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InfluxDB是一个高性能的时序数据库(Time-Series Database, TSDB),用于存储和分析时间序列数据的开源数据库,它非常适合于处理大量的时间戳数据,如金融市场数据、IoT 设备数据、监控数据等,尤其适合处理大量的时序数据和高频数据。 主要特性有: • 内置HTTP接口,使用方便 • 数据可以打标记,查询可以很灵活 • 类SQL的查询语句 • 安装管理很简单,并且读写数据很高效 • 能够实时查询,数据在写入时被索引后就能够被立即查出
全球定位系统(GPS)是现代技术的支柱之一,广泛应用于交通导航、科学研究、智能设备等领域。GPS接收机通过接收来自卫星的信号,确定设备的地理位置,并将这些位置信息记录在数据文件中。 这些数据文件通常包含大量的信息,如时间、位置、海拔高度、卫星状态等。本篇文章将通过解析这些数据文件,展示如何利用Python和Folium库实现数据的读取、处理和可视化,帮助读者深入理解GPS数据的处理过程。
当我们的网站上线后首先会遇到什么,可能不一定是自己的客户,而是来自网络的攻击。 今天我们分享的开源项目,它是登顶GITHUB的开源WAF,让黑客不敢越雷池一步,并且还是国产的开源项目,它就是:雷池(SafeLine)
斯坦福大学数据科学博士Chris Albon在GitHub上发布了一份超火的机器学习漫画小抄,发布仅仅一天就斩获GitHub榜首标星暴涨120k,小编有幸获得了一份并把它翻译成中文版本,今天给大家分享出来!
变量和数据类型是Python编程的基础,理解这些概念对于编写高效和正确的代码至关重要。通过本文的介绍,希望你能对Python中的变量和常用数据类型有一个清晰的认识,并能够在实际编程中灵活运用这些知识。
运算符是Python编程中的重要组成部分,理解并熟练使用这些运算符有助于编写高效、简洁的代码。本文详细介绍了算术运算符、比较运算符、逻辑运算符和赋值运算符的使用方法,并通过综合示例展示了它们在实际编程中的应用。希望通过本文的介绍,您能更好地掌握Python中的运算符。
Python 中的元组(Tuple)是一种有序的、不可变的数据结构,它是序列的一种特殊形式,就像一个固定大小的盒子,一旦放入物品就无法更换或移除。 元组可以包含任何类型的数据,如数字、字符串甚至是其他元组。 相比列表,元组在很多场景下提供了更高效、安全的选择。
在日常的开发和运维过程中,某些端口被意外占用是一个常见的问题。这种情况可能导致服务无法启动或冲突。本文将介绍如何通过Python脚本查找并终止占用指定端口的进程,以确保系统的正常运行。
LlamaIndex(前身为 GPT Index)是一个数据框架,为了帮助我们去建基于大型语言模型(LLM)的应用程序。 主要用于处理、构建和查询自定义知识库。 它支持多种数据源格式 excel,txt,pdf,md 等等,并且以创建高效的数据结构以便快速检索著称,允许我们用自然地语言区查询数据,而不需要学习复杂的查询语言或了解底层数据结构。
针对python中类对象和json的相关转化问题, 本文介绍了4种方式,涉及了三个非常强大的python库jsonpickle、attrs和cattrs、pydantic,但是这些库的功能并未涉及太深。在工作中,遇到实际的问题时,可以根据这几种方法,灵活选取。 再回到结构化测试数据的构造,当需要对数据进行建模时,也就是赋予数据业务含义,pydantic应该是首选,目前(2024.7.1)来看,pydantic的生态非常活跃,各种基于pydantic的工具也非常多,建议尝试。
Python 类库(模块)极其丰富,这使得 Python 几乎无所不能,不管是传统的 Web 开发、PC 软件开发、Linux 运维,还是当下火热的机器学习、大数据分析、网络爬虫,Python 都能胜任。 今天给小伙伴们分享的这份Python入门教程大全是从gitee上扒下来的,这套教程不是教科书,不会玩弄概念,而是力求口语化和通俗化,让读者尽快入门。
通过这些步骤和示例,可以看到Python在物联网领域的广泛应用和强大功能。Python不仅能够轻松实现硬件控制和数据处理,还能通过丰富的库和工具支持高效的开发、部署和运维。随着物联网技术的不断发展,Python将继续在智能家居、工业自动化、智慧城市等领域发挥重要作用,为开发者提供更多的创新和高效的解决方案。
