大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习。二、解决过程这个看上去倒是不太难，但是实现的时候，总是一看就会，一用就废。这里给出【瑜亮老师】的三个解法，一起来看看吧！方法一：

AHRS(AttitudeandHeadingReferenceSystem，，俗称姿态参考系统，可以为飞行器提供精确可靠的姿态和航向等导航信息。该产品由加速度传感器、陀螺仪和地磁传感器等组成。通常，卡尔曼滤波器被用作姿态和姿态计算的多传感器数据融合单元。

应用场景1.图像识别与检索2.人脸识别3.性别/年龄/情绪识别4.物体检测5.视频处理6.语音分析概述一般一个卷积神经网络由多个卷积层构成，在卷基层内部通常会有如下几个操作：1.图像通过多个卷积核滤波，添加偏置，提取局部特征每个卷积核会映射出一个新的2D图像。2.卷积核的滤波结果输出

PythonNumpy鸢尾花实训，数据处理本文所用数据下载地址——本实训读取iris数据集中鸢尾花的萼片、花瓣长度数据，并对其进行排序，去重，并求出和、累计和、均值、标准差、方差、最小值、最大

annotate可以通过计算查询结果中每一个对象所关联的对象集合，从而得出总计值(也可以是平均值或总和)，即为查询集的每一项生成聚合。fromdjango.shortcutsimportrender,HttpResponsefromapp01importmodelsfromapp01.modelsi

 MongoDB中聚合(aggregate) 操作将来自多个document的value组合在一起，并通过对分组数据进行各种操作处理，并返回计算后的数据结果，主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等)。MongoDB提供三种方式去执行聚合操作：聚合管道（aggregationpipeline）、MapReduce函数以及单一的聚合命令(count、di

AggregateReport是JMeter常用的一个Listener，中文被翻译为“聚合报告”。　 　　!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/4d2ddcd0126629b158ceba312a3aaae3ac5.png)对于每个请求，它统计响应信息并提供请求数，平均值，最大，最小值，错误率，大约吞吐量

由来From我的好朋友燃哥去年曾多次问过我，能不能写一种日内策略。也有很多朋友来问我，要求写一个网格、做市商策略。但我一般都直接回绝了，关于这些策略，首先你要有很强的数学功底，起码得有一个数学博士。另外高频量化比的更是财力，比如说资金量和宽带网速等等。最重要的是这些违背了我对交易的理解。那有没有其他办法可以做高频交

使用卡尔曼滤波器的高级传感器融合可以在很大程度上校正正常车辆操作中的偏航误差。中的卡尔曼滤波器可以消除俯仰和滚转陀螺仪的误差，通过测量地球重力加速度的加速度计信号可以计算俯仰和滚转。该算法跟踪并校正偏置漂移和角随机游走(ARW)误差。零偏不稳定性(BI)也

spssstatistics27增强功能比例和差异的Z检验和置信区间：对于单样本、配对样本、独立样本分析。在分析比较均值菜单下找到，新的比例程序允许用户测试总体比例的差异，并针对每种类型的分析使用各种方法构建观察到的差异的置信区间。可靠性分析增强：麦当劳O