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一、生成数据表 1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用： import numpy as np import pandas as pd 2、导入CSV或者xlsx文件： df = pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))
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添加行df.loc[]以及df.append()两种方法， 添加列df[]和df.insert()两种方法。 一、添加行 1.采用loc[]方法 loc方法和iloc方法一样，可以索引DataFrame数据，一般是通过data.loc[index, col] = value # 构造一个空的dataframe import pandas as pd df = pd.DataFrame
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摘要 本文主要介绍 SystemView 可视化分析工具，以及如何在 RT-Thread 上使用它对系统进行调试分析。 简介 随着 MCU 的性能越来越强，嵌入式产品的功能越来越复杂，对于系统的调试和分析提出了新挑战，调试某个功能或问题通常需要花费大量精力，SystemView 是一款帮助用户进行系统调试和分析的强大工具，能够显著缩短开发和调试时间，提高开发效率。本文的目的在于帮助大家在 RT-T
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日志是非常重要的系统文件，管理员每天的重要工作就是分析和查看服务器的日志，判断服务器的健康状态。但是日志管理又是一项非常枯燥的工作，如果需要管理员手工查看服务器上所有的日志，那实在是一项非常痛苦的工作。有些管理员就会偷懒，省略日志的检测工作，但是这样做非常容易导致服务器出现问题。 那么我们有取代的方案吗？有，那就是日志分析工具。这些日志分析工具会详细地查看日志，同时分析这些日志，并且把分析的结果通
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1. 介绍 本篇会介绍三个关于分析nginx日志信息的工具。 2. nginx_log_analysis 这个工具是由一位叫LEO的网友提供的，它的博客是http://linux5588.blog.51cto.com/，它是用python语言写的，只是用来分析nginx日志，它的输出比较简单，以IP为主，可以查看每个IP的访问的流量，次数，占比等信息。 先获取这个python文件。 # 下载 $
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get_file get_file(fname, origin, untar=False, md5_hash=None, cache_subdir='datasets') 从给定的URL中下载文件, 可以传递MD5值用于数据校验(下载后或已经缓存的数据均可) 参数 fname: 文件名 origin: 文件的URL地址 untar: 布尔值,是否要进行解压 md5_hash: MD5哈希值,用于
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有时候，对于我们的决定只要有一点点的数据支持就够了。一点点的变化，可能就决定了我们产品的好坏。我们可能会因此而作出一些些改变，这些改变可能会让我们打败巨头。 这一点和 Growth 的构建过程也很相像，在最开始的时候我只是想制定一个成长路线。而后，我发现这好像是一个不错的 idea，我就开始去构建这个 idea。于是它变成了 Growth，这时候我需要依靠什么去分析用户喜欢的功能呢？我没有那么多的
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一、本功能说明 对全站数据进行导出备份或者将备份的数据库恢复 注意事项： 备份数据请确保根目录的caches文件夹具有写入权限。 二、子功能导航 1.数据备份 2.数据还原 3.数据修复 三、功能详解 1.数据备份 1).如何进入本功能 导航栏 选择扩展 -> 菜单栏 选择 数据库工具 2).界面解释 点击后显示如下界面 界面详述 1). 分卷大小： 您可以自行定义单个数据包文件的大小，不建议
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现在，我们可以捕捉并过滤网络流量了，那就让我们学以致用，来做一个简单使用的程序吧。 在本讲中，我们将会利用上一讲的一些代码，来建立一个更实用的程序。 本程序的主要目标是展示如何解析所捕获的数据包的协议首部。这个程序可以称为UDPdump，打印一些网络上传输的UDP数据的信息。 我们选择分析和现实UDP协议而不是TCP等其它协议，是因为它比其它的协议更简单，作为一个入门程序范例，是很不错的选择。让我
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笔试+3轮面试，笔试题比较开放，主要考察一些基本的概念，业务一面：首先自我介绍，面试官就简历提问，接着会跟你一个具体的案例让你回答如何识别黑产用户，附加口述一道智力测试题，最后是反问，整体面试很轻松，由于反问阶段表现得很好，所以一面后三分钟就通知结果了。 二面应该是部门leader面，更多的还是深挖简历的内容，真的很细很细，面完以后感觉表现一般，然后hr通知结果待定，基本没戏了。