2021-04-08

最新推荐文章于 2024-09-07 20:31:17 发布
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博主在博客待了好多天，得到众多大佬帮助，学到不少知识，并表达了感谢。

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CVE-2021-22205——Gitlab 远程命令执行漏洞复现
LiBai'S BLOG
11-10 1万+
CVE-2021-22205Vuln Impact影响版本环境Fofa语法漏洞利用脚本反弹ShellEXP Vuln Impact An issue has been discovered in GitLab CE/EE affecting all versions starting from 11.9. GitLab was not properly validating image files that were passed to a file parser which resulted in a .
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stackoverflow fixed 2021-04-08 by storm.zip
04-08
标题 "stackoverflow fixed 2021-04-08 by storm.zip" 暗示这是一个修复后的 StackOverflow 插件，适用于 IntelliJ IDEA 开发环境。这个修复版本是由用户 "storm" 在2021年4月8日完成的，为了解决原版插件无法正常...
2021-04-21
qq_56102648的博客
04-21 983
2021-04-14
weixin_43550767的博客
04-14 289
tomcat乱码：修改conf的logging.properties内容utf-8全部改为GBK
2021-01-04
wubaoyu123的博客
01-04 2476
博客园Logo 首页 新闻 博问 专区 闪存 班级 代码改变世界 搜索 注册 登录 返回主页 知了一笑 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 数据仓库组件：Hive环境搭建和基础用法 本文源码：GitHub || GitEE 一、Hive基础简介 1、基础描述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，是一个可以对Hadoop中的大规模存储的数据进行查询和分析存储的组件，Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成
2021-11-04
HHH_____的博客
11-04 2734
kettle发送邮件失败 《数据清洗》黑马程序员编著第三章实操。 报错如下 发送邮件 - ERROR (version 9.0.0.0-423, build 9.0.0.0-423 from 2020-01-31 04.53.04 by buildguy) : Problem while sending message: javax.mail.MessagingException: Could not connect to SMTP host: smtp.qq.com, port: 465, respons
【免费下载】 Chipsbank APTool 量产工具最新版 CBM219X-UMPToolV7200 (2021-04-26)
gitblog_09760的博客
09-07 1768
Chipsbank APTool 量产工具最新版 CBM219X-UMPToolV7200 (2021-04-26) 【下载地址】ChipsbankAPTool量产工具最新版CBM219X-UMPToolV72002021-04-26 本仓库提供 Chipsbank APTool 量产工具的最新版本，版本号为 CBM21...
2021-05-05
樊金良的博客
05-05 920
你需要努力，fighting！
2021-03-15
weixin_44902539的博客
03-15 1445
好网站 https://blog.youkuaiyun.com/u013317445/article/details/88196373?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-6.control&dist_request_id=1328641.48931.16157665162059593&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-
2021-04-22
m0_56229717的博客
04-22 1856
题目要求 LSW1 ; r state BACKUP changed to MASTER, because of protocol timer expired. (Interface= Vlanif2, VrId=1, InetType=IPv4) [sw1-Vlanif2]vrrp Apr 22 2021 15:39:16-08:00 sw1 DS/4/DATASYNC_CFGCHANGE:OID 1.3.6.1.4.1.2011...
Tekton-Second-Github2021-04-08T20-04-38.493Z:为工具链创建
04-09
在标题 "Tekton-Second-Github2021-04-08T20-04-38.493Z: 为工具链创建" 中，我们可以推断这是一个与 Tekton 相关的项目，可能是针对特定日期（2021年4月8日）的更新或版本，用于创建或配置一套工具链。"Second-...
Pipeline-Trigger-2021-04-08T20-49-15.159Z:为工具链创建
04-09
标题“Pipeline-Trigger-2021-04-08T20-49-15.159Z: 为工具链创建”暗示了这是一个关于自动化工作流程的项目，具体是针对构建和测试过程。这个名称可能指的是一个特定时间点（2021年4月8日，20:49:15.159Z）创建的...
Toolint-tests-Empty-TC-Add-Tools-2021-04-08T15-46-15.425Z:为工具链创建
04-08
标题中的"Toolint-tests-Empty-TC-Add-Tools-2021-04-08T15-46-15.425Z:为工具链创建"表明这是一个关于工具链构建的测试项目，具体是空测试用例（Empty TC）的添加，时间戳显示该操作发生在2021年4月8日下午3点46分...
Toolint-tests-Empty-TC-Add-Tools-2021-04-08T16-30-49.137Z:为工具链创建
04-09
标题“Toolint-tests-Empty-TC-Add-Tools-2021-04-08T16-30-49.137Z:为工具链创建”表明这是一个关于构建或更新工具链的测试项目，创建时间是2021年4月8日。"Empty TC"可能是指一个空的测试用例或测试集，而"Add ...