Python作为一种简洁、灵活且功能丰富的编程语言,可以与各种API轻松集成,Jenkins的API也不例外。借助于Python中的python-jenkins模块,我们可以轻松地编写脚本来连接到Jenkins服务器,并执行各种操作,如创建、删除、构建Jobs等。这种自动化的方式不仅提高了效率,还使得CI/CD流程更加灵活和可控。
SMOTE是一种强大的过采样技术,可以有效地处理不平衡数据集,提升分类器的性能。通过imbalanced-learn库中的SMOTE实现,我们可以轻松地对少数类样本进行过采样,平衡数据集。在实际应用中,我们可以根据具体数据集的特点和需求,选择合适的过采样方法。
词云也叫文字云,是一种可视化的结果呈现,常用在爬虫数据分析中,原理就是统计文本中高频出现的词,过滤掉某些干扰词,将结果生成一张图片,直观的获取数据的重点信息。今天,我们就来学习一下Python生成词云的常用库wordcloud。
通过搜索印象错误信息:ValueError:Only supported for TrueType fonts,几乎大部分人给出的选项都是让你指定TrueType fonts路径,或者新下载TTF字体,并重新指定,但是这两种解决方案并无法解决报错。 在真正解决问题之前,先来介绍几个与之相关的知识点,对于有经验的人,这样的知识点完全是“小菜”,但是对于初学者,这种知识点就是因为缺少相关实践而无从下手,无从搜索引擎。
MATLAB(Matrix Laboratory)是MathWorks公司推出的用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境的商业数学软件。 MATLAB具有数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、数字图像处理、财务与金融工程等功能,为众多科学领域提供了全面的解决方案。
说到人工智能必然要了解机器学习,从信息化软件,到电子商务,然后到高速发展互联网时代,到至今的云计算、大数据等,渗透到我们的生活、工作之中,在互联网的驱动下,人们更清晰的认识和使用数据,不仅仅是数据统计、分析,我们还强调数据挖掘、预测。 机器学习就是对计算机一部分数据进行学习,然后对另外一些数据进行预测与判断。 机器学习的核心是”使用算法解析数据,从中学习,然后对新数据作出决定或预测”。也就是说计算机利用已获取的数据得出某一模型,然后利用此模型进行预测的一种方法,这个过程跟人的学习过程有些类似,比如人获取一定的经验,可以对新问题进行预测。
Quart 是一个异步的 Web 框架,它使用 ASGI 接口(Asynchronous Server Gateway Interface)而不是传统的 WSGI(Web Server Gateway Interface)。这使得 Quart 特别适合用于构建需要处理大量并发连接的高性能 Web 应用程序。与 Flask 类似,Quart 也非常灵活,可以轻松地构建 RESTful API、WebSockets、HTTP/2 服务器推送等。
词云(Word Cloud),又称为文字云或标签云,是一种用于文本数据可视化的技术,通过不同大小、颜色和字体展示文本中单词的出现频率或重要性。在词云中,更频繁出现的单词会显示得更大,反之则更小。
保护个人隐私和数据安全变得尤为重要。VPN(虚拟私人网络)是一种有效的解决方案,可以帮助我们在网络上匿名浏览,保护数据传输的安全性。虽然市面上有许多商业VPN服务,但你也可以通过Python自己搭建一个简单的VPN。本文将介绍如何用Python建立自己的VPN。
isort,全称是 "Import Sorting",是一个 Python 工具,用来对 Python 代码中的导入语句进行排序和格式化。它可以帮助我们按照一定的规则对导入的模块进行排序,使得代码更加整洁,易于阅读和维护。
在这篇文章中,我将探讨如何使用同步和异步方式插入数据到MongoDB,并对两种方式的性能进行对比。并将通过Python中的 pymongo 和 motor 库分别实现同步和异步的数据插入,并进行测试和分析。
UDP(用户数据报协议)是一种无连接的传输层协议,因其不保证数据包的顺序到达和不具备内置重传机制,导致在网络拥塞、接收缓冲区溢出或发送频率过快等情况下容易出现丢包现象。为应对这些问题,可以在应用层实现重传机制、使用前向纠错码等方法。这些方法在一定程度上可以缓解UDP通信中的丢包问题,提高数据传输的可靠性和效率。
