07 2023 档案
摘要：一、数值计算和统计 1.数学计算方法 # 主要数学计算方法，可用于Series和DataFrame（1） df = pd.DataFrame({'key1':np.arange(10), 'key2':np.random.rand(10)*10}) print(df) print(' ') prin
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摘要：一、Pandas时刻数据 时刻数据代表时间点，是pandas的数据类型，是将值与时间点相关联的最基本类型的时间序列数据 1.pd.Timestamp date1 = datetime.datetime(2016,12,1,12,45,30) # 创建一个datetime.datetime date2
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摘要：一、Dataframe基本概念 # 二维数组"Dataframe：是一个表格型的数据结构，包含一组有序的列，其列的值类型可以是数值、字符串、布尔值等。 data = {'name': ['Jack', 'Tom', 'Mary'], 'age': [18, 19, 20], 'gender': ['
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摘要：一、Series基本概念及创建 1.基本概念 # Series 数据结构 # Series 是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引 # 导入numpy、pandas模块 import numpy as np import pandas
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摘要：练习1：分别按照要求，生成一个一维数组、二维数组，并且查看其shape a1 = np.array([1,2,'a','hello',[1,2,3],{'one':100,'two':200}]) a2 = np.array([list(range(6)), list('abcdef'), [Tru
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摘要：一、Numpy基础数据结构 NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成： ① 实际的数据 ② 描述这些数据的元数据 二、常见方法 import numpy as np ar = np.array([[[1,2,3,4,5,6,7],[1,2,3,4,5,6,7],[1,2,
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摘要：1.环境依赖 k8s版本：v1.25+ #低于1.25自行百度开启临时容器功能 创建一个测试pod debug容器镜像 2.创建临时容器 # debugger：容器名称 --copy-to：pod名称 --image：临时容器的镜像 --same-node：是否和被debug容器在同一节点上 --s
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摘要：一、部署依赖及环境 1.部署依赖 MySQL storageClass 2.部署环境 阿里云ACK MySQL 5.7 k8s 1.24 nacos 2.2.3namespace 为default自行修改 二、创建及初始化数据库 wget https://raw.githubusercontent.
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摘要：一、环境 二、安装依赖服务 以下操作按需操作 1.安装Helm wget https://get.helm.sh/helm-v3.12.1-linux-amd64.tar.gz tar xf helm-v3.12.1-linux-amd64.tar.gz mv linux-amd64/helm /u
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摘要：一、参数介绍 -A 以ASCII格式打印出所有分组，并将链路层的头最小化。 -c 在收到指定的数量的分组后，tcpdump就会停止。 -C 在将一个原始分组写入文件之前，检查文件当前的大小是否超过了参数file_size 中指定的大小。如果超过了指定大小，则关闭当前文件，然后在打开一个新的文件。参数
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摘要：一、wireshark 抓取 https 1.配置SSLKEYLOGFILE环境变量 2.关闭Chrome浏览器后重新打开，确认sslkey.log文件已经添加 3.配置wireshark 编辑–首选项–protocols–TLS 4.开启wireshark抓包 二、Fiddler抓取 https
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