目录 简介 一、数据清洗 二、项目分析 三、数据集处理 1.空值删除 2.平均值填充 3.中位数填充 4.众数填充 5.线性回归算法填充 6.随机森林算法填充 四、保存新数据集 1. 导入必要的库 2. 数据读取与初步筛选 3. 空值检查 4. 特征与标签分离 5. 标签编码 6.数据…

目录 一、概述 （一）series 1、组成 2、创建方式 3、Series常用属性 （二）DataFrame 1、组成： 2、构建方式 （三）数据导入和导出 二、加载数据集 加载部分数据 loc / iloc 三、分组和聚合计算 需求…

【算法题详解】奇偶配对求素数伴侣 —— 匈牙利算法应用 一、题目背景 在某些算法题中，我们会遇到“配对”问题： 给定一组整数，需要将其中的 奇数和偶数配对，要求每一对的和为 素数。问题是：最多能组成多少对素数伴侣&…

自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/11784143 #DeepLabV3~植叶病害检测 使用深度学习进行疾病检测是加快植物病理学过程的好方法。在大多数情况下，在使用深度学习时，我们会使用图像分类或疾病（对象）检测。…

一、原理介绍采用超螺旋滑模控制( STSMC)来调节转速外环和定子dq轴电流内环,以提升响应速度,抑制转速脉动和电流脉动,从而提升系统的动态性能和稳态性能。进一步地,为提升系统在外界负载扰动下的鲁棒性,设计扩张状态观测器( ESO)观测扰动,将负载扩张为新的状态量,在负载转矩突变…

文章目录 1. 字符集与字符编码 1.1. 字符集 1.2. 字符编码 1.3. 两者的关系 2. 字符编码的发展历史 2.1. 第一个阶段 ASCII编码 2.1.1. ASCII 2.1.2. EASCII 2.2. 第二个阶段 本地化 2.2.1. ANSI 2.2.2. ISO/IEC 8859-N 2.2.2.1. 什么是ISO/IEC 8859-N? 2.2.2.2. ISO 8859-1的…

LAMP 架构部署：LinuxApacheMariaDBPHP 一、LAMP 架构概述 LAMP 是一套经典的开源网站服务架构，由四个开源组件组成： Linux：操作系统基础平台 Apache（httpd）：网页服务器，处理 HTT…

1.INTRODUCTION 深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，DCNNs）已经在计算机视觉领域内多种任务类型中达到了SOTA的结果，比如图像分类，目标检测，语义分割，人体姿态估计等。相比传…

PGM（Portable Graymap Format）是一种便携式灰度图像格式，属于Netpbm图像格式家族（还包括PPM彩色图像、PBM二值图像等），因其结构简单、易于解析而被广泛用于计算机视觉、图像处理等领域。 一、PGM格式的核心…

来自 Oracle Oracle Java SE Support Roadmap*† ReleaseGA DatePremier Support UntilExtended Support UntilSustaining Support8 (LTS)**March 2014March 2022December 2030*****Indefinite9 - 10 (non-LTS)September 2017 - March 2018March 2018 - September 2018Not Avai…

一般来说，C是C语言的拓展，里面的很多东西都是为了解决C语言的不足而提出的，其中类就是一个典型的例子。本文包含的知识点：类的定义，访问限定符，实例化及其定义，this指针。类的定义定义class sta…

在 C 中，p q 和 *p *q 是两种完全不同的操作，它们的行为和影响有本质区别。下面我将详细解析这两种操作，包括它们的内存影响、使用场景和潜在风险。一、p q（指针赋值指针）1. 行为解释将指针 q 中存储的内存地址复制…

目录 引言：MySQL 2025生态与技术演进 一、视图（View）：数据抽象与安全访问层 1.1 视图的核心价值与应用场景 1.2 视图创建与管理的进阶操作 1.2.1 基础语法与算法选择 1.2.2 可更新视图的限制与解决方案 1.3 视图性能优化策…

题目背景数据为洛谷自造。题目描述给出一个长方形的长和宽，求长方形的周长和面积。输入格式两个整数 a,b（1≤a,b≤10000），分别表示长方形的长和宽，以空格隔开。输出格式两个整数，分别表示长方形的周长和面积…

一、关于产品 1.1 产品介绍 NVIDIA Nsight Deep Learning Designer 是一款面向 AI 推理开发者的可视化建模与优化工具。它支持基于 ONNX 格式的神经网络模型编辑、结构可视化、性能分析与 TensorRT 引擎导出，帮助用户更高效地设计、调优和部署高性能推理模型。该工…

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高效、灵活且可扩展的梯度提升决策树（GBDT）算法实现，由陈天奇博士于2014年开发。它已成为机器学习竞赛和工业应用中广泛使用的强大工具。XGBoost 核心原理1.1 算法本质XGBoos…

1.线程间同步机制线程间同步机制：让多个线程在执行某个任务时，具有先后顺序的执行。信号量：实现线程间同步。操作步骤： 1. 定义信号量对象 ：sem_t 2. 初始化信号量 ： sem_init();int sem_init(sem_t *sem,…

在机器学习项目中，数据预处理是构建高性能模型的基础环节。高质量的数据预处理往往比复杂的算法选择对最终结果的影响更大。本文将全面介绍数据预处理的流程、技术和最佳实践。为什么需要数据预处理？现实世界的数据几乎总是"脏"的，…

目录 一、MongoDB 基础认知 什么是 MongoDB？ 二、环境准备 安装 MongoD 三，MongoDB 核心操作 1， 数据库操作 2， 集合（类似表）操作 3， 文档（类似行）操作 插入文档…

1 环境准备 pip install pyhive pandas matplotlib seaborn2 Hive 建表 & 造数（Hive 里执行一次即可） CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales (dt string,amount int );INSERT INTO sales VALUES (2024-01,120),(2024-02,150),(2024-03,130),(2024-04,18…