2021-04-08

最新推荐文章于 2024-09-07 20:31:17 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-07 20:31:17 发布 · 119 阅读 · 0 ·
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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
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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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2021-04-21
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2021-01-04
wubaoyu123的博客
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2021-11-04
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【免费下载】 Chipsbank APTool 量产工具最新版 CBM219X-UMPToolV7200 (2021-04-26)
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2021-05-05
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05-05 920
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2021-03-15
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2021-04-22
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04-09
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(Kriging-NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-17
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了克里金模型（Kriging）与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法，用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型，逼近复杂的非线性系统响应，减少计算成本；随后结合NSGA-II算法进行多目标优化，搜索帕累托前沿解集，从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置，适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外，文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用，体现了其科学性与实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标：①解决高计算成本的多目标优化问题，通过代理模型降低仿真次数；②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合；③复现SCI高水平论文中的优化方法，提升科研可信度与效率；④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程，重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式，建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能，并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
FindAddress 读第三方程序的变量的原理
12-17
读第三方程序的变量的原理 2 https://flyfish.blog.youkuaiyun.com/article/details/155859130
PVE开启直通+CPU硬盘温度显示,风扇转速+一些群辉自用的小脚本
12-17
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/b85190ab5f38 ### pve虚拟机磁盘路径 ### 虚拟机路径 ### LXC路径 ### 无需借助任何软件直接转换openwrt的img文件为虚拟磁盘 ### PVE-LXC容器换源 ### pve显示信息
基于人脸识别的宿舍门禁管理系统的设计与实现源码.zip
12-17
基于人脸识别的宿舍门禁管理系统的设计与实现源码.zip
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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