数据处理（自用，简陋，只有自己能看懂）(废稿)

原创 已于 2024-12-09 10:56:48 修改 · 196 阅读 · 0 ·
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#数据分析

于 2024-04-06 16:43:30 首次发布
文章讨论了在充电数据特征值分析中，发现某些特征值存在问题，如时间上的不一致和与放电数据不符，导致模型训练难以进行。作者尝试删除了第12个和第46、57个特征值，以及第115次和第138次的充电数据，以提高数据的合理性。

B5-B7

B5未删去第12个特征值版本
B5删去第12个特征值版本

从两幅图中可以看出充电数据提取的特征值数据是删除了 

主要是我认为这个充电数据不太合理，从时间上也可以看出来，并且与放电数据的数目不匹配（无法进行后面的模型训练）

 B18

B18未删去第46，57个特征值版本
B18删去第46，57个特征值版本

删除第115次，第138次的充电数据，也就是从充电曲线中提取的第46，57个特征值。

「自用」一些废稿（不定时更新）
Isaac Regulus的博客
07-26 172
我本人是很讨厌繁杂的推导的，写教程也会特意避开，但这些方式不保证以后深入不会用到，所以放这里。
图片留存废稿
qq_43588309的博客
05-11 260
计算机网络概述（废稿）
qianyinghang的博客
06-30 966
计算机网络是一个将的计算机系统，通过通信设备与线路连接起来，由功能完善的软件实现和的系统。计算机网络就是一些计算机系统的集合。
C语言(偏向于嵌入式 （废稿）
2401_88630869的博客
07-22 318
可以看到，还有这个样子的定义，那么就会有rx_order[0]=0x00，这个东西还算好用，在你需要把一些数组打印的时候，这个就很方便打印了。写在前面的一些话：本人因为刚入门嵌入式不久，但是随着时间的深入，发现了很多我不曾熟练掌握的C语言知识，故在此作为补充知识。大家可能对数组的了解比较简单。
从废稿到签约：我的AI写小说避坑指南（含实用软件推荐）
huayishuo的博客
08-13 1749
摘要：本文分享了作者从AI写作小白到稳定签约的实战经验。最初因AI生成内容混乱遭遇退稿，后通过调整方法实现月入三四千。关键经验包括：明确平台调性、构建完整框架、模仿爆款公式三大核心步骤，以及AI辅助写作的三个实用场景（内容初稿、卡文续写、套路模板）。文章强调写作变现的关键在于流程化运作，建议将AI作为"写作脚手架"处理机械性工作，而创作者专注于核心创意。最后给出5条铁律，指出新手常犯的认知误区与解决方案。
别再用AI生成废稿了！AI写小说避坑技巧与实用写小说软件推荐
chataigc的博客
08-14 742
这篇文章分享了作者如何从AI写作的失败经历中找到成功路径的心得。作者坦言最初使用AI写作时遭遇多次退稿，生成的剧情混乱无序。经过半个月的调整，作者总结出三大关键：平台适配、结构框架和角色塑造，并开发了一套系统化写作流程。通过选择合适的平台、预先搭建故事骨架、分析爆款套路，作者实现了稳定更新和商业变现。文章特别强调AI应作为辅助工具而非替代品，建议新手采用"复刻感"而非盲目原创，同时列举了常见误区。最终结论是：善用AI作为写作外脑，可以大幅提升创作效率和作品质量。
别再乱用AI生成小说！这些工具让废稿率直降80%
EdwardAITooL的博客
08-13 436
AI写作避坑指南：如何高效产出合格小说 作者分享了自己从频繁被退稿到稳定产出2万字的写作经历，总结了AI写作的常见问题与解决方案。关键点包括：1.明确平台调性（节奏、题材偏好）；2.构建完整大纲（使用工具快速生成带节奏标记的草稿）；3.拆解爆款模板（套用已验证的剧情结构）。此外，针对AI文字干瘪、卡文等问题，提出了细节填充、冲突点续写等急救方法，强调AI应作为辅助工具，而非替代创作者。最后给出五条铁律：重视大纲、研究平台、建立流程、量产试错，实现高效创作。
ubuntu远程控制 ssh 太慢了--废稿
一名普通码农的菜地
02-19 729
前言 ubuntu ssh登入速度太慢的解决办法 抄录 打开/etc/ssh/sshd_config文件 sudo gedit /etc/ssh/sshd_config 将GSSAPIAuthentication 设置未no，同时添加UsePAM no 、UseDNS no这两项 GSSAPI options GSSAPIAuthentication no UsePAM no UseDNS n...
4K动漫修复革命：Real-ESRGAN x4plus_anime_6B让废稿秒变壁纸
gitblog_01025的博客
09-08 994
