pd.DataFrame上的For循环继续运行，但在迭代100次后停止工作 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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协程

一边吃饭一边听音乐，听音乐和吃饭可以在时间上同时进行 3.并行不一定有并发效率高并行不一定会加快运行速度，因为并行运行的组件之间可能需要相互通信。...在我们浏览器的例子里，当文件下载完成后，应当对用户进行提醒，比如弹出一个窗口。于是，在负责下载的组件和负责渲染用户界面的组件之间，就产生了通信。在并发系统上，这种通信开销很小。...但在多核的并行系统上，组件间的通信开销就很高了。所以，并行不一定会加快运行速度！ 4.Go 协程是什么？ Go 协程是与其他函数或方法一起并发运行的函数或方法。Go 协程可以看作是轻量级线程。...在调用 Go 协程之后，程序控制会立即返回到代码的下一行，忽略该协程的任何返回值。如果希望运行其他 Go 协程，Go 主协程必须继续运行着。...image.png 由于main 函数会很快执行完毕导致子协程 停止工作,所以我们加一个3秒的延时让main 函数休眠，从而让它的两个个子协程能够执行执行完毕

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C# 多线程学习系列一

,一个应用程序运行时会霸占整台机器(应为只有一个工作线程),且当它发生死循环时,会造成PC停止工作.如果此时重启,更shit的是,所有的应用程序都会停止,且丢失数据. (2)、Windows进程 i、什么是...,所有应用程序全都停止且所有运行着的应用程序的数据丢失的情况。...但是如果PC只有一个CPU,当CPU本身发生死循环等问题,还是会导致PC停止工作. iv、什么是Windows线程,以及Windows线程解决的问题 MS为了解决单个进程执行异常,导致CPU停止工作的问题...,相关进程会被停止,但是其他的应用程序进程并不会停止,会继续执行.因为它们拥有自己的线程(虚拟CPU). 2、Windows线程的消耗虽然Windows线程保证了Windows的可靠性和健壮性,但是天下没有免费的午餐...双核,理论上最优的配置是,只有两个线程,应为涉及到线程上下文切换(从一个线程上下文切换到另一个上下文),而上下文的切换的性能代价是十分大的.

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一道基础题，多种解题思路，引出Pandas多个知识点

[2, 3]), ('C', [4, 5, 6])]) 将这个内部是元组的可迭代对象传入DataFrame的构造函数中： pd.DataFrame(mydict.items()) 返回结果： ?...然后再看看这个explode函数，它是pandas 0.25版本才出现的函数，只有一个参数可以传入列名，然后该函数就可以把该列的列表每个元素扩展到多行上。...经过一番提示后，小五哥和林胖终于给出了变形法的解法： ? 非常不错，群友们终于独立的多思路解决了这个问题，真的要撒花呀！！！...result.append((k, v)) pd.DataFrame(result) 本质上就是实现了一个笛卡尔积的拉平操作，将mydict.items这个可迭代对象的元组构造笛卡尔积并按照整体拉平。...可选参数repeat 表示重复次数用于生成可迭代对象输入的笛卡儿积，相当于生成器表达式中的嵌套循环。

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ArchLinux下开启MagicSysRq组合键

简介 Magic SysRq 组合键是一串能直接与 Linux 内核沟通的组合键，允许使用者就算在系统进入死循环濒临崩溃时，直接呼叫系统底层将数据写入档案系统或重新开机，避免尚未写入档案系统与硬盘的数据在开机后消失...但在 Arch 系发行版上则默认关闭。...【注】Magic SysRq 只有在 Linux 内核正常工作时才有效，当 Linux 内核停止工作时发送 Magic SysRq 是无效的，比如 Kernel Panic。 2....开启 2.1 临时开启如果只是需要在当前系统会话有效，下次开机后便无效，则可以运行以下代码： sysctl kernel.sysrq = 1 2.2 永久开启如果要使之永久生效，在 Arch Linux...上，则可以将以下代码写入 /etc/sysctl.d/99-sysctl.conf 文件中，若没有该文件则创建一个： kernel.sysrq = 1 然后重载系统所有配置或者仅重载 /etc/sysctl.d

