但是在实际应用中，并不是每一帧都是完整的画面，因为如果每一帧画面都是完整的图片，那么一个视频的体积就会很大。...这样对于网络传输或者视频数据存储来说成本太高，所以通常会对视频流中的一部分画面进行压缩（编码）处理。...P 帧是差别帧，P 帧没有完整画面数据，只有与前一帧的画面差别的数据。 若 P 帧丢失了，则视频画面会出现花屏、马赛克等现象。...值得注意的是，由于 B 帧图像采用了未来帧作为参考，因此 MPEG-2 编码码流中图像帧的传输顺序和显示顺序是不同的。...DTS 和 PTS DTS（Decoding Time Stamp）：即解码时间戳，这个时间戳的意义在于告诉播放器该在什么时候解码这一帧的数据。
有几个表，南美洲表，亚洲表以及洲数据表。 ? 还有一个国家表。 ? 要求：根据国家来计算对应洲的数据。这几个表不存在任何的关系。 1....) 解释：先判断国家是否属于对应的洲表格，提取对应洲的数据。...(('洲数据'[数据]),'洲数据'[国家]="南美洲"), Blank() ) ) 解释：这里使用了ContainsRow替代in的写法，以及用SelectColumns...替代了Values的写法。 ...最近有朋友私聊我说有没有课程，目前暂时没有课程，如果需要课程的话，这里可以给大家推荐一个课程，大海的课程从Power Query到Power Pivot都有，内容非常的不错，视频质量也很好，基础内容都涵盖到了
Power Pivot简称PP，可以理解为超级透视表，是Excel在数据透视表上的功能加持。和Power Query比，其主要是处于数据分析阶段。 ? PP中，基于函数来完成，其使用的是DAX语言。...大部分的操作都是在关联筛选后作出的计算和分析。 一、 PP在Excel中的位置 (一) 直接在开发工具加载项下加载，COM加载项里面。 ? (二) 在文件选项菜单里面加载 ?...(三) 在Excel菜单栏中的位置 ? (四) Power Pivot主界面的位置 ? PP中有3个主要点。 1. 添加列 作用：添加列主要是作为维度或者固定值进行分析。...例如切片器的使用，分类文本或者数字，严格绑定当前行的表达式。 位置：在数据表的最右侧。 2. 度量值 作用：度量值主要是作为值进行计算分析。 位置：在横向分隔符的下面区域。 3....表间关系 作用：在Excel中的Power Pivot主要有1对多，多对1关系。这种关系对于数据的计算有着非常重要的影响。 位置：在关系透视图菜单选项里可以查看。
Python中的PySpark入门PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。...Intro") \ .getOrCreate()创建DataFrame在PySpark中，主要使用DataFrame进行数据处理和分析。...DataFrame是由行和列组成的分布式数据集，类似于传统数据库中的表。...最后，我们使用训练好的模型为每个用户生成前10个推荐商品，并将结果保存到CSV文件中。 请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据处理和模型优化。...Dask: Dask是一个用于并行计算和大规模数据处理的Python库。它提供了类似于Spark的分布式集合（如数组，数据帧等），可以在单机或分布式环境中进行计算。
Silverlight是基于时间线的，不象Flash是基于帧的，所以在Silverlight中，很少看到有文档专门介绍SL中的帧。...但是我们从动画原理知道，动画只不过是一幅幅静态图片连续播放，利用人眼的视觉暂留形成的，因此任何动画从原理上讲，至少还是有每秒播放多少帧这个概念的。...Silverlight的sdk文档中，有一段话： ... maxFramerate 值可通过 Silverlight 插件对象的 maxframerate 参数进行配置。...maxframerate 参数的默认值为 60。currentFramerate 和 maxFramerate 是报告每秒帧数 (fps) 的值。实际显示的帧速率设置为较低的数字。...可以通过特意设置一个较低的 maxframerate 值（如 2，每秒 2 帧）来阐述 currentFramerate 与 maxFramerate 之间的关系。 ...
