2012-10-28

最新推荐文章于 2024-08-10 09:07:16 发布
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1,Google, Apple, Amazon, Microsoft: The Holiday Tablets Fight, Fight, Fight!
http://www.forbes.com/sites/timworstall/2012/10/27/google-apple-amazon-microsoft-the-holiday-tablets-fight-fight-fight/


2,How The Most Successful People Find The Perfect Job: A Case Study
Act-Learn-Build Repeat Model              
http://www.forbes.com/sites/actiontrumpseverything/2012/10/27/how-the-most-successful-people-find-the-perfect-job-a-case-study/


3,衝破 10 億銷售，人人手上都有的：康寧玻璃
http://techorange.com/2012/10/26/phone-and-communicationsgorilla-glass-now-protecting-1-billion-devices/


4，Mark Zuckerberg 談創業：我們都需要一段「烘焙」產品的時間
http://techorange.com/2012/10/26/zuck-startup-school/


5，數位教育市場無窮大！Udacity 獲 6.3 億台幣資金
http://techorange.com/2012/10/26/software-eats-education-with-15-million-in-series-b-funding-andreessen-horowitz-bets-on-udacit/
P13 | Dula-mode VCO v.s. Class F VCO (JSSC-2012-06 & JSSC-2015-12)
Clara_D的博客
08-24 4376
目录前言正文 前言 背景起源于汇报时薛老师问我的一个问题：“Class F VCO的谐振腔有两个峰值，你怎么保证VCO工作的时候一定工作再基波的谐振峰处呢？” 当时想了很久没能回答上来，后来想到应该是由于Z21在基波处有一个增益，能够不断放大基波分量，抑制三次谐波分量，这才能够保证输出一直是震荡在基波处的。 但是这样又有一个问题，为什么Z21的峰值只在基波处产生呢？ 正文 注意到双模VCO和F类VCO的谐振腔都需要多个谐振峰值，于是有些好奇二者之间的差别，简单记录一下。 以文献[1]中的谐振腔为例： F类
动手实验 CVE-2012-0003 Microsoft Windows Media Player winmm.dll MIDI文件堆溢出(坑多)
abelxu
02-19 4245
动手实践CVE-2012-0003堆溢出，坑很多。尽力寻找堆块大小发生改变的底层原理。
使用NWPU VHR-10数据集训练Faster R-CNN模型
大彤小忆的博客
12-06 5172
一、所需文件下载链接   使用Faster R-CNN算法在NWPU VHR-10数据集上实现目标检测。   使用Faster R-CNN算法在VOC2007数据集上实现目标检测的详细步骤→Windows10+Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master+VOC2007数据集。 一、所需文件下载链接 Faster R-CNN源码及操作步骤Github链接→Faster-RCNN-TensorFlow-Python3。 Faster-RCNN-TensorFlow-Pytho.
Windows 远程桌面授权服务远程代码执行漏洞（CVE-2024-38077）
企业实战系列集 ●●● https://ximenjianxue.blog.youkuaiyun.com
08-10 1万+
开启该服务（Windows 远程桌面授权服务）并且操作系统版本在受影响范围的 Windows Server 受影响，没有开启该服务但是操作系统版本在受影响范围的Windows Server 不受影响，Windows 10、Windows 11 等非 Server 版本的操作系统，不论是否开启Windows 远程桌面（RDS），均不受影响。这一漏洞存在于Windows远程桌面许可管理服务（RDL）中，该服务被广泛部署于开启Windows远程桌面（3389端口）的服务器，用于管理远程桌面连接许可。
spring-core-4.1.1.RELEASE.jar下载、源码下载
qiangqiang816的博客
08-09 2521
version：4.1.1.RELEASE 文件名 时间 大小 下载 spring-core-4.1.1.RELEASE-javadoc.jar 2014-10-01 1.29M 下载 spring-core-4.1.1.RELEASE-sources.jar 2014-10-01 632.46K 下载 spring-core-4...
Objective-C错误码
