01 2024 档案
摘要： K-近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法中，选择合适的距离度量是非常重要的，因为它决定了如何计算数据点之间的“相似性”。不同的距离度量可能会导致不同的KNN模型性能。选择哪种距离度量取决于数据的类型和问题的性质。可以通过交叉验证来比较不同距离度量对模型性能的影响，以选择最合
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摘要： 在 Java 中，== 和 .equals() 都是用于比较两个字符串是否相等的运算符，== 比较的是两个字符串的引用地址，而 .equals() 比较的是两个字符串的内容。只有当两个字符串变量指向同一个字符串对象时，== 和 .equals() 才会返回相同的结果 参考文档：Java中比较两个
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摘要： .NET (C#) 中，发送 HTTP GET 和 POST 请求可以通过多种方式实现，主要依赖于 .NET Framework 或 .NET Core/5+ 的版本。.NET中提供了多种方法来发送HTTP请求，每种方法都有其优缺点。选择哪种方法取决于具体需求和环境。 参考文档：.Net(C#)
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摘要： Seaborn 是一个基于 matplotlib 的 Python 库，用于创建统计图形。衍生变量 是指从原始数据中计算得出的新变量。使用 Seaborn 可视化衍生变量，通过绘制衍生变量的图表，可以更好地理解数据之间的关系，发现数据中的潜在模式，识别异常值。 1、创建衍生变量 对衍生变量进行可
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摘要： Python中，函数是组织好的、可重用的、用来执行一个特定任务的代码块。函数提高了代码的模块化和代码重用率。函数是一种将代码块组织在一起以便重复使用的工具。函数可以接受输入数据，并返回输出数据。 参考文档：Python中的函数用法-CJavaPy 1、定义函数 使用关键字 def 来定义函数。函
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摘要： Python 中，导入（import）模块是一种常见的操作，用于加载模块或库的功能以便在当前的程序中使用。Python 提供了几种不同的方式来导入模块，可以根据自己的需求选择合适的方式来导入所需的模块或函数。 参考文档：Python导入(import)模块的方法-CJavaPy 1、导入整个模块
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摘要： Python 中使用 Seaborn 进行基本的数据排名分析通常涉及到可视化数据的分布和排名。Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的数据可视化库，提供了丰富的图表类型，使得数据分析更加直观。可以对数据进行初步的排名分析，了解数据的基本分布情况，从而为更深入的数据分析打下基础。 1、
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摘要： 1、C/C++调用mac命令的方法 使用system()函数或者创建子进程执行外部命令。 1）system() 函数 属性描述 原型 int system(const char * command) 功能 执行 shell(Linux/Unix系统) 命令， 参数字符串command为命令名 说
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摘要： Linux命令是对Linux系统进行管理的命令。对于Linux系统来说，无论是中央处理器、内存、磁盘驱动器、键盘、鼠标，还是用户等都是文件，Linux系统管理的命令是它正常运行的核心，与之前的DOS命令类似。linux命令在系统中有两种类型：内置Shell命令和Linux命令。本文主要介绍Lin
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摘要： Seaborn 是一个建立在 Matplotlib 基础上的 Python 可视化库，用于创建各种统计图形和数据可视化。类别散点图（Categorical scatter plots）是用于显示一个或两个分类变量的分布的图表。Seaborn提供了几种函数来创建类别散点图。可以使用 catplot
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摘要： 在 .NET 中，C# 默认情况下是一种安全的、不支持直接使用指针的语言。然而，C# 支持在特定情况下使用不安全代码（即可以使用指针的代码）。使用不安全代码意味着放弃了 C# 和 .NET 运行时提供的一些安全保障，因此必须谨慎使用。不安全代码可能会增加程序出错的风险，特别是与内存管理相关的错误
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摘要： 1、使用 scatterplot 绘制双变量分布 scatterplot() 函数用于绘制双变量分布图形，通常用于研究两个变量之间的关系。使用scatterplot()函数可以绘制两个变量之间的散点图。常用参数如下， 参数 描述 x x轴上的数据。 y y轴上的数据。 hue 用于分组数据的列名
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摘要： Python是一种支持多种编程范式的语言，包括面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP）。面向对象编程是一种编程模式，它使用“对象”来表示数据和操作数据的方法。面向对象编程在Python中非常有用，特别是在处理复杂的数据结构和系统时，它可以帮助组织和管理代码，
