本文概述Pandas是数据科学家做数据处理时，使用最多的工具。对比Excel，我们可以发现：Pandas基本可以实现所有的Excel的功能，并且比Excel更方便、简洁，其实很多操作我们在过去的文章中，或多或少都讲述过。但是在数据框上，完成各种“条件格式”的设置，帮助我们更加凸显数据，使得数据的展示更加美观，今天还是头一次讲述。上图左表展示的是某班级

一、背景知识1.1、headblur简介追踪人脸打马赛克需要使用headblur函数。调用语法：headblur(clip,fx,fy,rzone,rblurNone)说明：其中参数fx和fy是两个函数，该函数带参数t，用于确认t时刻需要模糊化范围的中心点位置，moviepy将对以中心点为圆心半径r\zone的圆范围内的图像进行模糊化处理，模糊化处理时

Gooey项目支持用一行代码将（几乎）任何Python2或3控制台程序转换为GUI应用程序。1.快速开始开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章： 进行安装。如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：，它内置了Python和pip.此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点：。

在获取网页报文时，经常遇到JSON格式的文本。如：\\\html"code":200,"message":"success","data":   "count":47,"pageCount":3,"floorCount":27,"list":     \       "info":           "

<divclass'title\_1'一、两种存储引擎：MyISAM与InnoDB区别与作用</div1.count运算上的区别：因为MyISAM缓存有表metadata（行数等），因此在做COUNT(\)时对于一个结构很好的查询是不需要消耗多少资源的。而对于InnoDB来说，则没有这种缓存。2.是否支持事务和崩溃后

图像分类是人工智能领域的一个热门话题，通俗来讲，就是根据各自在图像信息中反映的不同特征，把不同类别的目标区分开。图像分类利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，代替人的视觉判读。在实际生活中，我们也会遇到图像分类的应用场景，例如我们常用的通过拍照花朵来识别花朵信息，通过人脸匹对人物信息等。通常，图像识别或分

题目1：public static void demo01() {    Integer f1  100, f2  100, f3  200, f4  200;    System.out.println(f1  f2);    System.out.println(f3  f4);}题目2:priva

不知道为什么分成9份的时候无法移动，请高手指教分成36份的时候程序有可能卡住没反应分成4份的时候有可能无法成功恢复原图!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/d21962a202c0c166fd9a71f84462c1c313f.jpg)importjavafx.application.

通过DataGear(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fdatagear.tech%2F)的表格图表轮播设置项（1.13.0版本新增），可以轻松制作按行滚动的轮播表格数据可视化看板。首先，新建表格所需的数据集，以如下CSV数据集为例：name,v

导读：如何在众多异常性能指标中，找出最核心的那一个，进而定位性能瓶颈点，最后进行性能调优。整篇文章会按照代码、CPU、内存、网络、磁盘等方向进行组织，针对对某一个优化点，会有系统的「套路」总结，便于思路的迁移实践。1.代码相关遇到性能问题，首先应该做的是检查否与业务代码相关——不是通过阅读代码解决问题，而是通过