liuzhuanshaonian的专栏
07-13 1万+
Objective-C错误码
u-boot-2012.10分析一配置过程
u010216127的专栏
04-30 2338
难得五一没啥安排，闲的无聊，开始移植u-boot-2012.10，与大家分享哈。首先分析u-boot-2012.10，看它与以前的u-boot-1.1.6有啥不同，分析u-boot建Source Insight工程不再详述。这里以TQ2440为例，配置过程分析，从Makefile开始。 一·、分析u-boot根目录下的Makefile 往往在编译u-boot之前，会配置相应单板。eg:make
Faster R-CNN论文翻译——中英文对照
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SnailTyan
01-22 4万+
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com  |  优快云  |  简书 声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation Faster R-CNN: Towards Real-Time ...
Hyper-V的使用技巧及管理方法
Jason_Deng_2017的博客
12-22 3万+
摘要 　　本文第一章简要介绍了Microsoft Hyper-V 产品背景、不同类型的Hyper-V及如何安装使用Hyper-V。 　　第二章介绍了Hyper-V的各项基本功能以及配置项，并从具体场景出发解释Hyper-V 的各个配置项的用途。 　　第三章详细介绍Hyper-V 四个较为高级的功能，并配以实例进行诠释，帮助读者理解如何使用这些功能。 　　第四章则从部署角度介绍如何构建Hyp...
我们社会的普遍价值观 2012-01-10 22:31:27
aquanga的专栏
02-26 2151
http://www.douban.com/note/195011760/ 我们社会的普遍价值观 2012-01-10 22:31:27 总有这么一批人 小时候，他们问你 “在哪儿上学啊？” 因为他们想知道 是普通校还是名校 “考了第几啊？” 因为他们想知道 成绩是好还是不好 可他们却不会问你
vim配置.2012-10-28.zip
10-28
vim配置说明.txt vimrc molokai.vim ----------------------- cp vimrc ~/.vimrc mkdir -p ~/.vim/colors cp molokai.vim ~/.vim/colors/
Huawei_S5700-SI交换机详版彩页(2012-3-17)
03-12
例如，S5700-24TP-SI型号具有20个10/100/1000Base-T端口和4个100/1000Base-X千兆Combo口，而S5700-52C-PWR-SI型号则具有48个10/100/1000Base-T端口和上行支持4×1000Base-XSFP、2×10GEXFP、2×10GE SFP+、4×10...
8023-2012-2018.zip
02-14
1. **速度和距离增强**：2012年，随着技术的进步，以太网的速度得到了显著提升，支持10Gbps、40Gbps甚至100Gbps的速率。同时，传输距离也有所增加，适应了更广阔的应用场景。 2. **能源效率以太网（EEE）**：为了...
天天读报-2012-10-21
asu - 速度与激情
10-21 1209
1，台湾推行第三方支付政策，C2C受惠 http://techorange.com/2012/10/19/third-party-payment-significantly-progressing/ 2，PHP祖师爷说要往移动平台APP进军 http://techorange.com/2012/10/19/java-and-net-are-the-only-competition-f
2012-10-24
asu - 速度与激情
10-25 1119
1，The Rise of 'Apple Picking': How to Avoid the Pain of Losing Your Device 译作：拾果者之崛起！                 －－忘却吧！失果之痛！ 这个标题真有气势 http://www.good.is/posts/the-rise-of-apple-picking-how-to-avoid-the-pain-
2012-10-23
asu - 速度与激情
10-23 1107
1，菜单翻译应用Waigo（外国）：学中文的美国小子为自己做的App 自已需要的你会把它做得更好 http://www.pingwest.com/waigo/398514_423473321051026_1500727978_n/ 2，Samsung Denies Report Of Terminating LCD Shipments To Apple http://www.f
天天读报-2012-10-22
asu - 速度与激情
10-22 849
1，The 3 Keys To Designing A Business That Learns http://www.fastcodesign.com/1670859/the-3-keys-to-designing-a-business-that-learns 组织层面－通过自我评估不断演进 个人层面－教大家快，但不教他们更快 生态层面－比竞争对手更快地响应未来 2，員工福