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
12-16
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建和模拟PET系统的核心结构与工作原理。该仿真模型涵盖了PET的前级整流、中间直流环节以及后级逆变部分，能够实现电能的高效转换与隔离，适用于研究PET在智能电网、新能源接入等场景下的动态特性与控制策略。通过Simulink平台，用户可对系统进行稳态与暂态性能分析，验证控制算法的有效性。; 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业的高校师生、科研人员以及从事电力系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示电力电子变压器的工作原理；②支撑科研项目中对PET控制策略（如电压、电流双闭环控制）的设计与验证；③为新型电力系统中电能变换装置的开发提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合电力电子技术基础知识学习本仿真模型，重点关注各模块的参数设置与控制逻辑实现，建议动手搭建模型并进行仿真实验，以加深对PET系统运行机制的理解。
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开，重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型，结合碳交易成本与能源调度成本，提出优化调度策略，以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现，验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性，为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统背景，熟悉Matlab编程，从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响；②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用；③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法；④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式，可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？.docx
12-16
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？
【云原生运维】基于Kubernetes的CI/CD全流程自动化：Spring Boot应用在容器化环境下的持续集成与部署实践
12-16
内容概要：本文详细展示了在Kubernetes环境下实现CI/CD全流程的完整示例，涵盖从代码提交、自动化构建、测试、安全扫描到多环境部署的各个环节。技术栈包括GitLab CI、Docker、Helm、Kustomize、Trivy等工具，并以Spring Boot应用为例，提供了Dockerfile、Kubernetes资源配置、Helm Chart结构以及蓝绿部署、金丝雀发布等高级部署策略的具体实现。同时，文章还介绍了GitOps（ArgoCD）、HPA自动扩缩容、Prometheus监控告警等增强能力，并强调了安全性、可靠性、可观测性和成本优化的最佳实践。; 适合人群：具备一定Kubernetes、容器化和DevOps基础知识，从事后端开发、运维或平台工程的技术人员，尤其是希望落地标准化CI/CD流程的团队成员； 使用场景及目标：①构建基于Kubernetes的企业级持续交付流水线；②实现安全可控的多环境自动化部署；③集成监控告警与弹性伸缩机制提升系统稳定性；④推动GitOps理念在团队中的实践落地； 阅读建议：建议结合实际Kubernetes集群环境，逐步复现文档中的各个步骤，重点关注CI/CD配置逻辑、部署策略差异及最佳实践部分，并将其适配到自身项目体系中进行持续优化。
输出结果datetime64[ns] 0 2021-01-04 1 2021-01-05 2 2021-01-06 3 2021-01-07 4 2021-01-08 Name: Date, dtype: datetime64[ns]
11-05
你已经成功将 `Date` 列转换为 `datetime64[ns]` 类型，并且输出如下： ``` 0 2021-01-04 1 2021-01-05 2 2021-01-06 3 2021-01-07 4 2021-01-08 Name: Date, dtype: datetime64[ns] ``` ✅ **这说明日期解析完全正确！** 接下来你应该执行： ```python df.set_index('Date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) # 确保时间顺序正确 ``` 然后进入主逻辑，使用我们之前修复过的区间筛选函数（作用于索引）即可正常运行。 --- ### ✅ 当前状态确认清单 | 检查项 | 是否完成 | 说明 | |--------|----------|------| | ✔️ `Date` 列是否为 `datetime64[ns]`？ | ✅ 是 | 输出已验证 | | ✔️ 是否设置为索引？ | ⚠️ 需手动执行 | 必须调用 `set_index` | | ✔️ 时间是否升序排列？ | ⚠️ 建议排序 | 使用 `sort_index()` 更安全 | | ✔️ 区间过滤函数是否作用于 `index`？ | ✅ 是 | 否则会出错 | --- ### ✅ 推荐后续代码（确保流程完整） ```python # 设置索引并排序 df.set_index('Date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) # 查看数据类型和前几行 print("Index dtype:", df.index.dtype) print("Data head:") print(df.head()) ``` 此时你的 `df.index` 是一个有序的 `DatetimeIndex`，可以安全用于以下操作： ```python intervals = { 'YTD': lambda idx: idx >= pd.Timestamp(year=idx[-1].year, month=1, day=1), '1Y': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(years=1), '6M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=6), '3M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=3), '1M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=1), } ``` 因为 `idx[-1]` 就是最后一个交易日，比如 `2024-03-28`，它是一个 `pd.Timestamp`，支持 `.year`、`.month` 等属性，不会再报错！ --- ### ✅ 示例：查看当前 YTD 起始日 你可以加一段调试代码来验证逻辑是否正确： ```python # 调试：打印各个区间的起始时间（以最后一个日期为基准） last_date = df.index[-1] print(f"最新交易日: {last_date}") print("各区间起始日:") print("YTD:", pd.Timestamp(year=last_date.year, month=1, day=1)) print("1Y: ", last_date - pd.DateOffset(years=1)) print("6M: ", last_date - pd.DateOffset(months=6)) print("3M: ", last_date - pd.DateOffset(months=3)) print("1M: ", last_date - pd.DateOffset(months=1)) ``` 输出示例： ``` 最新交易日: 2024-03-28 各区间起始日: YTD: 2024-01-01 1Y: 2023-03-28 6M: 2023-09-28 3M: 2024-01-28 1M: 2024-02-28 ``` 这些日期就是每个区间的“开始日”，之后用它们做布尔索引就能提取对应时间段的数据。 --- ### ✅ 总结：你现在可以继续了！ 只要你完成了以下几步： 1. ✅ 成功将 `Date` 转为 `datetime64[ns]` 2. ✅ 执行了 `df.set_index('Date')` 和 `sort_index()` 3. ✅ 使用基于 `idx`（即 DatetimeIndex）的过滤函数 那么之前的两个错误（`float64 has no attribute year` 和 `>= not supported`）都已彻底解决，现在可以放心运行完整的绩效分析代码。 --- ###
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