2021-06-01

最新推荐文章于 2021-11-09 20:10:55 发布
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博客指出CAD打印到PDF时，填充区域会出现非绘制的白色线条。解决办法是使用DWG TO PDF.pc3打印机，但不清楚具体原因。

cad打印到pdf出来会多出来一些白色线条（不是绘制的，只是打印导致出现的），尤其是填充区域，此时只要使用DWG TO PDF.pc3打印机即可，不知道原因。

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2021-06-07~2021-06-11总结（MySQL）
weixin_43160903的博客
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2021-06-07~2021-06-11工作总结工作内容技术探索1.浅谈MySQL1.1 MySQL的引擎1.1.1 InnoDBInnoDB行锁模式及加锁方式：1.1.2 MyisamMyISAM只有表锁，且没有事务。1.1.3 MySQL的锁机制1.1.4 MySQL 的 B+Tree1.2 数据类型：1.2.1 数值类型：1.2.2 字符串类型：1.2.3 时间日期类型：总结 工作总结 工作内容 本周的工作内容主要是对之前所实现功能的bug进行修改，主要的问题为三个平台之间流程、权限。这就要求在最初
2021-01-18
weixin_54641072的博客
01-18 2084
找程序猿哥哥！！！！编制App或者小程序
2021-01-04
wubaoyu123的博客
01-04 2471
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
2021-01-10
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jupyter notebook中直接安装python的第三方库。 例如安装pymysql ： ! pip install pymysql。 升级pip：
2021-01-22
z13591466660的博客
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css居中显示的方法 01 定位法：position:absolute margin-top,和margin-left的值均为高和宽值的一半。 02 margin:auto法 这个也可以是定位法。 margin:auto是水平垂直都居中，如果仅仅设置水平居中，可设置为margin:auto 0;同理，如果仅仅设置垂直居中，可设置为margin:0 auto. 03 display:table-cell法 这个方法主要针对多行文字内容的垂直居中对齐。 04 transform:translate(x,y)法
年 - 月 - 日 小时 ： 分钟 ： 秒 （例：2021-01-01 00:00:00 ） 的时间转换格式
Wancc123的博客
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格式化日期 格式为：年 - 月 - 日 小时 ：分钟 ：秒 (2021-01-01 00:00:00) const queryGetDateFunc = (day) => { let date = new Date(day); let Y = date.getFullYear(); let M = date.getMonth() + 1 > 9 ? date.getMonth() : '0' + date.getMonth();...
2021-01 补丁日: 微软多个高危漏洞通告
爱国小白帽
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报告编号：B6-2021-011302 报告来源：360CERT 报告作者：360CERT 更新日期：2021-01-13 0x01事件简述 2021年01月13日，360CERT监测发现发布了的风险通告，事件等级：严重，事件评分：8.8。 此次安全更新发布了83个漏洞的补丁，主要涵盖了以下组件: Windows操作系统、Edge浏览器、Office办公套件、Windows 编解码器库、Visual Studio、SQL Server、反病毒引擎、.NET、Azure 。其中包括10个严重漏洞，73个高危.
2021-06-30
xxxxxxxxlx的博客
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k8s安装： 前置条件 安装操作系统，至少三台虚拟机 配置：至少2c2g，30g 集群之间网络互通 vm可以访问外网 禁止swap分区 安装docker apt-get install docker.ce 准备工作 修改主机名 #修改/etc/好hostname文件，然后重启 vi /etc/hostname lx-001 reboot #配置地址主机映射文件 vi /etc/hosts 10.1.1.11 lx-001 10.1.1.12 lx-002 10.1.1.13 lx-003 关闭防火墙
2021-06-08
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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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