架构的目的是什么？答案是提升质量和效率。 一个项目组成分为 前端，服务端。传统的前端项目用三剑客 javascript html css 就传统的项目结构已经不能满足日益壮大的大型应用的需求了。现在前端的生态圈很繁荣，各种框架，组件的出现。让前端发展迅速，快速开发已经成为了前端的一个标准。如果你想构 ...
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2020-09-12 21:11:59
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作者：李毓什么是helm我们在实际操作k8s的时候，会发现要部署一个应用必须先编写deployment，daemonset，service的资源文件，非常麻烦。项目多的时候，非常难于管理，这个时候helm就出现了，他的作用可以看作类似于centos的yum工具，或者ubuntu的apt。都是包管理器。他的作用就是对应用程序做封装，进行版本管理和依赖检查，然后对应用程序进行分发。helm主要由两部分
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2020-09-11 16:11:17
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一文带你掌握常见的Pandas性能优化方法，让你的pandas飞起来！“阅读本文大概需要4.5分钟”Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。对于程序猿/媛而言，时间就是生命，这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能
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2020-09-11 16:06:08
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题型分类：map 题目大意：输入一本书的各个数据，建立图书查询系统，最后对书目进行查询。 解题思路：使用map来映射书和书的各个数据，用set来存储书的编号，set可以自动去重并且按从小到大的顺序排列。 注意 1.由于id是一个七位数字，在用scanf("%d",&id)读入是0001111会变成1 ...
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2020-09-11 15:57:02
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Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上）点击上方“Python读数”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达在之前的文章中，以图文的方式详细讲解了Pandas中groupby，merge以及map、apply、applymap的原理，掌握好这些原理，再在这个基础上进行一些拓展，基本就可以解决绝大部分比较复杂的数据处理操作了。几篇文章如下，想回看的小伙伴可以再重温一下：Pandas数据处理
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2020-09-11 15:52:05
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Pandas数据处理三板斧，你会几板？在日常的数据处理中，经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作，对应这些操作，Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据处理需求。这篇文章就以案例附带图解的方式，为大家详细介绍一下这三个方法的实现原理，相信读完本文后，不论是小白还是Pandas的进阶学习者，都会对这三个方法有更深入的理解。本文演示的数据集是模
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2020-09-11 15:49:39
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"""map(fn,lsd)fn:是一个函数 可以是自己定义的 可以是python内置的lsd：是一个序列功能:把lsd中的每个元素一次作用在fn上惰性序列 ：不转换 就不会转换"""# L = ["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9","10"]# def ...
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2020-09-11 14:22:04
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""" 评价模型的核心函数：根据得到的正负样本，输出：P，R，map等 """ #验证集或测试集都可以用 def evaluate(model, path, iou_thres, conf_thres, nms_thres, img_size, batch_size): model.eval() # ...
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2020-09-11 14:15:31
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1.简介 GoogLeNet是2014年ILSVRC挑战赛排名第一的算法。与其他进一步加深神经网络的宽度和深度的网络结构不同，GoogLeNet团队提出了一种Inception网络结构，就是构造一种“基础神经元”结构，来搭建一个稀疏性、高计算性能的网络结构。 优点：克服了深层次神经网络的带来的过拟合 ...
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2020-09-09 19:24:13
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Aggregation 聚合操作处理数据记录并返回计算结果 聚合操作将来自多个文档的值进行分组，对分组的数据进行各种操作并返回单个结果 mongodb 提供了三种进行聚合操作的方法：聚合管道、map-reduce函数、single purpose 聚合 Aggregation Pipeline mo ...
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2020-09-09 19:22:32
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