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使用SPIN技术对LLM进行自我博弈微调训练

听着有点乱，我们简单总结下：训练的时候只有一个模型，但是将模型分为前一轮的模型（旧LLM/对手模型）和主模型（正在训练的），使用正在训练的模型的输出与上一轮模型的输出作为对比，来优化当前模型的训练。...内部循环基于我们正在使用的样本数量运行，外部循环总共运行了3次迭代，因为作者发现模型的性能在此之后没有变化。...迭代0和1的峰值学习率设置为5e-7，迭代2和3的峰值学习率随着循环接近自播放微调的结束而衰减为1e-7。最后选择β = 0.1，最大序列长度设置为2048个标记。...官方实现还没有在GitHub上开源，这个版本将能够在某种程度上产生类似于人类反应的输出。...当我们继续训练时，随着时间的推移，进步会变得越来越小。这表明模型达到了一个阈值，进一步的迭代不会带来显著的收益。这是我们训练数据中样本提示符每次迭代后的响应。

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单片机智能自动浇水浇花灌溉装置设计，Keil程序+Proteus仿真+原理图+论文

当土壤湿度增加至超过下限时，声光报警关闭，但水泵会继续工作，直到土壤湿度继续增加并超过设定的上限值为止。用户可通过按键设定湿度上下限值，土壤湿度数据和上下限值数据均通过LCD显示屏实时显示。...点击RV2向上的红色箭头，模拟土壤湿度的增加。当土壤湿度从23%增加至37%，超过下限时，声光报警停止工作，但水泵会继续工作，直到土壤湿度继续增加到高于上限值为止，过程如下所示。...需要说明的是，水泵停止工作（即：土壤湿度超过上限）后，调节RV2模拟土壤湿度的下降，在下降到上下限范围内时，水泵不会启动，只有土壤湿度继续下降至低于下限时才会启动。通过按键可以预设湿度的上下限值。...综上所述，仿真运行效果满足设计要求。...{for(m=0;m<50;m++)//读50次AD值sum = adc0832(0)+sum;//读到的AD值，将读到的数据累加到sumtemp=sum/50;//跳出上面的for循环后，将累加的总数除以

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（纪念我的职业生涯处女作、曾获校赛一等奖作品、上古汇编语言编程）

由光电传感器来探测外界的光强，后的信号由单片机控制器，来实现电机的运行与停止。显示部件用来显示电动窗帘控制器的各种状态信息。键盘是主要的输入设备，控制单片机的各种参量。 ...晶体的频率越高，系统的时钟频率越快，单片机的运行速度越快。但反过来，运行速度对于存储器的速度要求就越高，对印刷电路板的工艺要求也就越高，即要求线间的寄生电容要小。...当通电状态的改变完成一个循环时，转子转过一个齿距。四相步进电机可以在不同的通电方式下运行，常见的通电方式有单（单相绕组通电）四拍（A-B-C-D-A。。。）...如果完成则返回，没完成则位代码R2左移一位，继续显示查表，一直到6位显示完成后返回。...现在用软件延时的方法来避开抖动阶段。在判断是否有键闭合后都延时5ms，按下键后再延时12ms就可以避免键盘的抖动。然后键码分析，执行相应的模块，显示后返回。

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基于zookeeper的daemon框架方案——支持容灾和心跳监控

一些项目中的daemon是以单机仅运行一个实例的方式存在的。这样做的理由主要有：（1）很多daemon没必要多机同时运行，因为这样会重复做一些工作，意义不大且浪费性能。...，并在worker异常退出时告警且重新fork出足够数量的worker继续执行工作。...同时因为各个daemon注册的临时节点是有序的，我们规定只有获得最小序号的那个daemon可以工作，其余的daemon要保持休眠状态，直到上一个daemon因为一些原因停止工作后才由次小序号的daemon...实际上，我们把这个脚本部署在了所有zookeeper集群上，让它同时监控了各台机器上zookeeper节点自身的运行情况，以便在zookeeper部分节点挂掉的情况下可以及时告警出来。...master在daemon启动后就一直循环执行这个过程直到退出。