Python的练手项目有哪些值得推荐? 已经有6.4W关注,700W次浏览,回答都有450条了,本来遇到这种问题我是不会回答的,毕竟已经有太多人给出了答案,我再去回答就没什么意义了。 但想了想确实有很多刚学Python的并不清楚从哪里去找项目来练手,于是就有了这篇文章,基于这个目的,我也是找了好久,最后还是选择了分享这份手册,毕竟里面有细致的讲解,确实更适合练手一些。
今天给小伙伴们分享一份15年技术大牛用247个实战案例剖析的Python教程,这份教程全程彩图讲解,告别枯燥!60秒学会⼀个⼩例⼦,带你系统学习Python,从⼊门到⼤师。 涵盖了Python基础、Python字符串和正则、Python⽂件和⽇期、Python三⼤利器、Python绘图、Python之坑、Python第三⽅包、机器学习和深度学必知算法、Python实战、Pandas数据分析案例实战十大篇幅的精品案例教程
根据5月份的TIOBE指数分析,Python几乎是Java的两倍,以目前的情况来看,Java想重回巅峰怕是遥遥无期,反倒是Python开始了霸榜之旅。 无论任何一门语言,都是需要不断的花时间,花精力去学习的,python也不例外,虽然很多人都在说python如何如何的简单,但并不意味着你可以随便学学敷衍了事。
Python提供了多种遍历字典的方法,可以根据实际需要选择合适的方法。无论是需要单独访问键或值,还是同时需要键和值,Python的字典都提供了简单而有效的方式来处理这些需求。
在 Django 中,QuerySet 的 filter() 方法是一个强大的工具,用于从数据库中检索数据并根据指定的条件进行筛选。在本文中,我们将介绍如何使用 filter() 方法来执行各种类型的数据查询操作。
随着互联网的普及和发展,线上购票已经成为人们生活中不可或缺的一部分。然而,在抢购热门演出门票时,往往会遇到抢票难、抢票快的问题,有时候一秒钟的延迟就意味着与心仪的演出擦肩而过。为了解决这个问题,技术爱好者们开始探索利用Python多线程技术来提高抢票效率。本文将介绍Python实现大麦网抢票的四大关键技术点,帮助读者了解抢票脚本的核心原理,并通过示例代码详细说明实现过程。
Python 多进程想要实现将日志输出到同一个文件中,使用同一个日志句柄,且日志需要按照日期,大小回滚。
Spring Cloud集成Dubbo 目前Dubbo在国内还是有较多公司在使用的,一方面是因为Dubbo作为阿里巴巴开源的一个SOA服务治理解决方案,在国内发展较早,有比较好的先发优势;另一方面是因为在国内很多工程师对Dubbo框架都比较熟悉,有比较完善的文档介绍和实例;还有,Dubbo框架的性能优势和基于SPI的扩展机制也是Dubbo的优势所在。
代理模式 所谓代理,是指它与被代理对象实现了相同的接口,客户端必须通过代理才能与被代理的目标类进行交互,而代理一般在交互的过程中(交互前后),进行某些特定的处理,比如在调用这个方法前做前置处理,调用这个方法后做后置处理。 代理又分为静态代理和动态代理两种方式,Spring的AOP采用的是动态代理的方式 Spring通过动态代理对类进行方法级别的切面增强,动态生成目标对象的代理类,并在代理类的方法中设置拦截器,通过执行拦截器中的逻辑增强了代理方法的功能,从而实现AOP。
Dubbo架构进阶 Dubbo架构主要包含四个角色:消费者、提供者、注册中心和监控系统。
之前已经把网络 I/O 相关要点都盘了,还剩 select/poll/epoll 这几个区别没说,这篇就来搞搞它们,并且是从完全理解原理的角度来区分它们。 本来是要上源码的,但是感觉没啥必要,身为应用开发者我觉得理解原理就行了,源码反正看了就忘了,理解才是最重要!所以我就尽量避免代码且用大白话来盘一盘这三个玩意。 话不多说,发车。
内容导读:MQ作为一款中间件,就需要承载全公司所有业务系统使用需求,并高效稳定运行。因此,MQ对本身运行效率有着非常苛刻的诉求。 为了实现高效率,其实需要很多方面一起配合来完成。比如存储方式、内存使用、负载均衡等等。 本文就RocketMQ为了实现高效的读写速率在存储架构上所做的努力,进行下阐述。
首先 我碰到了一个问题,一个数据包从我们的电脑上,经过层层的交换机、路由器到达目标服务器的过程中,数据包会有哪些改动,是如何一步步传递过去又是如何返回回来的?