2012-11-06
asu - 速度与激情
11-06 661
1,製造業即將解體，因為 3D 列印 http://techorange.com/?p=58620 2,發展語音辨識，語音資料蒐集該重質還是量？ http://tw.tech.yahoo.com/network_trend/article/id/45128/ 3,The Rise of Social Salespeople http://www.forbes.com/si
"7185","344778","有氧健身走与跑入门","2012-10-25 " "7185","1429750","世界在你心中","2019-02-28 " "7185","229134","体能训练","2012-02-23 " "7185","441399","欧洲中世纪史:a short history","2016-07-04 " "7185","141446","中国书画名家画语图解.王羲之","2012-10-25 " "7185","7259","人间情味","2012-04-05 " "7185","67106","数字大师--华罗庚 陈省身 吴文俊","2013-04-03 " "7185","23838","致青年","2014-03-26 " "7185","8235","艺术基础教程:综合版.1,素描","2012-06-20 " 以上是一个dataframe对象,我想用类似正则的方法将date以2016开头的数据筛选出来
最新发布
05-26
要在 Pandas DataFrame 中使用正则表达式筛选以 `2016` 开头的日期数据，可以借助 `str.contains()` 或者 `apply()` 配合正则表达式来实现。以下是具体实现方式： ### 方法一：使用 `str.contains()` 如果目标列存储的是字符串类型的日期数据，则可以直接通过 `str.contains()` 方法进行匹配。 ```python import pandas as pd # 构造示例数据框 data = {'Date_Column': ['2016-01-01', '2017-05-23', '2016-08-15', 'Not_a_Date', '2016-12-31']} df = pd.DataFrame(data) # 使用 str.contains() 筛选以 '2016' 开头的数据 filtered_df = df[df['Date_Column'].str.contains(r'^2016-', na=False)] print(filtered_df) ``` 在这个例子中，`r'^2016-'` 是用来匹配以 `2016-` 开头的字符串的正则表达式[^1]。参数 `na=False` 用于忽略缺失值（NaN），从而避免潜在错误。 --- ### 方法二：使用 `apply()` 和 `re.match` 当需要更复杂的正则表达式或者处理非字符串类型时，可以采用 `apply()` 并结合 Python 的标准库模块 `re` 来完成任务。 ```python import pandas as pd import re # 构造示例数据框 data = {'Date_Column': ['2016-01-01', '2017-05-23', '2016-08-15', 'Not_a_Date', '2016-12-31']} df = pd.DataFrame(data) # 定义正则表达式匹配逻辑 pattern = r'^2016-\d{2}-\d{2}$' filtered_df = df[df['Date_Column'].apply(lambda x: bool(re.match(pattern, str(x))))] print(filtered_df) ``` 在这里，`re.match(pattern, str(x))` 被应用于每行数据，确保仅保留完全符合给定正则表达式的记录[^5]。同样需要注意的是，在调用 `re.match` 前将数据强制转换为字符串类型以防意外情况发生。 --- ### 输出结果解释 假设原始数据如下： | Date_Column | |-------------| | 2016-01-01 | | 2017-05-23 | | 2016-08-15 | | Not_a_Date | | 2016-12-31 | 经过上述任一种方法过滤后的结果将是： | Date_Column | |-------------| | 2016-01-01 | | 2016-08-15 | | 2016-12-31 | 这意味着所有不符合条件的行均已被移除。 --- ### 注意事项 1. **数据清洗**：在实际场景中，建议先确认目标列是否已标准化为统一格式（如 ISO 8601）。如果不是，需提前做好预处理工作。 2. **性能考量**：对于大规模数据集而言，基于向量化操作的方法通常会比逐行迭代更快一些。因此推荐优先考虑 `str.contains()` 方案除非有特殊需求。 --- ####
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