Irene181 Irene181
4年前
手把手教你用Python实现Excel中的Vlookup功能
一、前言大家好,我是崔艳飞。工作中经常会遇到,需要把两张Excel或Csv数据表通过关键字段进行关联,匹配对应数据的情况,Excel虽有Vlookup函数可以处理,但数据量大时容易计算机无响应,可能出现数据丢失,处理速度较慢是软肋,而Python只需几行代码就能轻松实现,且处理速度快,详细如下。二、项目目标用Python实现两张Excel或Csv表数据关
秃头王路飞 秃头王路飞
3年前
浏览器工作原理
浏览器渲染过程浏览器渲染1.解析HTML文件,构建DOM树,同时浏览器主进程负责下载CSS文件2.CSS文件下载完成,解析CSS文件成树形的数据结构,然后结合DOM树合并成RenderObject树3.布局RenderObject树(Layout/reflow),负责RenderObject树中的元素的尺寸,位置等计算4.绘制RenderObject树(paint),绘制页面的像素信息5.浏览器主进程将默认的图层和复合图层交给GPU进程,GPU进
Karen110 Karen110
4年前
pandas创始人手把手教你利用Python进行数据分析(思维导图)
导读:Python是目前数据科学领域的王者语言,众多科学家、工程师、分析师都使用它来完成数据相关的工作。由于Python具有简单易学、语法灵活的特点,很多需要处理数据的人士想要学习,主要有两大类:财经类、统计类背景人员,他们的日常工作有大量数据需要处理、分析,但对于学习使用计算机领域的编程语言Python又感到无从下手。一些想要学习
梁君牧 梁君牧
4年前
操作系统-简答题-合集
操作系统简答题合集(一)操作系统引论1.简述操作系统的功能?答:操作系统是计算机资源的管理者。主要有处理机管理、存储管理、设备管理、文件管理。此外,操作系统还为用户提供使用操作系统硬件系统的接口,分别是命令接口、程序接口、图形接口。操作系统的四个基本特征是并发、共享、异步、虚拟。2.解释以下术语:资源、多道程序
Wesley13 Wesley13
3年前
10、图像的几何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换
1.几何变换的基本概念  图像几何变换又称为图像空间变换,它将一副图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。我们学习几何变换就是确定这种空间映射关系,以及映射过程中的变化参数。图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算:1.原图像任意像素
Wesley13 Wesley13
3年前
4项技巧使你不再为PHP中文编码苦恼
PHP程序设计中中文编码问题曾经困扰很多人,导致这个问题的原因其实很简单,每个国家(或区域)都规定了计算机信息交换用的字符编码集,如美国的扩展ASCII码,中国的GB231280,日本的JIS等。作为该国家/区域内信息处理的基础,字符编码集起着统一编码的重要作用。字符编码集按长度分为SBCS(单字节字符集),DBCS(双字节字符集)两大类。早期
Wesley13 Wesley13
3年前
NFS部署教程
NFS(NetworkFileSystem)即网络文件系统,是FreeBSD支持的文件系统中的一种,它允许网络中的计算机之间通过TCP/IP网络共享资源。在NFS的应用中,本地NFS的客户端应用可以透明地读写位于远端NFS服务器上的文件,就像访问本地文件一样。简单的来说:它就是是可以透过网络,让不同的主机、不同的操作系统可以共享存储。NFS在文件传送或信
Easter79 Easter79
3年前
SVG 坐标系统
在开始学习如何绘图之前,我们先来看一下SVG的坐标系统。与很多计算机绘图所使用的坐标系统一样,SVG也使用了网格坐标系统。这种坐标和我们以前在数学中学过的坐标有些不同。数学中的坐标是由x轴(水平横向延伸)和y轴(垂直纵向延伸)交织组成,交点被称为坐标原点(0,0)。原点沿x轴向右为正值,反之为负值,沿y轴向上
Stella981 Stella981
3年前
LiveVideoStack线上分享第五季(十三):高性能视频硬件编码
面向4G/5G场景下视频业务的爆发以及用户对于更高画质的要求(直播、短视频、视频点播等业务),更高清的画质意味着需要更大的计算资源以及网络带宽资源,而海量用户侧的画质提升/宽带降低,会导致前端以及视频平台厂商带宽的线性增长,增加运营开销。基于高性能视频编解码技术的解决方案,可以实现高清画质更快的压缩速度、更少的带宽消耗,使得视频内容生产方及运营平台,在满足用
Wesley13 Wesley13
3年前
KNN算法详解
  简单的说,K近邻算法是采用不同特征值之间的距离方法进行分类。  该方法优点:精确值高、对异常值不敏感、无数据输入假定  缺点:计算复杂度高、空间复杂度高  适用范围:数据型和标称型  现在我们来讲KNN算法的工作原理:存在一个样本数据集,也称作训练样本集,并且样本中每条数据都存在标签。将新输入的没有标签的数据与训练样本数据集中