特性，即可能同时有很多人都在系统上进行工作，所以千万不要强制关机，同时，为了保护每个人的隐私和工作环境，针对某一个文档(文件、目录)，Linux系统定义了三种身份，分别是拥有者(owner)、群组(group)、其他人(others)，每一种身份又对应三种权限，分别是可读(readable)、可写(writable)、可执行(excutable)。
这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中，硬着头皮啃完之后，好像自己什么都会了一点，然而实际操作起来既不知从何操起，又漏洞百出。
我们都知道Linux是一个支持多用户、多任务的系统，这也是它最优秀的特性，即可能同时有很多人都在系统上进行工作，所以千万不要强制关机。
这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。
3214是1234经过一次顺序变换得来的（1和3变换位置），1234为偶，3214肯定是奇
作者：无痴迷，不成功 来源：见文末 写在前面 我们都知道Linux是一个支持多用户、多任务的系统，这也是它最优秀的特性，即可能同时有很多人都在系统上进行工作，所以千万不要强制关机，同时，为了保护每个人的隐私和工作环境，针对某一个文档(文件、目录)，Linux系统定义了三种身份，分别是拥有者(owner)、群组(group)、其他人(others)，每一种身份又对应三种权限，分别是可读(readable)、可写(writable)、可执行(excutable)。 文档属性 使用命令ls -al --full
后面的9个字符以3个位一组，均为rwx的组合。其中r代表可读，w代表可写，x代表可执行。注意3个权限的位置不会改变，如果没有权限，就会出现减号（-）。
前言 这两天自己挽起袖子处理日志，终于把AWK给入门了。其实AWK的基本使用，学起来也就半天的时间，之前总是靠同事代劳，惰性呀。 此文仅为菜鸟入门，运维们请勿围观。 下面是被处理的日志的示例，不那么标准，但不标准的日志正是标准的情况。 [2015-08-20 10:00:55.600] - [192.168.0.73/192.168.0.75:1080 com.vip.xxx.MyService_2.0 0 106046 100346 90ms 110ms] 基本语句 最基本的语句，以空格做分割，提取所
在SQL中，函数和操作符是用于处理和操作数据的重要工具。SQL提供了许多常用的函数和操作符，包括聚合函数、字符串函数、数学函数、日期函数、逻辑运算符、比较运算符等等。本文将主要介绍SQL中的聚合函数，并给出相应的语法和示例。
今天来了解一下linux里面的一些小知识，学习一下linux里面的最大进程数，最大文件描述，最大线程数的问题。下面依次介绍： （一）Linux系统中最大可以起多少个进程？ （1）32位系统中最多可以起
有时候我们的数组内容是缺失的，那么我们我们肯定不能掐着手指头去数呀，我们最好的办法就是扫描一下，然后给填个经验值即可。Np就是这么干的。
从一篇论文——融合注意力机制和高效网络的糖尿病视网膜病变识别与分类，看到人家除了特异性、敏感性、准确率、混淆矩阵以外，还用了加权kappa系数，所以了解一下kapp系数的知识，加权kappa还没找到更好的资料。。。 资料来源于百度百科词条——kappa系数 Kappa系数用于一致性检验，也可以用于衡量分类精度，但kappa系数的计算是基于混淆矩阵的. kappa系数是一种衡量分类精度的指标。它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的
# sed -i "s/dirback/DIRBACK/g" openstacks.text
●LU 分解法 在已经完成 LU 分解之后也可以利用 LU 分解进行计算。这里采用 Crout 分解法把系数矩阵分解为 A = LU 其中 L 为下三角矩阵， U 为单位上三角矩阵，进而有 det(A)= det(L)det(U)
今天研究力扣的一道题死活写不出来对应的算法，没办法自己算法基础太差。于是看了下答案，发现使用什么回溯算法，菜鸟表示平时开发期间写的最复杂的程序就是写了两层for循环，已经很牛逼了有木有？这个回溯算法什么鬼？于是乎百度了下，算是了解了回溯算法是什么玩意儿。这里分析一波八皇后算法来加深一下理解。
有很多时候，需要对某一类数据进行汇总，如产品分类为Technology的订单的总销售额为多少，如下：
top 命令主要用于查看进程的相关信息，同时它也会提供系统平均负载，cpu 信息和内存信息。下面的截图展示了 top 命令默认提供的信息：
今天是pandas数据处理专题的第5篇文章，我们来聊聊pandas的一些高级运算。
在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。
1.获得行名和列名 data._stat_axis.values.tolist() # 输出行名并转化为列表 data.columns.values.tolist() # 输出列名并转化为列表 2.获得行数和列数 data.shape # 行数和列数 data.shape[0] # 行数 data.shape[1] # 列数 3.第一列作为行名 data = pd.read_csv('1.csv', sep = ',', index_col=0) 4.数据框合并 pd.merge(data1, data2
例题： 在给定一个的整型数组中，已知其中只有一种数出现了奇数次，其余数出现了偶数次。现在需要设计一个算法，来找到该出现了奇数次的数具体是多少。（限制时间复杂度为：O(N)，空间复杂度为：O(1)） 题解： 异或运算原理：
Pandas 是基于NumPy 基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包，提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
awk在处理文件的时候，常常比编写脚本更加方便，处理速度也更快，下边总结了一些awk的常用用法。
Console.WriteLine(DataGridView1.CurrentCell.Value); // 取得当前单元格的列 Index Console.WriteLine(DataGridView1.CurrentCell.ColumnIndex); // 取得当前单元格的行 Index Console.WriteLine(DataGridView1.CurrentCell.RowIndex);
解析： 一个01矩阵，每次翻转一行或一列，最后除了一个元素之外的其他元素完全一样，求这个元素。 乍一看似乎没什么思路。怎么下手呢？ 首先我们注意到，0和1是对称的，也就是说因为不限次数，只需把每一行翻转一遍就可以把元素01互换。 于是我们先把第一行和第一列翻转成0。 方法：对于第一行中的1，翻转它所在的列；对于第一列中的1，翻转它所在的行。 于是我们得到了一个新矩阵：(以5*5为例）
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
创建数据库的视觉解析图，在设计查询时有助于理解数据相连的方式，但模式也能以文字形式表达，看个人。
约束是一种限制，它通过对表的行或列的数据做出限制，来确保表的数据的完整性、唯一性。
编程是很多偏计算机、人工智能领域必须掌握的一项技能，此编程能力在学习和工作中起着重要的作用。因此小白决定开辟一个新的板块“每日一题”，通过每天一道编程题目来强化和锻炼自己的编程能力（最起码不会忘记编程）
认识Tidy Data1.Reshape Data2.Handle Missing Values3.Expand Tables4.split cells一、测试数据1.新建数据框2.用tidyr进行处理3.按照geneid排序4.空值操作用表二、Dplyr能实现的小动作1.arrange 排序2.fliter3.distinct4.select5.mutate6.summarise7.bind_rows8.交集、并集、全集9.关联
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