1 正文 (1)int转string s := strconv.Itoa(i) 等价于s := strconv.FormatInt(int64(i), 10) (2)int64转string i := int64(123) s := strconv.FormatInt(i, 10) 第二个参数为基数,可选2~36 注:对于无符号整形,可以使用FormatUint(i uint64, base int) (3)string转int i, err := strconv.Atoi(s) (4)stri

golang学习笔记13 Golang 类型转换整理 go语言string.int.int64.float64.complex 互相转换 #string到intint,err:=strconv.Atoi(string)#string到int64int64, err := strconv.ParseInt(string, 10, 64)#int到stringstring:=strconv.Itoa(int)#int64到stringstring:=strconv.FormatInt(int64,1

---恢复内容开始--- 注: 本博文系原创,转载请标明原处. 题外话:春节过后,回到学校无所事事,感觉整个人都生锈一般,没什么动力,姑且称为"春节后遗症".在科赛官网得到关于NBA的详细数据,而且又想对于自己学习数据挖掘半年以来做一次系统性梳理,就打算做一份关于杜兰特的技术特点的数据分析报告(本人是杜迷),可以称得上寓学于乐吧.话不多说,开工..... 1 杜兰特 VS Who? 既然要说杜兰特的技术特点,总是要对比吧,不然怎么知道他的特点呢?这里我主要是从几个方面选择:一.球员的位

数据分析模块pandas和matplotlib补充 面向百度式编程 面向百度式工作 遇到没有见过的知识点或者是相关知识点一定不要慌,结合百度和已知的知识点去学习 pandas模块补充 基于numpy构建的 奠定了python数据分析领域的地位 两大数据结构 Series DataFrame 读取和导出相关文件 文件命名 1.一旦软件出现了未知错误 有可能就是因为路径是中文的情况 推荐你们项目文件和软件目录的命名最好都用英文 简介 基于Numpy构建 pandas的出现,让Python语言成为使用

Thrift协议实现目前有二进制协议(TBinaryProtocol),紧凑型二进制协议(TCompactProtocol)和Json协议(TJsonProtocol). 前面的两篇文字从编码和协议原理方面分析了TBinaryProtocol和TCompactProtocol协议,下面对TJsonProtocol协议做一下分析. TJsonProtocol协议相对比较简单,在网络中以文本方式传输,易于抓包分析和理解. 1. 数据类型表示方式和简写 数据类型 数据类型 Json协议节点简写 C++

Thrift的紧凑型传输协议分析: 用一张图说明一下Thrift的TCompactProtocol中各个数据类型是怎么表示的. 报文格式编码: bool类型: 一个字节. 如果bool型的字段是结构体或消息的成员字段并且有编号,一个字节的高4位表示字段编号,低4位表示bool的值(0001:true, 0010:false),即:一个字节的低4位的值(true:1,false:2). 如果bool型的字段单独存在,一个字节表示值,即:一个字节的值(true:1,false:2). Byte类型:

1.使用*号来展开序列,*是序列展开,每个元素都当做一个参数.ls = (1, 2, 3);foo(ls),这样foo只有一个参数,就是ls这个列表本身foo(*ls), foo得到3个参数,分别为1 2 3,等价于foo(1,2,3) 2.python 读写文件中 w与wt ; r与rt 有何区别? 't' 表示‘text mode’, 相对应的是"binary mode' 就是说你是以文本模式打开,还是二进制模式打开.因为默认就是文本模式,所以'rt' 等价于'r' 3.int64与int的

1.GO语言实现的简单TCP服务代码 package main import ( "net" "fmt" ) var ( maxRead = 1100 msgStop = []byte("cmdStop") msgStart = []byte("cmdContinue") ) func main() { hostAndPort := "localhost:54321" listener := initSer

github:https://github.com/ZhangzheBJUT/blog/blob/master/reflect.md 一 反射的规则 反射是程序执行时检查其所拥有的结构.尤其是类型的一种能力.这是元编程的一种形式.它同一时候也是造成混淆的重要来源. 每一个语言的反射模型都不同(同一时候很多语言根本不支持反射).本节将试图明白解释在 Go 中的反射是怎样工作的. 1. 从接口值到反射对象的反射 在主要的层面上.反射仅仅是一个检查存储在接口变量中的类型和值的算法. 在 reflect

Io Programming Guide     Introduction Perspective Getting Started Downloading Installing Binaries Running Scripts Interactive Mode Syntax Expressions Messages Operators Assignment Numbers Strings Comments Objects Overview Prototypes Inheritance Metho