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（纪念我的职业生涯处女作、曾获校赛一等奖作品、上古汇编语言编程）

由光电传感器来探测外界的光强，后的信号由单片机控制器，来实现电机的运行与停止。显示部件用来显示电动窗帘控制器的各种状态信息。键盘是主要的输入设备，控制单片机的各种参量。...晶体的频率越高，系统的时钟频率越快，单片机的运行速度越快。但反过来，运行速度对于存储器的速度要求就越高，对印刷电路板的工艺要求也就越高，即要求线间的寄生电容要小。...当通电状态的改变完成一个循环时，转子转过一个齿距。四相步进电机可以在不同的通电方式下运行，常见的通电方式有单（单相绕组通电）四拍（A-B-C-D-A。。。）...如果完成则返回，没完成则位代码R2左移一位，继续显示查表，一直到6位显示完成后返回。 ? ...现在用软件延时的方法来避开抖动阶段。在判断是否有键闭合后都延时5ms，按下键后再延时12ms就可以避免键盘的抖动。然后键码分析，执行相应的模块，显示后返回。 ?

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JavaScript执行机制

事件循环驱动你的代码按照这些任务排队的顺序，一个接一个地处理它们。在当前迭代轮次中，只有那些当事件循环过程开始时已经处于任务队列中的任务会被执行。其余的任务不得不等待到下一次迭代。...接下来微任务循环会在事件循环的每次迭代中被处理多次，包括处理完事件和其他回调之后。...如果轮询阶段变为空闲状态，并且脚本使用 setImmediate() 后被排列在队列中，则事件循环可能继续到检查阶段而不是等待。...setImmediate() 实际上是一个在事件循环的单独阶段运行的特殊计时器。它使用一个 libuv API 来安排回调在轮询阶段完成后执行。...使用process.nextTick的两个重要原因：允许用户处理错误，清理任何不需要的资源，或者在事件循环继续之前重试请求。有时有让回调在栈展开后，但在事件循环继续之前运行的必要。

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第四章3：while 循环

当使用while循环时，通常会用到条件判断的布尔值（True为符合条件，False为不符合条件）。每个循环都有他们的最适合的应用环境，但在实际操作中，在大多数情况都是看个人的喜好。...---- 无限循环在之前的章节中，我曾提到无限循环是不好的。无限循环将使代码持续运行直到程序中断，或计算机关机或时间停止为止。知道了这些后，在我们创建项目时，请一定要避免创建无限循环的代码块。...嵌套循环一个循环内包含另一个循环的概念就是我们所说的嵌套循环。同时，循环概念仍然适用。使用嵌套循环时，只有内循环代码完成运行后，外部的循环代码才会运行。...j) 继续并运行这一代码块。...而i值也仅在外循环运行时才会递增，直到内循环完成后才运行外循环。内循环必须每次从0到3（不包括3）计数才能运行下一个外循环进行迭代。

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k8s零中断滚动更新

Pod状态变更: 将Pod设置为Terminating状态,并从所有Service的Endpoints列表中删除。此时, Pod停止获得新的流量, 但在Pod中运行容器不会受到影响; 2 ....发送SIGKILL信号: 等待指定时间,向Pod中的容器发送SIGKILL信号,删除Pod; 中断原因: 上述1,2,3,4步骤同时执行, 因此可能存在Pod收到SIGTERM信号并停止工作后，还未从Endpoints...SIGTERM时sleep一段时间而不是立刻停止工作,从而确保SLB转发流量还可以继续被Pod处理; 2.4 iptables/ipvs 中断原因: 当Pod变为termintaing状态时,...image.png 2.5 SLB 服务中断示意图 image.png 中断原因: 容器服务监控到Endpoints变化后,会将Node从SLB后端移除，当节点从SLB移除后,SLB对于继续发往该节点的长连接会直接断开...SLB 限制了每个 ECS 上能够挂载的 SLB 的个数，默认值为 50，当 quota 消耗完后会导致无法创建新的监听及 SLB。

