产品经理都在做什么？——浅谈产品实现的流程作者：山重水复 撰写日期：2011-9-28产品经理，Product Design（Manager），PDM/PD。产品多种多样，水杯、家电、食品……这里特指互联网领域的产品。产品经理也是指互联网领域做产品的人。我们今天来谈谈产品经理，即PD，都是些什么人？都在做什么？一、谁是产品经理？有本很神奇的书《人人都是产品经理》，说的挺好，
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2023-10-25 18:41:22
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## pandas (pd) 的定义与用途
### 引言
在现代数据科学和分析中，Python是一种广泛使用的编程语言，其丰富的库和框架使得数据处理变得更加高效和便捷。在众多的Python库中，pandas无疑是其中最为重要和流行的一个。pandas为数据操作提供了高效、灵活的数据结构，能够让用户以更加直观和方便的方式处理和分析数据。
### pandas 的定义
pandas是一个开源的
前言调试线上的 Python 程序时，虽然 PyCharm 可以实现远程调试，但 pdb 才是最便捷的方式，本文简单介绍 pdb 工具的使用，希望各位除了掌握 PyCharm 调试技巧外，还可以掌握 pdb 的最基本用法。学习一个调试工具，可以从最关键的 4 个功能开始学习：1. 如何设置断点（新增、删除）2. 如何执行断点代码3. 如何查看内存中的数据4. 如何操作内存中的数据pdb 是 pyt
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2024-08-16 10:05:09
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# 项目方案：使用Pandas在Python中进行数据处理和分析
## 介绍
Pandas是一个强大的数据处理和分析库，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。本项目方案将使用Pandas来处理和分析一个示例数据集，展示Pandas的基本用法和功能。
## 项目概述
本项目将使用一个虚构的电商数据集，该数据集包含了订单信息、产品信息和客户信息等。我们将使用Pandas来进行数据清
原创
2023-09-08 07:25:41
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# 如何定义pd (Python Dataframe)
## 介绍
在Python中，pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了高效的数据结构和数据操作方法。其中的主要数据结构是DataFrame，它可以看作是一个二维表格，类似于Excel或SQL中的表。DataFrame的灵活性使得它成为处理和分析数据的理想工具。
本文将介绍如何在Python中定义pd，即如何创建和操作DataFra
原创
2023-08-13 04:17:23
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Python 中定义函数有两种方法，一种是用常规方式 def 定义，函数要指定名字，第二种是用 lambda 定义，不需要指定名字，称为 Lambda 函数。Lambda 函数又称匿名函数，匿名函数就是没有名字的函数，函数没有名字也行?当然可以啦。有些函数如果只是临时一用，而且它的业务逻辑也很简单时，就没必要非给它取个名字不可。好比电影里面的群众演员，往往他们的戏份很少，最多是衬托主演，跑跑龙套，
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2023-09-27 15:52:13
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java的方法类似于其它语言的函数，是一段用来完成特定功能的代码片段，一般情况下，定义一个方法包含以下语法：方法包含一个方法头和一个方法体。下面是一个方法的所有部分：修饰符：修饰符，这是可选的，告诉编译器如何调用该方法。定义了该方法的访问类型。返回值类型：方法可能会返回值。reurnValueType 是方法返回值的数据类型。有些方法执行所需的操作，但没有返回值。在着这种情况下，returnVal
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2024-05-30 13:10:00
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第6章 控制流3种控制流语句—— if for while默认pyhon使用ASCII码来解释程序的，默认不支持中文，需要在程序的第一行或者第二行声明编码。官方参考具体参考以下三种方式：1、在文件头部添加注释码# coding=<encoding name> 2、在文件头部添加两行注释码#!/usr/bin/python# -*- coding: &
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2024-08-20 21:40:36
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TypeC连接状态机详解之前的文章已经铺垫了我们需要了解得一些基本得TypeC接口规范内容，并附图TypeC整个连接过程，状态得变化和定义；今天详细说明TypeC在DRP的情况下，是如果实现连接，或者说在软件角度，这个连接过程到底是什么样子的，这将会为学习PD，以及TypeC其他功能作为一个基础；我们首先还是看一个图： 上图是在typec规范内DRP情况下，并try source的一个连接状态图；
本篇详细说明merge的应用，join 和concatenate的拼接方法的与之相似。pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
left_index=False, right_index=False, sort=True,
suffixes=('_x', '_
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2023-11-27 16:45:16