本文将介绍 SpringMVC 中内容协商,可能有朋友听过,没听过的估计觉得很陌生,不管怎么样,先告诉你一点,这篇是非常重要的一个知识点,一定不要错误,坚持看完,一定会有大量收获。
大促、抢券、抢红包 系统在面临大促时,会面临笔直上升的流量访问趋势。如果流量是“慢慢爬升”,这对系统的考验其实是很一般的。系统最怕的就是笔直上升的流量直线趋势。如下面这种图,直线几乎为90度爬升,每秒超过5,000,8,000甚至几万的并发。
今天这篇文章介绍一下Spring Cloud Gateway整合OAuth2.0实现认证授权,涉及到的知识点有点多,有不清楚的可以看下陈某的往期文章。
TCP与UDP基本区别 基于连接与无连接 TCP要求系统资源较多,UDP较少; UDP程序结构较简单 流模式(TCP)与数据报模式(UDP); TCP保证数据正确性,UDP可能丢包 TCP保证数据顺序,UDP不保证 UDP应用场景: 面向数据报方式 网络数据大多为短消息 拥有大量Client 对数据安全性无特殊要求 网络负担非常重,但对响应速度要求高
本篇将介绍 Redis 中的持久化技术,主要有两种: RDB持久化 和 AOF持久化
操作Excel实现导入导出是个非常常见的需求,之前介绍了一款非常好用的工具EasyPoi。有读者提出在数据量大的情况下,EasyPoi占用内存大,性能不够好。今天给大家推荐一款性能更好的Excel导入导出工具EasyExcel,希望对大家有所帮助!
自 1996 年诞生以来,Java 语言长期在最受欢迎的编程语言排行榜中占据领先地位。除了语言本身的优秀特性之外,Java 语言持续演进、不断发展也是它能够保持长盛不衰的重要原因。Java 语言的功能和性能都在不断地发展和提高,但是 冷启动开销较大 的问题长期存在,难以从根本上解决。 Java 语言也因此在 Serverless 场景下无法与 Node.js、Go 等快速启动的语言竞争,落于下风。在这种背景下,作为能够从根本上解决冷启动问题的 Java 静态编译技术 有了用武之地,开始在业界崭露头角,为 Java 语言注入了新的竞争力。
今天的主题:接口幂等性的解决方案。本来是想把对象的存储过程和内存布局肝出来的,但是临时产生了变化,哈哈,这部分内容我们留在下一期吧,有句话说的好,好事多磨,对吧。 在实际项目开发中接口是我们在开发中经常接触到的,而且是经常经常要写,每一个项目可能都会伴随着大量的接口开发,在涂鸦的这几个月,基本上就是在与接口作斗争了,新需求除了业务相关就是设计表和接口编写了。 当然,在接口设计中我们要考虑很多问题,安全性,格式,设计等等,今天我们先来聊聊,在高并发环境下,接口幂等性的解决方案有哪些。
灵魂拷问: 应对高并发系统有没有一些通用的解决方案呢? 这些方案解决了什么问题呢? 这些方案有哪些优势和劣势呢?
Redis 分布式锁使用 SET 指令就可以实现了么?在分布式领域 CAP 理论一直存在。 分布式锁的门道可没那么简单,我们在网上看到的分布式锁方案可能是有问题的。 「码哥」一步步带你深入分布式锁是如何一步步完善,在高并发生产环境中如何正确使用分布式锁。
互联网公司的项目没有不用到MQ(消息队列)的,在简历中写上项目中用到MQ,也算是亮点之一。既然你写了,面试官就会问,你对MQ到底了解多少?
在工作中,我们或多或少都用到过锁,今天我们就来讨论分布式场景下,我们可以通过哪种方式来解决锁的问题,这也是我在面试中经常遇到的一个问题,搞定他,非常重要。
Java 在运行时会将内存划分为若干个区域,粗略的可以将内存划分为堆区和栈区,堆区主要存储 Java 对象。栈区主要记录对象的引用地址。