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摘要： Seaborn库是一个基于Matplotlib的数据可视化库，它提供了更高级的接口来绘制各种统计图形，包括单变量分布图。要在Seaborn中绘制单变量分布，最常用的函数是distplot（在Seaborn的新版本中，这个函数被替换为displot和histplot）。 1、使用 distplot
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摘要： Java中，System 类和 Runtime 类提供了一些关键的功能，用于与底层操作系统以及运行时环境进行交互。System类是Java标准库中的一个类，提供了对JVM的一些基本访问和控制方法。Runtime 类实例封装了运行时环境。为Java程序提供了与底层系统交互的强大工具，但也需要谨慎使
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摘要： 参考文档：Python Matplotlib 常见图形绘制-CJavaPy 1、折线图（Line Plot） 绘制折线图（Line Plot）是一项基础且常用的功能。折线图非常适合展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。使用plt.plot() 函数用于在坐标轴上绘制折线图（Line Plot）
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摘要： 参考文档：Java中内部类的使用总结-CJavaPy 1、非静态内部类 非静态内部类，也就是成员内部类，是定义在另一个类内部的非静态类。这种内部类与外部类之间有着密切的联系，它可以访问外部类的所有成员（包括私有成员），同时外部类也可以访问内部类的所有成员（包括私有成员）。 public clas
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摘要： 参考文档：.Net(C#)内存堆和栈-CJavaPy 1、栈（Stack） 栈是一种线性数据结构，它以先进先出（LIFO）的方式管理数据。栈主要用于存储方法调用的信息，包括局部变量、方法参数和返回地址等。每个线程都有自己的栈。栈上的数据存储空间由编译器自动管理，因此它具有高速读写的特点。栈上的数
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摘要： 1、绘制图像 使用 plt.subplots()可以创建一个图形对象以及一个或多个子图（axes）对象。使得在同一个窗口中绘制多个图像变得非常简单和直观。使用 plt.subplots()，可以轻松地管理多个子图的布局，并且可以对每个子图进行独立的绘图和自定义设置。常用参数如下， 参数 说明 n
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摘要： CentOS 7 中，firewalld 是默认的防火墙管理工具，但若更熟悉或者更喜欢使用 iptables，可以按照以下步骤禁用 firewalld 并安装 iptables。 参考文档：CentOS7中禁用firewall,安装iptables-CJavaPy 1、禁用firewall 需要
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摘要： apply、call 和 bind 是用于调用函数的三种不同方式，它们的主要区别在于函数调用时的上下文（this 关键字）以及参数传递的方式。call 和 apply 是用于立即调用函数并设置 this 上下文的方法，它们的主要区别在于参数传递的方式。bind 不会立即执行函数，而是创建一个新的
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摘要： 1、添加标题和轴标签 使用 plt.title("标题文本") 方法来添加图表标题。使用 plt.xlabel("X轴标签") 和 plt.ylabel("Y轴标签") 方法来添加X轴和Y轴的标签。常用参数如下， 函数 描述 plt.title( label, loc='center', pad
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摘要： 1、Matplotlib 的三层结构 Matplotlib 是一个用于在 Python 中创建二维图表的库。为了更好地理解和使用 Matplotlib，重要的是要了解其三层结构：容器层（Container Layer）、辅助显示层（Helper Layer）和图像层（Artist Layer）。
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摘要： 参考文档：.Net(C#)基础类型-CJavaPy 在.NET框架中，C# 提供了一系列的基础类型（也称为原始类型或内置类型），这些类型是构建更复杂数据结构和执行操作的基础。这些基础类型主要可以分为两大类：值类型和引用类型。值类型和引用类型的主要区别在于它们的存储位置和如何处理数据的复制。理解这
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摘要： 假设我们有一个电子商务公司的销售数据，包含了客户购买记录、商品价格、购买日期等信息。我们的目标是分析这些数据，提取有价值的信息，例如总销售额、最畅销的产品、销售趋势等。 1、安装引用Pandas 如没有安装 Pandas，可以通过 pip 安装它。参考下面的文档。然后在 Python 脚本或 J
