参考代码：Ultra-Fast-Lane-Detection 1. 概述 导读：现有很多车道线检测方法都是基于分割网络去做的，这就导致了其在车道线检测困难场景（严重遮挡和极限光照条件下）下的适应性和infer速度上存在问题。在困难场景下车道线的检测往往很依赖车道线区域的上下文和全局信息的获取，但传统
Nginx+Keepalived实现简单的服务高可用 一般情况下，如果我们做小型项目，前端用一个nginx做反向代理即可，大概是这样的 image.png 但是，作为互联网项目，纯2C的话必然需要做高可用，不仅后端的Server有N个，Nginx同样需要有N个，一主N备，当有一个服务器挂掉的时候，服务能瞬间
文章目录 前言一、附近门店功能redis实现mongodb实现 总结 前言 最近公司项目需要实现附近的门店功能，通过查询资料发现很多方法都可以实现。 包括Mysql,Redis,Mongodb,PostgreSQL等 其中分别选择了redis和mongodb进行实现。 一、附近门店功能 redis实现 redis4.0.14版本
本文主要整理自 https://blog.csdn.net/tanlangqie/article/details/78656588 并在此基础上补充 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import * from numpy import * data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index = list(
对于简单Java类而言，其核心开发结构如下： 类名称一定要有意义，可以明确的描述某一类事物；类之中的所有属性都必须使用private进行封装，同时封装后的属性必须要提供有setter、getter方法；类之中可以提供多个构造方法，但是必须要保留无参构造方法；类之中不允许出现任何的输出语句，所有内
uboot 环境变量加载过程分析 在uboot的初始化过程中，环境变量的初始化加载过程如下： board_r.c/initr_env() ---> env/common.c/env_relocate() ---> env/env.c/env_load() 在env_load()函数中，会根据启动介质（mmc spi）去选择env存储位置，然后调用相应介质的load函数将环境变量读取
什么是缺陷密度？ 缺陷密度是软件/模块在特定运行或开发期间确认的缺陷数量除以软件/模块的大小。它使人们能够决定某个软件是否已准备好发布。 缺陷密度是按每千行代码（即 KLOC）计算的。 如何计算缺陷密度 测量缺陷密度的公式： 缺陷密度=缺陷数量/版本大小 版本的大小可以用一行代码（Lo
结合金融场景演示Matplotlib模块的操作 一、数据来源——Tushare Tushare大数据开放社区免费提供各类金融数据。数据丰富：拥有丰富的数据内容，如股票、基金、期货、数字货币等行情数据，公司财务、基金经理等基本面数据；获取简单：SDK开发包支持语言，同时提供HTTP Restful接口，最大程
pom文件要加两个依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java --> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.38</version> </dep
目录 简介 主要参数分析 颜色color 风格linestyle(可自己设置linewidth 图例位置loc(默认即可）
我们对 DataFrame 进行选择，大抵从这三个层次考虑：行列、区域、单元格。 其对应使用的方法如下： 一. 行，列 --> df[] 二. 区域 --> df.loc[], df.iloc[], df.ix[] 三. 单元格 --> df.at[], df.iat[] 下面开始练习： import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random
数据查询分析 1.1数据的建立 # coding:utf-8 # 编码申请 import pandas as pd # 导入pandas工具包，pd可以理解为给工具包起的别名 from pandas import DataFrame # 表示pandas中要导入的类 data = {'ID':['000001','000002','00
git项目如何查看代码提交数量 git log --since="2018-02-13" --before="2022-01-26" --author="$(git config --get user.name)" --pretty=tformat: --numstat | gawk '{ add += $1 ; subs += $2 ; loc += $1 - $2 } END { printf "added lines:
import copy class Solution(object): def combinationSum2(self, candidates, target): if candidates is []: return [] results = [] result = [] candidates.sort() def bp(candidates, target, loc,
def saveAsNewExcelFile(input_file_path_plan): # get cared macro info from testplan and save as 'MacroInfo.xlsx' getInfo = pd.read_excel(input_file_path_plan, sheet_name="frequency_plan", dtype=str, keep_default_na=False) fo
用loc,iloc,直接取值三种方法;对DataFrame,Series，行和列进行操作 import pandas as pd #读取college数据集 college = pd.read_csv('data/college.csv', index_col='INSTNM') iloc通过行标签取数 索引值的下标 # 选取第61行 pd.options.display.max_rows = 6 college.iloc[60]
在使用matplotlib画图时，少不了对性能图形做出一些说明和补充。一般情况下，loc属性设置为'best'就足够应付了或者用相应的Location Code=0 plt.legend(handles = [l1, l2,], labels = ['a', 'b'], loc = 'best') 或 直接loc = 0 : plt.legend(handles = [l1, l2,], label
我有一个简单的DataFrame,我需要获得特定单元格的值.以下是我的DataFrame示例： >>> airports.sample(5) iata name city state country 2144 M15 Perry County Linden TN USA 2391 N69 Stormville Stormville NY
文章目录 一、MLP是什么？二、实例演示1.引入库2.分类图形可视化3.分离数据4.建立模型5.训练模型6.对数据进行预测并计算精确度 一、MLP是什么？ 示例：MLP是多层感知器，是深度学习中的重要内容。 二、实例演示 1.引入库 首先先将数据加载进来 代码如下 ： import pandas as pd
什么是缺陷密度？计算的公式及示例 什么是缺陷密度？ 缺陷密度是软件/模块在特定运行或开发期间确认的缺陷数量除以软件/模块的大小。它使人们能够决定某个软件是否已准备好发布。 缺陷密度是按每千行代码（即 KLOC）计算的。 如何计算缺陷密度 测量缺陷密度的公式： 缺陷密度=缺陷数
我的Python心路历程 第十期 （10.13 股票实战可视化之单股年度趋势类比) 通常我们在很多地方所能看到的大都是单只某时间段（可以是多年）的横向（日、周、月）趋势分析，但按照年度为跨度来进行多年度的数据维度类比似乎没有人做过，今天我就尝试一下吧，难点在于数据获取和整理。 假设两只
import pandas as pd import numpy as np import altair as alt import pymysql from sqlalchemy import create_engine import seaborn engine = create_engine('mysql+pymysql://xxxx') sql = ''' select case_name ,result, platform_name,
出于对字符串的恐惧，我决定小小的总结一下FFT/NTT在字符串匹配方面的使用。 NOTICE：这是我在做题目时的总结，内容并非全部原创，可能存在对相关题解的借鉴。 $对于含通配符的匹配问题 描述：在某些题目中，我们可能会遇到可以匹配任何字符的通配符 通常，我们定义匹配函数 \(P(x)\): \[P
思考这样一道题目： 给你一个文件（近6G的文件）里面包含了全国人民（大约14亿）的年龄数据（大约是0~180左右），现在需要统计每个年龄段有多少人？ 单机+2cpu+2G内存 以上情况你如何以最高效的的方法来解决这个问题？ 用数组来解决： int[0] 这个下标0表示年龄 int[0] 的值是表示0岁的有多少人
1、统计单个提交者的代码量 将下面的 --author="username" 中的username换成具体提交者，然后执行即可 git log --author="username" --pretty=tformat: --numstat | awk '{ add += $1; subs += $2; loc += $1 - $2 } END { printf "added lines: %s, removed lines: %s, tota
