下标 索引 情况numpy
ES索引误删的名场面
ES索引误删的名场面 慌了3秒，果断发个邮件； 01 最近，在版本发布时； ES线上未备份的索引，被当场「误删」了； 对于新手来说，妥妥的社死名场面； 对于老手来说，慌它3秒表示一下态度； 当时的情况也不复杂； 某「个别」队友在处理动态索引的字段问题时，反复重新构建结构和数据； 为了严谨； 还在自个 ......
记录一次内存泄漏情况（lua和c#交互导致）
c#和lua的两边的GC无法同步进行导致的资源无法被释放 （C#和lua都是基于延迟清理的思路实现的GC算法,中间层（ObjectTranslator）的逻辑缓存了C#的引用）。 解决方法 在C#触发GC的时候，调用一次Lua的GC。让两边的GC同步。GC.RegisterForFullGCNoti ......
2023-12-19 微信小程序开发之canvas生成图片存在缓存情况 ==》 生成第一次canvas，之后生成的canvas就不变了（开发工具存在此情况，真机实测不存在，所以就不用管了）
如图中数据 测试1： 满11元可用，第一次生成拿到的数据中确实是11元，之后生成的数据发生了变化，比如99元，把这份数据赋值给canvas时，生成的画布还是和第一次一样； 测试2：我在满**元可用这里的**用随机数替代，按理说如果是我提供的数据有问题那我用了随机数总能保证生成不同的数据了吧，结果是随 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告：
Numpy: 基础的数学计算模块，以矩阵为主,纯数学。 SciPy: 基于Numpy，提供方法(函数库)直接计算结果，封装了一些高阶抽象和物理模型。比方说做个傅立叶变换，这是纯数学的，用Numpy；做个滤波器，这属于信号处理模型了，在Scipy里找。 Pandas: 提供了一套名为DataFrame ......
索引
主键索引（Primary Key Index） 主键索引是一种唯一性索引，用于唯一标识表中的每一行记录。一个表只能有一个主键索引。主键索引的值不能为NULL，且在表中必须是唯一的。主键索引可以提高查询速度，同时可以为外键约束提供参考。 唯一索引（Unique Index） 唯一索引与主键索引类似，都 ......
ES索引结构
一、术语介绍 术语 描述 用法 数据库对比概念 字段(Field) 用于表述每一个列的名字，字段是文档的组成单元，包含字段名称、字段属性和字段内容 例如电影名称，电影评分就分别是一个字段 列 字段属性(Attributes) 描述字段的属性，例如城市名的属性是一个字符串类型，不需要分词等 用来描述字 ......
Python NumPy 图像处理
1、读取图像 需要使用图像处理库来读取图像文件，如Pillow，并将其转换为NumPy数组。 示例代码：Python NumPy 图像处理-CJavaPy 2、保存图像 使用 NumPy 处理后的图像可以再次转换为Pillow图像 示例代码：Python NumPy 图像处理-CJavaPy 3 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告：
numpy是Python中用于进行科学计算的基础模块，提供了多维数组对象ndarray以及相关的数学运算和线性代数函数。它能够快速高效地处理大量数据，并提供了丰富的数组操作和数学函数，是进行科学计算和数据分析的重要工具。numpy的主要功能有：创建和操作多维数组，如使用np.array()，np.a ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
Numpy：存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构高效，由C语言开发。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。Pandas:基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。最 ......
numpy读书报告
numpy 库常见函数的介绍 <1>. numpy创建数组 1. 从已有数据中创建数组 a. 将列表转换成 ndarray： import numpy as np ls1 = [10, 42, 0, -17, 30] nd1 =np.array(ls1) print(nd1) print(type( ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告： 一、基本函数的用法 numpy numpy是Python中用于进行科学计算的基础模块，它提供了高效的多维数组对象ndarray，以及相关的数学运算和线性代数函数。numpy的主要功能有： 创建和操作多维数组，如使用np.arra ......
Numpy 等函数的读书报告
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'S ......
python123——numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
一、函数的基本用法 numpy NumPy（Numerical Python）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度 ......
Jmeter如何使用控制器判断为空的情况
好久不更新博客园的文章了，2023已经到了尾声，这一年发生了太多的事情。希望明年越来越好吧，虽然目前整个世界的经济和政治形式都不太行，但是还是需要有点期待。 对于Jmeter的各种控制器而言，并没有给出一个简便的判断某变量是否为空的情况，这里给出一个方案： 使用_matchNr后缀，结合json提取 ......
github加速软件fetch-github-hosts索引
详细链接 进入文件夹 E:\github-host_v2.6\fetch-github-hosts.exe -m=client Windows启动 fetch-github-hosts.exe -m=client 自定义获取时间间隔 Windows（10分钟获取一次） fetch-github-ho ......
