张士玉小黑屋

目录前言一、PySpark基础功能 1.SparkSQL和DataFrame2.PandasAPIonSpark3.Streaming4.MLBase/MLlib5.SparkCore二、PySpark依赖Dependencies三、DataFrame1.创建创建不输入schema格式的DataFrame创建带有schema的DataFrame从PandasDataFrame创建通过由元组列表组成的RDD创建2.查看DataFrame.show()spark.sql.repl.eagerEval.enabled纵向显示 查看DataFrame格式和列名查看统计描述信息PySparkDataFrame转换为PandasDataFra

文章目录1.模块解析(common.py)01.Focus模块02.CONV模块03.Bottleneck模块：04.C3模块05.SPP模块2.为yolov5添加CBAM注意力机制01.CBAM机制02.具体步骤①.以yolov5l结构为例（其实只是深度和宽度因子不同），修改yolov5l.yaml，将C3模块修改为添加注意力机制后的模块CBAMC3，参数不变即可。②.在common.py中添加CBAMC3模块③.修改yolo.py，添加额外的判断语句最近在进行yolov5的二次开发，软件开发完毕后才想着对框架进行一些整理和进一步学习，以下将记录一些我的学习记录。1.模块解析(common.py) 01.Focus模块作用：下采样输入：dat

目录嗨咯铁汁们，很久不见，我还是你们的老朋友凡叔，这里也感谢各位小伙伴的点赞和关注，你们的三连是我最大的动力哈，我也不会辜负各位的期盼，这里呢给大家出了一个pytest自动化测试框架由浅入深详细讲解。一：框架简介1：Pytest框架简介：2：pytest框架环境搭建：3:pytets执行测试用例4：一般做项目是新建package包的　5：pytest函数级别6：pytest类级别（工作一般以类位单元，一个模块一个类，登录类，订单类，购物类）7：自动化测试里面的环境初始化与清除8：pytest前置和后置条件（环境初始化与清除）　　9：pyets种有四种级别的setup和teardown10：pytest里面的数据初始化装饰器fixture参数说明　　11：fixtu

最近项目中有许多同学咨询如何在pycharm中使用anaconda的虚拟环境（envs），这里就给大家简单介绍一下。首先我们需要安装anaconda，这里就不在追述了，网上安装教程非常多。anaconda的安装路径大家需要记着因为后面会使用到。博主这里将anaconda安装到了D盘对应目录下：D:\Work\BigData\Anaconda3第二步我们打开AnacondaPowershellPrompt(Anaconda3)，创建虚拟环境。这个应用可以在安装成功Anaconda后在开始菜单中找到，如下：我们打开shell，使用如下命令创建一个虚拟环境（env）：condacreate-nai_clonepython=3.6如下：其中：ai_clone为本

文章目录参考资料1.算法简介1.1贝塞尔曲线的缺点2.公式原理2.1B样条曲线方程2.2B样条计算3.B样条分类3.1均匀B样条曲线3.2准均匀B样条曲线3.3分段B样条曲线3.4一般非均匀B样条曲线3.5说明3.6python示例4.B样条曲线法实现车辆轨迹规划参考资料路径规划与轨迹跟踪系列算法B-splineBasisFunctionsB样条曲线（附matlab代码）B-样条曲线教程（B-splineCurvesNotes）MATLAB绘制B样条曲线1.算法简介样条是一根富有弹性的细木条或塑料条，在应用CAD/CAM技术以前，航空、船舶和汽车制造业普遍采用手工绘制自由曲线。绘制员用压铁压住样条，使其通过所有给定的型值点，再适当地

文章目录盒子模型常用属性（认识）效果一爱心半边效果二爱心整合生成效果三实现立方体爱心最终效果3D爱心盒子模型常用属性（认识）overflow:hidden;定义盒子不随浮动margin-left:50px:使盒子距离外边距左(右上下)50pxmargin:100pxauto:使盒子距离外边距上下左右100pxmargin:使盒子距离外边距上右下左为50px0050px;margin:20px30px:使盒子距离外边距上下20px,左右30pxmargin:10px:使盒子距离外边距上下左右都是10pxborder:5pxsolidred:定义盒子边框(5px单实线红色){dotted点double双实线}border-

前言这是疫情可视化最开始的文章，有需要了解的可前往查看：https://blog.csdn.net/xi1213/article/details/126824752。本来说有时间就把这个项目完结了的，结果后面一直有事拖着，直到现在十一月份了才搞完。老样子，先看成果。浏览链接：https://xi1213.gitee.io/covid19-visualization项目链接(欢迎各位大哥star)：https://gitee.com/xi1213/covid19-visualization修改与添加后面可能审美疲劳了，越看越丑，就干脆直接用dataV（这可不是阿里的那个dataV）修饰页面了。这是项目改动后的样子：主要做了如下改动：添加首页的3d粒子球体。完成“省内分析”模块。完

应用目录一、基本信息二、功能介绍1.主界面2.排行榜界面3.分类界面4.搜索界面5.书籍详情界面6.阅读界面7.相关书籍界面三、类图/时序图/架构图四、采用技术及原因1.ViewPager+Fragment的使用2.RadioGroup实现导航栏3.Retrofit的网络加载框架4.设置同步变量控制线程顺序5.将多个列表放在一个activity下6.系统广播获取系统电量和时间7.非注销生命周期的横竖屏切换五、应用部署六、运行截图一、基本信息本次用java语言实现的Android小说阅读App功能非常丰富，可以在线阅读网络书籍，也可以加入书架，还可以在线搜索网络小说，有大家都在搜的关键词推荐、关键词刷新功能、搜索历史等。根据男生和女生用户的使用情况，分别显

MSE（MeanSquaredError）均方误差MSE公式 MSE计算模型的预测Ŷ与真实标签Y的接近程度。公式表示为： 对于两个m×n的单通道图像I和K，它们的均方误差可定义为：优点：MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法，是一种常用的损失函数。而且，随着误差的减小，梯度也在减小，这有利于收敛，即使使用固定的学习速率，也能较快的收敛到最小值。缺点：当真实值y和预测值f(x)的差值大于1时，会放大误差；而当差值小于1时，则会缩小误差，这是平方运算决定的。MSE对于较大的误差(>1)给予较大的惩罚，较小的误差(<1）给予较小的惩罚。也就是说，对离群点比较敏感，受其影响较大。代码实现#MSE#方法一：自定义函数import

一.新增这里的新增相当于复制！！！简单说就是把一张表的记录复制到另外一张表，可以复制全部记录到另外一张表，也可以单独选择想要复制的记录到另外一张表注意：查询的表的列要和插入（复制）的表的列要相匹配，列的名字无所谓，但是列的个数和类型是要相匹配的下面举一个例子，创建两张student和student2表，为了简单明了，把两个表的元素个数和类型搞成相同的（1）现在把student里面的所有记录插入到student2中 图1中表是两张表，student里面有两条记录，student2中没有记录现在把student全列查询的结果插入到student2中，要想全部记录复制，那必然要全列查询查到所有的记录 图2所示的就是把student的全列查询结果插入到student2中(插入到