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摘要：1、使用官方 Python 安装程序 参考文档：Python在windows上安装配置方法(Python2和Python3) 具体操作如下， Windows下安装Python，我们可以参考这个文档教程来安装，下载 Python 安装程序，选择与您操作系统版本相对应的安装程序。对于 Windows 用
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摘要： 1、Pandas 的绘图功能 Pandas 内置的绘图功能进行数据可视化是一种快速且有效的方法，它主要依赖于 Matplotlib 库。Pandas 提供了多种绘图类型，适用于不同的数据分析和可视化需求。 1）折线图 使用plot()绘制拆线图，常用参数如下， 参数 描述 x 一维数组或列表，表
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摘要： 参考文档：.NET(C#) 实现 Windows 11 快捷键切换声音输入设备-CJavaPy 1、切换声音输入设备 Audio Switcher 用于在不同的音频输入和输出设备之间快速切换。适合那些经常需要在多个音频设备（如耳机、扬声器、麦克风等）之间切换的用户。一个底层COM库，用于在运行W
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摘要： Matplotlib中文显示问题通常与字体设置和系统环境相关。本文主要介绍Python Matplotlib 设置中文字体的方法，以及相关的示例代码。 1、使用font_manager的FontProperties解决 通过FontProperties来设置字符及大小，来解决中文显示的问题，代码
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摘要： NN NLog是一个流行的开源日志记录框架，用于在.NET应用程序中记录日志。它提供了强大的日志记录功能，具有灵活的配置选项和多种目标，可将日志记录到不同的输出位置，例如文件、数据库、控制台等。本文主要介绍.NET 6 中配置使用NLog，以及相关示例代码。 1、安装引用NLog 使用NLog需
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摘要： 1、数据合并 数据合并是指将两个数据集合并为一个数据集的过程。数据集的列名和数据类型是否一致。如果不一致，需要进行数据类型转换或重命名。数据集的索引是否一致。如果不一致，需要进行索引重置或合并。数据集的缺失值处理。可以使用均值、中位数或众数填充缺失值，也可以删除缺失值。 1）merge() 根据
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摘要： NLog 配置文件中，布局渲染器（layout renderers）是一种机制，用于在日志消息中插入动态内容或格式化信息。它们允许您将变量、属性、日期时间信息等添加到日志消息中，以便更详细地记录和分析日志。布局渲染器是在${}中包含的占位符，会在运行时替换为实际值。 1、所有的布局参数 变量名
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摘要： 1、处理缺失数据 处理缺失数据是数据清洗过程的一个重要部分。缺失数据可以以多种方式出现，最常见的是作为 NaN（Not a Number）。处理缺失数据涉及使用 isna() 或 isnull() 检测缺失值，fillna() 填充缺失值，dropna() 删除包含缺失值的行或列，以及 inte
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摘要： NumPy（Numerical Python）是一个用于科学计算的库，它提供了对多维数组（例如矩阵）和一系列数学函数的支持。NumPy 中包含了处理 NaN（Not-a-Number）和 Inf（Infinity）等特殊值的功能。本文主要介绍一下Python Pandas NumPy 中 NaN
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摘要： Python的Pandas库是一个强大的数据处理和分析工具，其中数据选择与过滤是其核心功能之一。这些功能使用户能够高效地访问、修改、筛选出数据集中的特定部分。数据选择与过滤功能提供了数据操作的强大灵活性，使得数据分析工作流程变得更加高效和精确。本文主要介绍Python Pandas 数据选择与过
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摘要： 1、DataFrame 和 Series 的基本概念 DataFrame 和 Series 是Pandas中两种最基本的数据结构，它们为数据分析和处理提供了强大的功能。 Series 是一种一维数组结构，类似于 Python 中的列表或者 NumPy 的数组。每个 Series 对象都有一个索引
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摘要： NumPy是Python中用于处理数组和数值计算的强大库。它提供了多维数组对象（称为numpy.ndarray或简称为数组），Numpy数组的赋值是比较方便的，本文主要介绍Python numpy 数组修改赋值的方法，以及相关示例代码。 1、一般使用索引赋值 赋值方式和C#和Java待语言类似，
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摘要： 1、安装 Pandas 1）确保已安装Python Pandas 需要 Python 环境。可以通过在终端或命令提示符中运行 python --version 来检查是否已安装 Python。 2）安装 Pandas 使用 Python 的包管理器 pip 进行安装： pip install p
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