什么是索引下推？什么是索引覆盖？什么是回表？
索引下推是Mysql5.6推出的一个查询优化方案，主要目的是减少数据库查询中不必要的数据读取和计算。 它的原理是将查询条件尽可能地推送到索引层进行过滤，减少了从磁盘读取的数据量和后续的计算开销。 简单通过一个案例说明一下实现原理 有一张用户表User，并创建了一个联合索引(name,age)，现在需 ......
python-Numpy读书报告
什么是NumPy？ NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis ......
Python Numpy 数据分析实例
1、数据清理 数据清理是数据分析的第一步。在清理数据之前，需要确保数据是正确的和完整的。 1）处理缺失值 NumPy 可以用于识别、替换或删除数组中的缺失值（通常表示为 np.nan）。 示例代码：Python Numpy 数据分析实例-CJavaPy 2）过滤数据 使用条件语句过滤掉不符合特定 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
基本函数的用法 numpy numpy是Python中用于进行科学计算的基础模块，它提供了高效的多维数组对象ndarray，以及相关的数学运算和线性代数函数。numpy的主要功能有： 创建和操作多维数组，如使用np.array()，np.arange()，np.zeros()，np.ones()，n ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib读书报告
一，基本函数的用法 NumPy（Numerical Python）： NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础包。它提供了多维数组对象（例如 ndarray）、用于数组操作的各种函数以及线性代数、傅里叶变换和随机数生成等功能。NumPy 的主要优势在于其高效的数组处理能力，使得数据处理变得 ......
多开软件对Windows电脑内存的占用情况
当今，许多人在日常使用电脑时可能会遇到需要同时打开多个应用程序或者多个账户的情况。为了应对这种需求，一些用户选择使用多开软件来实现在同一台电脑上同时打开多个应用程序或账户的功能。然而，使用多开软件可能会对Windows电脑的内存占用产生一定的影响。 首先，让我们来了解一下多开软件的工作原理。多开软件 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
一、基本函数的用法 numpy numpy是Python中用于进行科学计算的基础模块，它提供了高效的多维数组对象ndarray，以及相关的数学运算和线性代数函数。numpy的主要功能有： 创建和操作多维数组，如使用np.array()，np.arange()，np.zeros()，np.ones() ......
Python NumPy 与 Pandas 结合使用
1、NumPy 数组与 Pandas DataFrame/Series 转换 NumPy 数组与 Pandas DataFrame/Series 是 Python 中常用的两种数据结构，它们都用于存储和处理数据。NumPy 数组是一种多维数组，它可以存储一维、二维、三维或更高维的数据。NumPy 数 ......
在东北的冬天除了汽车打不着火以外还存在着电脑打不着的情况 —— 东北冬天的电子产品冷启动问题
在东北的冬天，零下几十度，出现早上汽车打不着火的情况很常见，但是在东北的冬天除了汽车打不着火以外其实还存在着电子产品打不着的情况——电子产品因为环境太冷而无法启动。 小的时候用电子词典，什么文曲星呀，有时候还买什么电子宠物，掌上电子游戏机一样，在东北的冬天里面把这些电子产品放在衣服的最外兜中去室外走 ......
elasticsearch--修改索引库
倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。 虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。 PUT /索引库名/_mapping ......
Python NumPy 线性代数
1、矩阵和向量积 矩阵和向量积可以用 numpy.dot() 函数来计算。numpy.dot() 函数的两个参数分别是矩阵和向量。 1）矩阵积 矩阵积是两个矩阵相乘的结果。矩阵积的计算方法是将矩阵的每一行与另一个矩阵的每一列相乘，然后将各个相乘结果相加。 示例代码：Python NumPy 线性 ......
mysql索引有哪些类型？
MySQL目前主要有的索引类型为：普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引。 通过给字段添加索引可以提高数据的读取速度，提高项目的并发能力和抗压能力。索引优化时mysql中的一种优化方式。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。下面我们来看看MySQL目前主要有的 ......
Power BI - 5分钟学习增加索引列
每天5分钟，今天介绍Power BI增加索引列。 什么是增加索引列？增加索引列就是向表中添加一个具有显式位置值的新列，一般从0或者从1开始。 举例：首先，导入一张【Sales】样例表(Excel数据源导入请参考每天5分钟第一天)。 操作步骤：1, 【Home】 -> 【Transform data】 ......
Python: Numpy 基础（二）基本函数
Numpy通用函数 1、数组形状 T方法可以用来转置，例如原来的shape是(3,4)/(2,3,4)，转置结果为(4,3)/(4,3,2)，而一维数组转置后结果不变： ar1=np.arange(10) ar2=np.zeros((2,5)) print(ar1) print(ar2) print ......