一，collections模块：在python中原有的内置数据类型（dict、list、set、tuple等）的基础上，该模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。1.Counter（计数器）: Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作
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2024-02-26 20:24:17
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统计在一个文件中，每个单词出现的次数，并取前十名[root@zhu ~]# python jiang.py
[('[', 108), ('#', 76), ('if', 67), ('&&', 64), ('then', 64), ('fi', 59), (']', 58), ('return', 50), ('echo', 49), ('];', 49)]
[root@zhu ~
原创
2014-04-24 22:17:45
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目录实现效果： 代码安装配置模型下载依赖下载问题解决源码依赖解析openCv和dlib的技术选型实现效果：本程序可以将下图第二张照片进行人脸识别，发现相片是否是正向，如果不是就进行相片转正形成下图第一张图。安装配置模型下载首先在我的这篇文件下载相应的人脸识别模型，一般 64标记点就够用，当然你也可以换成68位人脸识别模型 shape_predictor_68_face_landmarks
大部分企业的研究院或设计公司会遇到设计软件或工业软件许可不足的问题，例如CAD辅助设计工具、CAE辅助仿真工具、CAM辅助制造工具，产品生命周期管理软件等；市面上相关的产品都有很多，不同设计工作使用的工具也有不同。但是面对这些工业软件高成本的许可证费用，往往公司会考虑只购买少量正式许可供公司员工使用，或者明明已经新购了许可，为何还是不够用？不管是少量的许可
原创
2022-01-22 17:52:11
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样本数据不平衡是我们建模场景中经常遇到的问题，由于目标类别的分布占比差异较大，使得模型训练难以取得较好的拟合效果，甚至模型结果在实际应用中无效。举个最常见的例子，在信贷场景中构建反欺诈模型时，训练样本数据的欺诈目标群体往往是占比很少，必然需要我们对这种正负样本不平衡的情形进行处理，从而保证模型拟合训练的有效性，并获取满足实际需求的模型结果。 解决样本不平衡的常规方法主要有重采样、样本加权等维度，其
有些统计学术语把握不是特别准确，担心有翻译错的，所以在不确定的地方保留了英文原文
原创
2023-06-11 01:32:18
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JQuery基础案例（仅提供js代码）1. 排行榜效果:（显示隐藏排行榜具体内容）2. Tap选项卡效果:（切换到选中的Tap图片）3. 对联广告效果:（浏览器滚动到一定程度显示广告）4. 折叠菜单效果:（一级菜单点击展开收起）5. 下拉菜单效果:（鼠标移入下拉出二级菜单）6. 弹窗广告效果:（右下角淡出广告）7. 图标特效效果:（图标上滑一周）8. 无限循环滚动效果:（图片无限轮播）9. 微博
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2024-07-09 12:35:54
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在现代数据处理的生态系统中，利用 Apache Hive 和 Apache Spark 的联合来实现大规模数据处理变得越来越普遍。然而，在实际应用中，我发现了一个困扰我们的问题：Hive on Spark 的任务数量偏少，导致资源利用不充分和性能瓶颈的出现。
> **用户原始需求**
> "在使用 Hive on Spark 进行数据处理时，任务数量太少，影响了计算性能。希望能有效增加任务的
Series和DataFrame的基本操作本文均以以下数据为操作演示>>>import pandas as pd
>>> s = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])
>>> s
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
>>> df
出来很长时间了，离开伴随我成长的地方，爹爹，婆婆，小姨还有叔叔，还有一起成长的朋友们，真的很想你们！总想有时间给你们都打个电话，可能都没什么好说的，没什么共同话题了，但是也许我们需要的只是一句：现在还好撒？~~认识了新的人，结交了新的朋友，在新的环境里各自生活着。......昨天给婆婆打了个电话，本来是想问下2老的身体是否还好，却一接通，反变成先问我在这边是怎么生活的，问我的吃，问我的穿.....
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2008-12-19 19:31:23
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阅读本文大概需要 2.8 分钟。最近不少读者和球友，问了我很多这样的问题，比如：张哥，工作已经三四年了，虽说工资还可以，但在一线城市依然看不到买房的希望，该咋办？张哥，最近经济形势不是不太好么，要不要去考个研躲避下风头？等读研出来了，是不是就刚好能赶上行情转好？张哥，写代码写到 35 岁之后，就写不动了，与其等到那时候，不如现在就考虑转行，给点建议，该转什么方向？张哥，不想一辈子做个打工族，也想像
原创
2023-05-16 20:50:21
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# Spark Task 太少的探讨与解决方案
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，性能和资源利用效率通常是我们关注的重点。其中，Spark 的任务（Task）数量和分配对于作业的并行处理能力起着至关重要的作用。当我们遇到 "Spark task 太少" 的问题时，数据处理的性能可能会受到很大影响。本文将深入探讨该问题，并提供解决方案及代码示例。
## 什么是 Spark
原创
2024-10-03 04:35:45
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昨晚一女生发来短信“明晚你有时间吗？我想请你吃饭”确信我没有看错后，很欣喜地答应了，毕竟这种机会不是天天都会有的。我回
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2022-09-01 15:03:58
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两种简单的词频统计，不考虑海量数据的情况。
简单的数据词频统计import string
text = "http requset highclient springboot requset"
data = text.lower().split()
words = {}
for word in data:
if word not in words
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2023-06-02 14:37:17
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小记一下这两天更新服务器版本遇到的各种问题。服务器系统： Gentoo第一天其实本来不打算更新系统的，因为最近想试试免费的SSL证书，于是自然而然搜到了letsencrypt，跟着他们的流程需要安装$ sudo emerge -av app-crypt/certbot app-crypt/certbot-nginx运行了下，结果给出的错误是：!!! The following installed
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2024-10-11 20:48:41
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设置启动级别[root@centos7 ~]# ll /etc/systemd/system/default.target
lrwxrwxrwx. 1 root root 37 2月 24 14:51 /etc/systemd/system/default.target -> /lib/systemd/system/multi-user.target[root@centos7 ~]# ll
统计管理模块Java是一个用来处理和展示系统运行数据的模块，通常涉及数据的收集、处理和展示。本文将为您详细介绍如何构建一个统计管理模块，涵盖从环境准备到实战应用的整个过程，帮助您更好地理解和实现这一功能。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保一个兼容的技术栈，以便我们的模块能够顺利运行。这里推荐使用以下技术：
- **Java 11** 或更高版本
- **Spring Boot** 2
# Java统计模块设计指南
## 引言
欢迎来到 Java 统计模块设计指南。本指南旨在帮助你了解如何设计和实现一个高效和可扩展的 Java 统计模块。作为一名经验丰富的开发者，我将引导你了解整个设计流程，并提供每个步骤需要做的事情和相应的代码示例。
## 整体流程
首先，让我们了解一下整个设计流程。下面的表格展示了设计和实现一个 Java 统计模块的步骤。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-12-03 04:46:25
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第一步，说需求和逻辑统计手机用户的上行和下行以及汇总的手机流量，示例数据见sample文件实现思路： map： 输入：key为行的偏移量(其实就是拆分每一行数据得到的数组的第一个元素)。value为剩余的数组元素 输出：key为手机号，value是一个整体，包括上行、下行、汇总 &nb