本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。...使用spark的Read .csv()方法读取数据集: #create spark session import pyspark from pyspark.sql import SparkSession...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现，最后一列数据在哪里，列年龄必须有一个整数数据类型，但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟，完全不匹配，不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在，数据更加干净，可以轻松地使用。...现在的数据看起来像我们想要的那样。
但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。...如果派生自抽象的Estimator类，则新模型必须实现.fit（…）方法，该方法给DataFrame中的数据以及一些默认或用户指定的参数泛化模型。...PySpark ML中的NaiveBayes模型支持二元和多元标签。 2、回归 PySpark ML包中有七种模型可用于回归任务。这里只介绍两种模型，如后续需要用可查阅官方手册。...BisectingKMeans ：k-means 聚类和层次聚类的组合。该算法以单个簇中的所有观测值开始，并将数据迭代地分成k个簇。...KMeans : 将数据分成k个簇，随机生成k个初始点作为质心，将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中，将各个簇中的数据求平均值，作为新的质心，重复上一步，直到所有的簇不再改变。
.Pivot的用法体会: 语句范例: select PN,[2006/5/30] as [20060530],[2006/6/2] as [20060602] from consumptiondata...a Pivot (sum(a.M_qty) FOR a.M_date in ([2006/5/30],[2006/6/2])) as PVT order by PN Table结构 Consumptiondata...(PN,M_Date,M_qty) order by PN可要可不要,并不重要,只是排序的作用 关键的是红色部分,解析如下,select 大家都知道,PN是 ConsumptionData表中的一个...Pivot ( ........... ) as PVT这个结构是固定格式,没有什么需要特殊说明的,当然PVT随便你给他一个 NICKNAME ,it doesn't make any differences...清单. 2.UnPivot --此段可以直接在Sql 2005中执行 CREATE TABLE pvt (VendorID int, Emp1 int, Emp2 int, Emp3 int,
语法 Contains ( , , [, , [, … ] ] ) 位置 参数 描述 第1参数 Table 数据所在的表...注意事项 查找的列和需要查找的值必须成对出现 查找的列必须是表里的列或者是关联表的列 如果是引用相关表的列，则相关表必须是多对1关系中处于1的表。 4....作用 是否每一列都能找到所对应的值，找到返回Ture，未找到返回False 5. 案例 ? ? 要求：我们需要判断在数据表例是否有品牌为华为的同时产地是中国的数据。...解释： 表1代表数据表，表4代表品牌表。后面个判断公式引用给了多对1关系中的1表中的列。 (三) CONTAINSROW 1....要求：我们需要筛选在数据表例是否有品牌为华为的同时产地是中国的数据。
(一) 定义 在Power Pivot中，在大部分时间里，筛选是作为一个主要的功能运用到各个地方，筛选上下文，行上下文都和筛选相关。 (二) 可能涉及的函数 Filter 含义：根据条件筛选。...(三) 案例分析 数据源： 姓名 成绩 学科 张三 100 数学 李四 90 语文 王五 80 英语 我们先定义几个公式，看下有什么样的区别： 求和:=sum([成绩]) 求和迭代:=sumx([成绩...（数据透视表）： 行标签 固定条件求和 筛选条件求和 忽略条件求和 忽略多条件求和 李四 100 100 王五 100 100 张三 100 100 100 100 总计 100 100 100...我们增加些数据 姓名 成绩 学科 张三 100 数学 李四 90 语文 王五 80 英语 张三 90 语文 李四 80 英语 ---- 忽略全部:=CALCULATE([求和],FILTER(ALL(...在使用忽略函数的时候，要根据被筛选filter里面的实际筛选条件来定义，所以忽略学科和忽略学科除外都是错误的。因为filter函数内部没有进行学科的实际筛选。也就不存在忽略的问题。 (四)总结 ?
E) 案例 CALENDAR(date(2018,1,1),DATE(2018,12,31)) 自动生成从2018年1月1日开始到2018年12月31日为止的单列日期表。...Calendarauto A) 语法 CALENDARAUTO([fiscal_year_end_month]) 位置 参数 描述 可选第1参数 不填写 生成表中最小年份到最大年份的全部日期 可选第1参数...填写1-12的月份数字 往前推或者往后延做成年份日期表 B) 返回 表——单列日期表 C) 注意事项 如果数据表中没有日期列则会出错 参数为正数则表示会计年份从1月往后算，负数则是从1月往前算。...D) 作用 自动生成会计日期列 E) 案例 自动生成时间日历表 CALENDARAUTO() 如果数据模型的日期范围是2018/5/1—2019/6/30，则生成的日期表范围为2018/1/1—2019.../12/31 生成会计年度为每年4月 CALENDARAUTO(3) 如果数据模型的日期范围为2018/1/1—2018/12/31，则生成的日期表范围为2017/4/1—2019/3/31。
注意事项 合并的表必须列数相同 合并位置根据列的位置，不去判断列名 保留重复的列，如果需要去除重复项可以用Distinct 如果数据类型不一致，系统会根据实际情况强制执行。...解释：因为是根据列的位置来进行合并，所以表1的学科和表3的成绩组合在一起了，组合后系统自动判定为文本格式。 2. Except A....返回 表——左边的表去除右边表的剩余部分 C. 注意事项 只根据行来判断，如果2个表有1行是重复的，则会去掉后显示 2个表必须列数一致 2个表对比列的数据类型需一致 D....作用 表——去除重复的后的表 E. 案例 Except('表1','表2') ? Except('表2','表1') ? 相当于Power Query中的左反。 3. Intersect A....不比对列名，只比对列的位置。 不对数据类型做强制比较。 不返回左表的关联表。 D. 作用 返回左表和右表具有相同值的表（不去重）。 E. 案例 ? Intersect('表1','表2') ?