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利用Pandas数据过滤减少运算时间

我创建了一个名为mesh的numpy数组，它保存了我最终想要得到的等间隔Span数据。最后，我决定对数据帧进行迭代，以获取给定的时间戳(代码中为17300)，来测试它的运行速度。...代码中for循环计算了在每个增量处+/-0.5delta范围内的平均Elevation值。我的问题是: 过滤数据帧并计算单个迭代的平均Elevation需要603毫秒。...对于给定的参数，我必须进行9101次迭代，这导致此循环需要大约1.5小时的计算时间。而且，这只是对于单个时间戳值，我还有600个时间戳值（全部需要900个小时才能完成吗？）。...是否有办法可以加快此循环的速度？感谢任何意见！...mean of Elevationjoin_df.groupby(['Timestamp','Equal_Span'])['Elevation'].mean()通过以上方法可以有效地提高Pandas数据过滤的运行速度

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破周三，前不着村后不着店的，只好学pandas了，你该这么学，No.9

']).sum() 和上面的效果是一样一样的甚至，我们可以直接简写成 df.groupby(['second', 'A']).sum() 分组之后的数据可以选择部分，也可以迭代这个部分，其实我们已经实现过了...bar和foo，熟悉吧，常规操作迭代的时候，用for in 循环即可 bar A B C D 0 bar one 3 1 1 bar two 1 1 foo...可以迭代，就可以部分选择，上篇博客有哦！ bars = grouped.get_group('bar') # 通过分组的名字 print(bars) 另一个呢？...继续来，不要怕，求多种聚合运算的同时更改列名 print(grouped['C'].agg([('A','mean'),('B','max')])) ?...这些都是agg干的，我还可以继续编哦~ groupby中，可以修改成无索引形式注意核心加了一个参数as_index=False grouped = df.groupby(['A','B'],as_index

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人人都能看懂的「迭代器、生成器」入门指南！

不过在了解生成器之前，又必须了解什么是迭代器，但在搞明白迭代器之前，你总要知道什么是可迭代对象吧。下面就让我们按照这个思路，来一点一点前进吧。...print(i) 0 1 2 就像这样，逐个打印元素的过程就是迭代，这个过程也是我们日常写代码接触到最多的操作。 1.2 可迭代对象让我们继续，什么是可迭代对象？...print(i) 1 2 3 就像列表一样，可以使用 for 循环进行迭代的对象，就是可迭代对象，我们常用的字符串、列表、文件等都是可迭代对象。...1.3 对象可迭代的原因现在相信你应该对「可迭代对象」这个名词有一个大致的了解，为了加深理解，我们继续研究为什么一个对象是可以迭代的！...实际上很少有人会将好好的 for 循环改写成迭代器形式，大多数教程也是用斐波那契数列来举例，我们学习这些方法背后的原理一方面能更好的理解 Python，并且迭代器也是下面我们要说的生成器的重要基础。

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Shell流程控制

，expr3 是每轮循环后执行的语句，一般用来更改条件判断相关的变量。...for ((i=1;i<=3;++i));do echo $i;done 1 2 3 对于成员测试类的语法，两点需要注意：命令行解析时，路径扩展的过程在单词分割过程之后迭代的元素中包含了空白 touch...例如： let i=1,sum=0; while [ $i -le 10 ];do let sum=sum+i let ++i done 还有 until 循环语句，但在 Shell 中用的很少...当 cat 命令读完文件所有数据后，将数据放入到管道中，于是 read 命令从管道中每次读取一行并将所读行赋值给变量 line，然后执行循环体，然后继续循环，直到 read 读完所有数据，循环退出。...n表示继续执行向外退出n层的循环。默认n=1，表示继续当前层的下一循环，n=2表示继续上一层的下一循环。 return [n] 退出整个函数。n表示函数的退出状态码。

