MATLAB学习笔记笔者研究生阶段是学习机器人控制笔者研究生阶段是学习机器人控制导师交待的机器人系统是基于codesys平台，所以打工仔就要学一手言归正传 网上关于codesys平台的ST编程比较少，所以笔者打算将自己在编程应用中遇到的问题整理一下出个免费专辑欢迎订购，我相信经过一系列的专辑你会掌握这门语言。 st语言是类c语言，语法差不多，专辑不会讲太多语法知识，语法资料：链接：https://
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2024-03-14 22:00:41
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1编码器作用： 用于位置处理。2它的属性： &
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2024-06-07 21:05:41
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一、数据导入与导出（一）、csv文件的数据导入与导出import pandas
# 将1.csv数据导入到data变量中
data = pandas.read_csv(
# 文件路径
'D:/1.csv',
# 设置engine参数，使得路径中含义中文不会报错
engine='python',
# 设置编码格式
encoding='utf8'
)
# 数据导出
# 定义数据框
d
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2023-06-19 23:18:02
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1.NumPy数值计算 NumPy是使用Python进行科学计算的基础包，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。它包含：一个强大的N维数组对象复杂的（广播）功能用于集成C / C ++和Fortran代码的工具有用的线性代
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2023-06-16 17:01:36
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文章目录插入数据方式1：VALUES的方式添加方式2：将查询结果插入到表中更新数据删除数据MySQL8新特性：计算列插入数据使用
原创
2022-08-05 20:02:03
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什么是异常？异常即是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响了程序的正常执行。一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。异常是Python对象，表示一个错误。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行。常见的异常有：其中，我们经常能遇到的ERROR有：KeyboardInterrupt、Exception、AssertionError、Attribu
原创
2021-03-06 06:33:24
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为了从大数据中挖掘出有价值的信息，需要有针对大数据的数据处理系统。目前，一些大型的互联网企业，例如谷歌、Facebook 等企业都研发了针对大数据的数据处理系统。1)批量数据处理系统：这种系统是对互联网中产生的海量的静态的数据进行处理。例如对客户在网站中的点击量和网页的浏览量等数据进行处理，从而或者客户对哪些商品比较偏爱。谷歌公司研发的 GFS(Google File System，即大规模分散文
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2023-10-15 21:14:05
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文章目录一、数据区域读取填充数字1、填充ID2.排序二、数据筛选、过滤三.数据可视化——柱状图1、对这张图表进行柱状图操作（X轴为Name，Y轴为Age）2、单用matlab库把上面的内容再做一遍3、分组柱图深度优化a、对该表格进行分组柱图b.两组数据（2016，2017）c.排序d.对图表添加标题e.对图表的x轴和y轴进行名称表示f.对x轴的文字的角度进行旋转4.叠加水平柱状图a.原始数据b.
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2023-05-29 16:54:16
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大数据处理技术大数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。主要环节1.大数据采集：数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型海量数据，是大数据知识服务模型的根本。2.大数据预处理：完成对已接
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2023-06-05 22:52:29
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数据预处理 文章目录数据预处理1.前言2.数据探索2.1缺失值分析2.2 异常值分析2.2.1 简单统计量分析2.2.2 3$\sigma$原则2.2.3 箱线图分析2.3 一致性分析2.4 相关性分析3.数据预处理3.1 数据清洗3.1.1 缺失值处理3.1.2 异常值处理3.2 数据集成3.2.1 实体识别3.2.2 冗余属性识别3.2.3 数据变换3.2.4 规范化3.2.5 连续属性离散化
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2023-08-14 22:56:22
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函数:每个DBMS都有特定的函数。 举例说明：DBMS函数的差异 函数 语法 提取串的组中部分 数据类型转换 Access使用MID（）； DB2、Ora
原创
2013-12-29 15:36:17
770阅读
1. privateprivate 子句是将一个或者多个变量声明为线程私有的变量， 声明后指定的线程有他的私有副本，其他线程无法访问， 即使在并行程序外由同名的变量也不会起任何作用， 而且并行程序中的变量不会共享到并行程序之外。code： （c++)#include <iostream>#include <omp.h>using namespace std;int main(){ in
原创
2021-08-31 15:54:31
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首先了解使用python进行数据处理常用的两个包：numpy和pandas。numpy最重要的特点就是n维数组对象ndarray是一个快速而灵活的大数据集容器，它是一个通用的同构数据多维容器，即所有的元素必须是相同的类型，每个数组有一个shape（表示维度大小的元组），一个dtype（说明数组数据类型的对象）。1.创建数组常使用的函数有：array,arange 例如： array函数： aran
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2023-09-16 21:26:25
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1、选择建模数据 我们的数据集有太多的变量，很难处理，我们需要将这些海量的数据减少到我们能理解的程度。 我们肯定要选择变量的一列来进行分析，故我们需要查看数据集中所有列的列表名，这是通过数据框架的Columns属性完成的。 以之前的墨尔本房价为例 import pandas as pd
# 将文件路径保存到变量以便于访问
melbourne_file_path =
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2023-06-26 13:24:05
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有时候更多数据处理从语言角度，调用不同api处理数据。但是从业务的角度想就很少了，最近从业务的角度了解了下常见数据处理的方法，总结如下：标准化：标准化是数据预处理的一种，目的的去除量纲或方差对分析结果的影响。作用：1、消除样本量纲的影响；2、消除样本方差的影响。主要用于数据预处理 归一化：将每个独立样本做尺度变换从而使该样本具有单位LP范数。 主成分分析：主成分分析是将原来指标
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2023-12-31 15:21:44
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本文参考Paul Barry所著的《Head First Python》一书,参考代码均可由http://python.itcarlow.ie/站点下载。本文若有任何谬误希望不吝赐教~ 二. 代码模块
1. 准备学习
(1)数据读取
with o
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2024-01-16 10:57:48
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1. 引言在大数据时代，实时数据的处理需求日益增加。从金融交易监控到社交媒体实时分析，流处理（Stream Processing）成为解决这些问题的重要技术。本文将详细探讨流处理的核心概念、常见框架及其应用，并通过代码实现一个简单的流处理任务。2. 什么是流处理？2.1 流处理的定义流处理是指对持续产生的实时数据进行分析和处理。与批处理（Batch Processing）不同，流处理能够即时处理数
GAMIT-GLOBK数据处理报告 一．处理任务 利用GAMIT-GLOBK软件对2011年年积日为94天的shao, lhaz, xian, kunm, bjfs, urum共6个IGS测站的GPS测量数据进行处理，并对处理结果进行评估。 二．处理步骤 安装虚拟机和Linux系统 在win7系统下
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2024-02-29 10:44:15
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作者:高戈
高戈SEM自动化管理工具的原理分享。 首先要有API，搜索引擎方提供的API使工具可以自动导出数据，导出之后自动化管理工具会对数据进行阅读分析。一般的自动化管理工具都会提供转化跟踪的功能，而且所有工具优化的必须一个程序。 然后是ROI规则，根据规则搜索
高戈SEM自动化管理工具的原理分享。 首先要有API，搜索引擎方提供的API使工具可以自动导出数据，导出之后自动
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2024-05-28 14:57:50
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在数据分析和处理中，缺失值是一个需要引起我们重视的问题。通过识别和定位缺失值，并选择合适的处
原创
2024-06-02 14:39:15
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