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...在网络接口层，帧的处理涉及到各种协议和标准。例如，以太网协议定义了在局域网中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作，数据可以在各种网络环境中顺利传输。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 事先声明，本文档所有内容均在本人的学习和理解上整理，不具有权威性，甚至不具有准确性，本人也会在以后的学习中对不合理之处进行修改。...在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。
小勤：怎么将Excel里Power Pivot的数据模型导入到Power BI里啊？ 大海：这个现在好简单哦。直接导入就可以了。 小勤：啊？从Excel工作簿获取数据？ 大海：No，No，No！...大海：这样一导入，做些必要的选择： 然后，就会将在Excel里用Power Query建的查询、加载到Power Pivot的数据以及建好的模型、写好的度量等全导入到Power BI了，结果如下图所示...我的Excel里没有建查询啊？怎么导入Power BI却生成了一个查询？ 大海：你这个是没有经过Power Query，直接从表格添加到Power Pivot数据模型的吧？ 小勤：对的。...直接从表格添加到Power Pivot数据模型的表会在Power BI中以“新建表输入数据”的方式来实现。...只要还是这个查询并且保证查询的结果跟原来的一样，就没问题了。 小勤：好的。看来以后在Excel里还是先通过Power Query获取数据，然后再加载到Power Pivot数据模型更好。
（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...远程帧就像命令,命令相应的节点返回一个数据包....发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。
mpeg4的每一帧开头是固定的：00 00 01 b6，那么我们如何判断当前帧属于什么帧呢？在接下来的2bit，将会告诉我们答案。...注意：是2bit，不是byte，下面是各类型帧与2bit的对应关系： 00: I Frame 01: P Frame 10: B Frame 为了更好地说明，我们举几个例子，以下是16...进制显示的视频编码： 00 00 01 b6 10 34 78 97 09 87 06 57 87 …… I帧 00 00 01 b6...98 …… B帧 下面我们来分析一下为什么他们分别是I、P、B帧 0x10 = 0001 0000 0x50 = 0101 0000... 0x96 = 1001 0100 大家看红色的2bit，再对照开头说的帧与2bit的对应关系，是不是符合了呢？
OrderBy_Expression> [, [] [, [, [] [, … ] ] ] ] ] ) 位置 参数 描述 第1参数 Table 需要计算行的表...第2参数 Expression 每一行要计算的表达式，可以是列 可选第3参数 Delimiter 合并时的分隔符 可选重复第4参数 OrderBy_Expression 排序的表达式 可选重复第5参数...作用 所有计算后的表达式进行组合，通过分隔符进行合并 D. 案例 原数据(表1) ? 效果 ?...度量值公式： ConcatenateX(Values('表1'[姓名]),'表1'[姓名],",") 同时这个功能在Power BI中已经集成在快速度量值中。 ?...如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
结构分析 是在分组以及交叉的基础上，计算各组成部分所占的比重，进而分析总体的内部特征的一种分析方法。 这个分组主要是指定性分组，定性分组一般看结构，它的重点在于占总体的比重。...我们经常把市场比作蛋糕，市场占有率就是一个经典的应用。 另外，股权也是结构的一种，如果你的股票比率大于50%，那就是有绝对的话语权。...'41岁以上' ] data['年龄分层'] = pandas.cut( data.年龄, bins, labels=labels ) ptResult = data.pivot_table...，例如ptResult.div(ptResult.sum(axis=1), axis=0)， #意思是按列把数据除以该行的总和。...即得到某一个年龄分层下，男女用户的占比。
交叉分析 通常用于分析两个或两个以上，分组变量之间的关系，以交叉表形式进行变量间关系的对比分析； 从数据的不同维度，综合进行分组细分，进一步了解数据的构成、分布特征。...交叉计数函数： pivot_table(values,index,columns,aggfunc,fill_value) 参数说明： values：数据透视表中的值 index：数据透视表中的行...columns：数据透视表中的列 aggfunc：统计函数 fill_value：NA值的同一替换 #相当于excel中的数据透视表功能 import numpy import pandas data...'41岁以上' ] data['年龄分层'] = pandas.cut( data.年龄, bins, labels=labels ) ptResult = data.pivot_table
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