文章目录1.读取本的数据集2.查看数据的前5行3.将salary列的数据转换为最大值和最小值的平均值4.将数据根据学历进行分组计算平均值5.将createTime列转换为月日6.查看所索引，数据类型和内存信息7.查看数值型列的汇总统计8.新增一列根据salary将数据分为三组9.按照salary列队数据降序排序10.取出第33行的数据1.读取本的数据集#读取本地的数据集#数据集可以私信我我发给你们，同样也可以df=pd.read_excel('data1.xlsx')df2.查看数据的前5行使用head()函数查看数据的前几行，可以传入具体的数，默认是5#查看数据的前5行df.head()3.
Elasticsearch注意事项客观地说，Elasticsearch确实是个好工具，毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱，以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。对于Elasticsearch而言，想掌握好这门技术，除需要对它的用法了如指掌外，还需要对技术中的各种陷阱了然于心。这里总结一些关于Elasticsearch的使用要点。1）如何使用Elasticsearch设计表结构？2）Elasticsearch的存储结构。3）Elasticsearch如何修改表结构？4）Elasticsearch的准实时性。5）Elasticsearc
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引子看到各个巨佬都用Emoji表情，于是也想搞搞。先百度了一波，说直接使用符号代码，然后markdown里就直接可以，但是符号代码感觉影响文档的编写体验，于是想能不能直接复制呢，这样既方便又直观。于是就产生了这篇博文。下面简单介绍下两种方案。符号代码法例如：在md文件里写:joy:，然后在线预览就是😂。网址见文章底部。直接复制法就是找到想要的表情，直接复制。CV大法好啊！ctrlc+ctrlv，都是我们的！网址见文章底部。部分示例表情😀😀😃😄😁😆😅😊😍😘😗😚😛🤗🤨物品💩👾💭💅👂🧠👀👁️🛀🛌👣🥄🔪🏺🗺️🎠符号标志💟💯💢💥💫💦💨💣💤🏻🏼🏽🏾🏿⚓🕛♠️自然💐🌸💮🌹🥀🌺🌻🌼🌷🌱🌲🌳🌴🌵🌿🏝️手势箭头👋
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我是乐羊，一个热爱风险防控的人，之前参与过蚂蚁Glocal多个站点从0到1的建站和高可用建设，目前正在参与蚂蚁大安全的高可用建设。无论是一个域，一个BG，还是一个站点，虽然范围有大有小，对象有所不同，但其高可用的理念都是相通的，今天将自己对高可用的一点点思考以及总结的【nPRT公式】分享给大家。本文采用“高可用是什么，为什么要高可用，怎么做高可用，为什么这么做，软件风险又在哪里”的逻辑来介绍。高可用是一种控制风险的能力高可用是一种面向风险设计，使系统具备控制风险，提供更高的可用性的能力。为什么要高可用对于一个公司而言，“为什么要高可用”可以完整理解为“公司为什么要（做系统）高可用”。以公司为对
我是乐羊，一个热爱风险防控的人，之前参与过蚂蚁Glocal多个站点从0到1的建站和高可用建设，目前正在参与蚂蚁大安全的高可用建设。无论是一个域，一个BG，还是一个站点，虽然范围有大有小，对象有所不同，但其高可用的理念都是相通的，今天将自己对高可用的一点点思考以及总结的【nPRT公式】分享给大家。本文采用“高可用是什么，为什么要高可用，怎么做高可用，为什么这么做，软件风险又在哪里”的逻辑来介绍。高可用是一种控制风险的能力高可用是一种面向风险设计，使系统具备控制风险，提供更高的可用性的能力。为什么要高可用对于一个公司而言，“为什么要高可用”可以完整理解为“公司为什么要（做系统）高可用”。以公司为对
[点击?关注「全栈工程师修炼指南」公众号]设为「⭐️星标」带你从基础入门到全栈实践再到放弃学习！涉及网络安全运维、应用开发、物联网IOT、学习路径、个人感悟等知识分享。希望各位看友多多支持【关注、点赞、评论、收藏、投币】，助力每一个梦想。【WeiyiGeekBlog's-花开堪折直须折，莫待无花空折枝 】作者主页:【 https://weiyigeek.top】博客地址:【 https://blog.weiyigeek.top 】作者答疑学习交流群：欢迎各位志同道合的朋友一起学习交流【点击?加入交流群】,或者关注公众号回复【学习交流群】。目录计算机科学导论学习笔记第1章基础绪论1.1图灵模型(
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在ChatGPT、大模型备受关注的今天，华人AI学者李沐创业的消息吸引了大家的眼球。消息首先由媒体「亲爱的数据」爆出。「我们正在构建一些大的东西……请持续关注。如果你想从事可扩展基础模型方面的工作，请联系我。」这是前亚马逊机器学习总监AlexSmola在领英上更新的一些内容。资料显示，他已于2023年2月离开亚马逊，然后参与创办了一家名为Boson.ai的公司并担任CEO。据称，一同参与创业的可能还有亚马逊首席科学家李沐。不过，现在李沐并没有官宣加入的消息，我们只能从新公司的GitHub项目和一些推特帖子中找到一些蛛丝马迹。链接：https://github.com/boson-ai/home
