2021-06-01

最新推荐文章于 2021-11-09 20:10:55 发布
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cad图像移动至填充区域再使用imageframe设置边框为0后会产生边缘白线问题。先放进待填充区域再设置无边框后，再填充会导致图片隐藏问题。解决办法为将图像放至另一个图层，隐藏另一个图层，然后填充，关掉填充图层，打开另一个图层，设置边框为0，绘图次序前置即可。

不知道怎么办了。。。

spine-unity-3.8-2021-06-01.unitypackage
06-18
spine骨骼动画导入unity插件
gitlab包(2021-06-01)
03-16
在ubuntu16.04部署gitlab时，因为ubuntu版本最好能和gitlab版本对应，对应ubuntu16.04的gitlab包(2021-06-01)
2021-06-07~2021-06-11总结（MySQL）
weixin_43160903的博客
06-13 1646
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
qq_22667507的博客
01-10 1191
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
01-22 1241
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
03-07 4274
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
01-14 1164
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
06-30 1万+
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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leetcode2-golang-at-ocado:课程的官方存储库2021-06-01/2021-07-08
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leetcode 2 投入生产 可用的注释和代码： [第 1 周] - Golang 介绍 <-- 已添加 其他资源 [第 1 周] 除此之外，我建议用 Go 做一些算法类型的任务。 [第 2 周] 测试 - 查看 Gomock ...是一个很好的网站
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首先，"Gerber_0.96'OLED_4Pin_JX_2021-06-01.zip" 是一个包含了Gerber文件和钻孔文件的压缩包，这些文件是PCB制造过程中必不可少的。Gerber文件是一种标准格式，用于描述PCB的各个层，而钻孔文件则指示了电路板上的...
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Delphi 12.3 作为一款面向 Windows 平台的集成开发环境，由 Embarcadero Technologies 负责其持续演进。该环境以 Object Pascal 语言为核心，并依托 Visual Component Library（VCL）框架，广泛应用于各类桌面软件、数据库系统及企业级解决方案的开发。在此生态中，Excel4Delphi 作为一个重要的社区开源项目，致力于搭建 Delphi 与 Microsoft Excel 之间的高效桥梁，使开发者能够在自研程序中直接调用 Excel 的文档处理、工作表管理、单元格操作及宏执行等功能。 该项目以库文件与组件包的形式提供，开发者将其集成至 Delphi 工程后，即可通过封装良好的接口实现对 Excel 的编程控制。具体功能涵盖创建与编辑工作簿、格式化单元格、批量导入导出数据，乃至执行内置公式与宏指令等高级操作。这一机制显著降低了在财务分析、报表自动生成、数据整理等场景中实现 Excel 功能集成的技术门槛，使开发者无需深入掌握 COM 编程或 Excel 底层 API 即可完成复杂任务。 使用 Excel4Delphi 需具备基础的 Delphi 编程知识，并对 Excel 对象模型有一定理解。实践中需注意不同 Excel 版本间的兼容性，并严格遵循项目文档进行环境配置与依赖部署。此外，操作过程中应遵循文件访问的最佳实践，例如确保目标文件未被独占锁定，并实施完整的异常处理机制，以防数据损毁或程序意外中断。 该项目的持续维护依赖于 Delphi 开发者社区的集体贡献，通过定期更新以适配新版开发环境与 Office 套件，并修复已发现的问题。对于需要深度融合 Excel 功能的 Delphi 应用而言，Excel4Delphi 提供了经过充分测试的可靠代码基础，使开发团队能更专注于业务逻辑与用户体验的优化，从而提升整体开发效率与软件质量。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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一个集成了多种经典与进阶路径规划算法的综合性Python开源项目_该项目核心实现了包括A星算法及其考虑车辆运动学约束的混合A星变体迪杰斯特拉搜索算法贪婪最佳优先搜索算法广度优.zip
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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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