本文属于<InfluxDB系列教程>文章系列,该系列共包括以下 15 部分: InfluxDB学习之InfluxDB的安装和简介 InfluxDB学习之InfluxDB的基本概念 InfluxDB学习之InfluxDB的基本操作 InfluxDB学习之InfluxDB的HTTP API写入操作 InfluxDB学习之InfluxDB数据保留策略(Retention Policies) InfluxDB学习之InfluxDB连续查询(Continuous Queries) InfluxDB学习之

导读: 分类问题是机器学习应用中的常见问题,而二分类问题是其中的典型,例如垃圾邮件的识别.本文基于UCI机器学习数据库中的银行营销数据集,从对数据集进行探索,数据预处理和特征工程,到学习模型的评估与选择,较为完整的展示了解决分类问题的大致流程.文中包含了一些常见问题的处理方式,例如缺失值的处理.非数值属性如何编码.如何使用过抽样和欠抽样的方法解决分类问题中正负样本不均衡的问题等等. 作者:llhthinker 欢迎转载,请保留原文链接:http://www.cnblogs.com/llhthin

需求: 某某金融大亨想涉足金融网贷,想给网贷平台取一个名字,那么取什么名字,名字里面包含哪些关键字,在行业内的曝光率会相比较高一些呢? 可以理解为: 你负责某某网贷平台的网络推广工作,如何进一步优化各广告推广平台上的搜索关键词,这些网贷平台的名称都有啥共同点? 其实就是: 想看看各网贷平台名称的高频词汇,给各平台的名称划下重点   找数据: 获取所有网贷平台的平台基本名称数据,这样子才能进行下一步工作 把网贷之家上所有平台的数据找出来,这样就可以了 读取数据: import pymysql im

利用TFRecords存储与读取带标签的图片 原创文章,转载请注明出处~ 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me TFRecords其实是一种二进制文件,虽然它不如其他格式好理解,但是它能更好的利用内存,更方便复制和移动,并且不需要单独的标签文件 TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features).我们可以写一段代码获取你的数据, 将数据填入到Example协议内存块(protoco

go提供了一套统一操作database的sql接口,任何第三方都可以通过实现相应的driver来访问感兴趣的数据库.譬如我们项目中使用的Go-MySQL-Driver. go提供了一套很好的机制来处理数据库的查询操作,譬如官方的例子: age := 27 rows, err := db.Query("SELECT name FROM users WHERE age=?", age) if err != nil { log.Fatal(err) } for rows.Next() { v

Golang的unsafe包是一个很特殊的包. 为什么这样说呢? 本文将详细解释. 来自go语言官方文档的警告 unsafe包的文档是这么说的: 导入unsafe的软件包可能不可移植,并且不受Go 1兼容性指南的保护. Go 1 兼容性指南这么说: 导入unsafe软件包可能取决于Go实现的内部属性. 我们保留对可能导致程序崩溃的实现进行更改的权利. 当然包名称暗示unsafe包是不安全的. 但这个包有多危险呢? 让我们先看看unsafe包的作用. Unsafe包的作用 直到现在(Go1.7),

Data Mining in Python: A Guide 转载原文:https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/(全英) 译文: 1.数据挖掘和算法 数据挖掘是从大型数据库的分析中发现预测信息的过程.对于数据科学家来说,数据挖掘可能是一项模糊而艰巨的任务 - 它需要多种技能和许多数据挖掘技术知识来获取原始数据并成功获取数据.您需要了解统计学的基础,以及可以帮助您大规模进行数据挖掘的不同编程语言. 本指南将提供一个示

一.数值型int(默认值 0) int 整数 32位系统占4个字节(-2^31~2^31-1).64位系统占8个字节(-2^63~2^63-1)uint 32位系统占4个字节(0~2^32-1).64位系统占8个字节(0-2^64-1)rune 范围(-2^31~2^31-1) 等价int32,表示一个Unicode码byte 范围(0~255),当要存储字符时选用byte 1.int的有符号类型 int8 有符号 8 位整型 (-128 到 127) int16 有符号 16 位整型 (-32

一.统计数据频率 1. values_counts pd.value_counts(df.column_name) df.column_name.value_counts() Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)[source] Return a Series containing counts of unique values. 参数详解 normaliz

利用pandas对数据进行预处理然后再使用matplotlib对处理后的数据进行数据可视化是数据分析中常用的方法. 第一组例子(星巴克咖啡店) 假如我们现在有这样一组数据:星巴克在全球的咖啡店信息,如下图所示.数据来源:starbucks_store_locations. 店铺总数排名前10的国家 # coding=utf-8 # 统计店铺数排名前10的国家 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplot

1.1数组对象基础 .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .tab