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因为习惯了使用pandas的DataFrame数据结构，同时pandas作为一个方便计算和表操作的数据结构具有十分显著的优势，甚至很多时候dataFrame可以作为excel在使用，而在用python操作gis的shp文件时很不顺畅，不太符合使用习惯，故写了一个DataFrame与arcgis地理文件相互转换的函数，这个处理起来可以节约大量的思考时间。S

011001Machinelearninginfographic图片解读机器学习的基本概念、五大流派与九种常见算法EN：http://usblogs.pwc.com/emergingtechnology/machinelearning101/

简要本文主要介绍数据结构以及在Java中有哪些直接可用的数据结构（不涉及并发编程使用场景）。常见的数据结构下面直接介绍的常见的数据结构：数组（Array）、栈（Stack）、队列（Queue）、链表（LinkedList）、树（Tree）、堆（Heap）、散列表（Hash）、图（Graph）数组（Array）

Gzip是一种压缩算法，服务器经常通过这个算法来压缩响应体，再响应给客户端，从而减少数据体积，提高传输速度。客户端再通过Gzip解压缩，获取到原始的数据。因为需要压缩计算，所以会耗费额外的CPU资源。Gzip与HttpHeader对于压缩，这个行为来说，客户端与服务器都要经过协商。只有使用了同

前言：这八种算法是基于redis5.0版之后的，他新增了新增allkeyslfu，volatilelfu这两种算法，也就是多了LFU算法，而LFU与LRU算法不同在于;LRU是淘汰最近最长时间未使用的页面进行淘汰，而LFU是要求在页置换时置换引用计数最小的页，因为经常使用的页应该有一个较大的引用次数。但是有些页在开始时使用次数很多，但以后就不再使用，

集合：集合是用于存储对象的一个工具。　　集合与数组的特点　　　　相同点：都是一个容器　　　　不同点：　　　　　　集合：可以存储对象，只能存储对象，集合长度可变。　　　　　　数组：可以存储对象，也可以存储基本数据类型，数组长度固定。　　容器对象有很多种，通过内部的数据结构来区分，数据结构就是一种数据存储方式。　　在不断

源自：控制与决策作者：薛俊韬马若寒胡超芳摘要针对深度学习算法在多目标跟踪中的实时性问题,提出一种基于MobileNet的多目标跟踪算法.借助于MobileNet深度可分离卷积能够对深度网络模型进行压缩的原理,将YOLOv3主干

Trie树在单词搜索、统计、排序等领域有大量的应用。文章从基础概念到具体的脏话过滤的应用、Redis的RAX和Linux内核的RadixTree对Trie树做了介绍。数据结构和算法是程序高性能的基础，本文抛砖引玉，希望大家对Trie树有所了解，并在未来开发过程实践和应用Trie树解决中类似情景的问题。

为了优化插件以减少内存占用，以下是一些具体的策略和方法：1.代码瓶颈优化：重写热点函数，采用更高效的算法和数据结构，减少不必要的计算和内存分配。2.资源瓶颈处理：实现分批处理和惰性加载机制，减少对内存和CPU的即时需求。3.插件加载优化：重构插件架构，使用