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文章目录1、PDB2、PySnooper 参考：https://mp.weixin.qq.com/s/ziUIyYPpAjq-g_CgQ_kFcQ 1、PDBpdb是Python中的一个内置模块，启用pdb后可以对代码进行断点设置和跟踪调试。为了演示方便，我们准备一个样例程序pdb_test.py： 之后在终端中输入python -m pdb pdb_test.py命令，进入pdb的调试模式：
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2023-11-30 15:53:49
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1. XGBoost自定义损失函数与评价指标（python）在python中，有两种调用xgboost模型的方法，分别成为xgboost原生接口方法，和xgboost的sklearn接口方法。损失函数就是指目标函数，也就是深度学习中常说的loss目标，是一个可以优化的函数。评价指标是指在训练过程中关注的评价模型质量的指标，如f1、auc等。以下以多分类问题为例，分别解释。1.1 xgboost原生
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2024-01-06 05:52:49
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机器学习之Python常用函数及模块整理1. map函数2. apply函数3. applymap函数4. groupby函数5. agg函数6. lambda函数7. rank函数8. pandas set_option函数: 数据框展示设置9. eval和ast.literal_val：字符串解析10. python中日期函数10.1 strftime函数: datetime类--->
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2023-11-30 22:26:32
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python作为一种具有相对简单语法的高级解释语言，即使对于那些没有编程经验的人来说，Python也是简单易操作的。强大的Python库让你事半功倍。在处理文本信息时，通常我们需要从word、PDF文档中提取出信息，而PDF是最重要和最广泛使用的用来呈现和交换文件的数字媒体之一，。PDF包含有用的信息，链接和按钮，表单域，音频，视频和业务逻辑。python库很好地集成并提供处理非结构化数据源。运用
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2023-09-14 08:16:12
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之前在学习循环的时候就用到了列表，但列表是什么呢？列表是python的内置数据结构。在c++中类似列表的东西称之为容器，容器就是用来装东西用的。列表就是用来装一组东西的容器，像是一个动态数组。python中的列表使用[]括起来，每个元素之间用逗号隔开，就像这样 [1,2,3]。(我猜)列表是非常非常常用的一种数据结构。接下来学习一下列表的使用。 1.列表的创建： 创建列表很简单，直
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2023-12-27 07:08:36
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要计算1+2+3，我们可以直接写表达式：>>> 1 + 2 + 3
6要计算1+2+3+...+10，勉强也能写出来。但是，要计算1+2+3+...+10000，直接写表达式就不可能了。为了让计算机能计算成千上万次的重复运算，我们就需要循环语句。Python的循环有两种，一种是for...in循环，依次把list或tuple中的每个元素迭代出来，如果你觉得理解的还不够透彻可以去小
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2023-06-27 14:56:55
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# 如何跳出BIOS：PD的实用指南
在计算机使用过程中，BIOS（基本输入输出系统）是一个极其重要的组件。它是计算机启动时的第一个程序，主要负责硬件初始化以及为加载操作系统准备环境。然而，有时候我们可能需要在BIOS设置中进行调整，而之后又想要安全地跳出BIOS，回到操作系统界面。对于新手用户来说，这可能会引发困惑。本文将为您详细介绍如何在BIOS中设置并有效跳出。
## BIOS界面概述
原创
2024-09-03 04:24:03
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很多工作会让大家接触到很多的PDF格式文件，对于这类格式的文件，大家在处理的过程中可能会觉得麻烦，因为PDF的本身是不可编辑的，要编辑什么的大家不知道该怎么下手，接下来小编跟大家介绍一下要合并PDF该怎么办。借助软件1、对于PDF文件，大家合并需要借助PDF转换器，转换器可以在电脑浏览器中下载下来。2、打开PDF转换器，在操作页面选择PDF的其他操作这项功能，在这项功能的下面，会有一些不同的功能，
# 如何进入 BIOS
在计算机维护和故障排除过程中，有时需要进入计算机的 BIOS 设置界面。BIOS（基本输入/输出系统）是一个存储在计算机主板上的固件程序，控制硬件初始化、系统启动和配置。下面将介绍如何在不同品牌的计算机上进入 BIOS 设置界面。
## 进入 BIOS 的通用方法
通常，在计算机开机过程中，按下特定的按键组合即可进入 BIOS 设置界面。最常见的按键组合是 `F2`、
原创
2024-06-04 05:09:01
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在现代数据分析中，用户常常需要依赖Pandas（pd）与Python的结合，以便进行高效的数据处理与分析。然而，在这种融合过程中，可能会遇到各种问题，本文将详细记录"pd融合Python"的问题解决过程，包括背景、现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化。
### 用户场景还原
某数据分析团队在使用Pandas进行大规模数据分析时，发现运行时间远超预期。团队使用Python处理超过10GB