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采用断路器设计模式来保护软件

然而最坏的事情发生了，你所部署的软件在运行中挂掉了。用墨菲法则来说，就是“会出错的，终将出错”。但是，如果我们在写代码时就能考虑到这些问题会怎样？那么我们该如何应对，将不好的事情转变为好的事情呢？...不过，它们的功能都是一样的，检测负载，接着迅速停止工作，保全其它部分不受破坏。回过头再想，这是一个多么神奇的概念。仅仅坏掉某个控件——保险丝彻底坏掉，就可以避免了整个系统的严重损坏。...多亏电涌后保险丝自熔，保住了电视机。那么我们可不可在软件中做同样的事情？坏事发生后，软件中的某个控件会迅速停止工作。模仿现实生活中的场景，由此我们创造了断路器设计模式。...在分布式系统中，某些故障是短暂的，通过快速连续重试就可以解决问题；但在某些场景中，关键依赖的连接丢失了，短时间无法恢复。比如，某个应用失去了与云中的持续化存储连接。...不论是一个熔化的保险丝，或者是跳闸的断路器，它们的存在背后都有其充足的理由。监控重要的资源，一旦它们无法响应，断路器就迅速停止工作，进而确保整个运维团队做出正确的响应。

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Pandas 中文官档 ~ 基础用法4

'：使用右侧传递对象的索引 join='inner'：使用两个对象索引的交集该方法返回重置索引后的两个 Series 元组： In [210]: s = pd.Series(np.random.randn...去掉轴上的标签 drop() 函数与 reindex 经常配合使用，该函数用于删除轴上的一组标签： In [231]: df Out[231]: one two three...简言之，基础迭代（for i in object）生成： Series ：值 DataFrame：列标签例如，DataFrame 迭代时输出列名： In [245]: df = pd.DataFrame...大部分情况下，没必要对行执行迭代操作，建议用以下几种替代方式：矢量化：很多操作可以用内置方法或 Numpy 函数，布尔索引…… 调用的函数不能在完整的 DataFrame / Series 上运行时，...如果必须对值进行迭代，请务必注意代码的性能，建议在 cython 或 numba 环境下实现内循环。参阅增强性能一节，查看这种操作方法的示例。

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Pandas、Numpy性能优化秘籍（全）

编译器库在运行时将 Python 函数转换为优化的机器代码。...如果在你的数据处理过程涉及到了大量的数值计算，那么使用numba可以大大加快代码的运行效率（一般来说，Numba 引擎在处理大量数据点如 1 百万+ 时表现出色）。...循环求和函数') %timeit nb_sum(a) print('# numpy求和函数') %timeit np.sum(a) 当前示例可以看出，numba甚至比号称最接近C语言速度运行的...我们按行对dataframe进行迭代，一般我们会用iterrows这个函数。...，可以实现并行读取运行），是个支持分布式运行的类pandas库，简单通过更改一行代码import modin.pandas as pd就可以优化 pandas，常用的内置的read_csv、concat

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告诉你怎么创建pandas数据框架（dataframe）

基本语法在pandas中创建数据框架有很多方法，这里将介绍一些最常用和最直观的方法。所有这些方法实际上都是从相同的语法pd.DataFrame()开始的。...有两个列表，然后创建一个这两个列表的列表[a，b]。注意输出的结果。图2 现在，让我们从列表[a，b]中创建一个数据框架。它实际上只是将上述结构放入一个数据框架中。...因为我们没有指定index和columns参数，默认情况下它们被设置为从0开始的整数值。记住，Python是基于0的索引。图3 如果你查看[a，b]和新的数据框架，以上内容实际上非常直观。...它实际上是一个迭代器，只是一个对象，你可以通过它进行迭代（循环）。一般来说，如果你想查看迭代器中的内容，只需执行一个循环，然后像下面这样打印出迭代器中的元素。图5 还记得列表[a，b]的样子吗？...图10 这可能是显而易见的，但这里仍然想指出，一旦我们创建了一个数据框架，更具体地说，一个pd.dataframe()对象，我们就可以访问pandas提供的所有精彩的方法。

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