你是否也曾遇到这些困境？珍藏的老番截图模糊不清，扫描的漫画手稿充满噪点，手机拍的cosplay照片放大后满是锯齿。作为动漫爱好者，我们总在与低分辨率作斗争——直到Real-ESRGAN x4plus_anime_6B的出现。这款专为动漫图像优化的超分辨率（Super-Resolution, 超分）模型，以仅6个残差密集块（Residual-in-Residual Dense Block, RRDB...
废稿！！！！废稿！！！！
03-20
废稿！！！！废稿！！！！
Plants vs Zombies 2 Wallpapers and New Tab-crx插件
04-02
语言:Bahasa Indonesia,Bahasa Melayu,Deutsch,English,Filipino,Français,Kiswahili,Nederlands,Norsk,Tiếng Việt,Türkçe,català,dansk,eesti,español,hrvatski,italiano,latviešu,lietuvių,magyar,polski...
【2022.12.9】Lammps+Python 在计算g6(r)时遇到的问题
weixin_45945586的博客
02-20 625
【2022.11.16】Lammps+Python 在计算g6（r）时遇到的问题
《Python实战小课：数据分析场景——解锁数据洞察之力》导读
2501_93253814的博客
12-13 957
本文介绍了Python数据分析的三个核心环节：数据清洗、可视化报表和自动化统计分析。首先详细讲解了如何处理CSV/Excel数据中的缺失值、重复值和异常值等常见问题；其次阐述了使用Matplotlib/Seaborn创建可视化图表的步骤与优化方法；最后说明了如何通过Python实现常用统计指标的自动化计算。文章强调通过系统掌握这些技能，可以有效提升数据分析效率与准确性，为决策提供可靠支持。全文采用"需求分析-功能拆解-优化测试"的结构，为读者提供了清晰的学习路径。
第二章——数据分析场景之Python数据可视化：用Matplotlib与Seaborn绘制洞察之图
2501_93253814的博客
12-14 1256
在数据分析的领域中，数据可视化扮演着举足轻重的角色。原始的数据分析结果往往以数字和表格的形式呈现，虽然包含丰富信息，但人们很难从中快速直观地获取关键洞察。可视化报表则如同一位翻译官，将枯燥的数据转化为生动直观的图表，使数据中的模式、趋势和关系一目了然。本部分将深入介绍如何使用Python中的Matplotlib和Seaborn库创建可视化报表。
【Python数据分析】数据分析完整流程（全）
2301_80636070的博客
12-09 1284
本文详细介绍了Python数据分析的完整流程，主要包括：1)数据导入导出方法(CSV/JSON)；2)缺失值处理(检测/剔除/填充)；3)数据类型转换与变形；4)数据分列与分箱技术；5)时间数据处理技巧；6)分组聚合分析方法。通过企鹅数据和睡眠质量两个案例，演示了从数据清洗、特征构造到统计分析的完整过程。文中提供了大量Pandas代码示例，涵盖数据预处理、特征工程和统计分析等核心环节，适合数据分析学习者参考。所有案例代码已开源至Gitee平台。
昆明天气数据分析与挖掘（二）- 昆明天气数据预处理
zcs2312852665的博客
12-14 853
本文介绍了昆明天气数据的预处理流程，包括数据加载、重复值处理、日期特征提取和天气类型简化等关键步骤。通过Python代码实现了数据质量检查、日期标准化（提取年/月/日/季节等特征）以及将复杂天气描述归类为"雨天""雪天"等标准类型。预处理后的数据集消除了冗余信息，结构更加清晰，为后续天气分析和建模提供了高质量的数据基础。整个处理过程注重可复用性，代码模块化设计便于应用于其他城市天气数据的预处理任务。
第二章——数据分析场景之用Python进行CSV/Excel数据清洗：为数据分析筑牢根基
2501_93253814的博客
12-14 874
本文介绍了如何运用Python对CSV和Excel格式的数据进行清洗处理，为数据分析奠定基础。主要内容包括：1）数据读取方法，针对不同格式文件使用pandas库的read_csv()和read_excel()函数；2）缺失值处理，通过fillna()填充均值或dropna()删除；3）重复值处理，利用duplicated()和drop_duplicates()函数；4）异常值识别，采用四分位数间距法检测并替换异常值；5）优化大数据集处理，通过分块读取提高效率。文章详细讲解了各环节的具体实现代码，帮助读者掌握
昆明天气数据分析与挖掘（一）- 昆明天气数据采集
zcs2312852665的博客
12-13 606
本文介绍了一个使用Python爬取昆明历史天气数据的项目。通过requests和BeautifulSoup库实现网页抓取与解析，提取日期、温度、天气类型和风向风力等关键信息，并使用pandas保存为CSV格式。项目采用模块化设计，包含网络请求工具、页面解析和数据处理等功能模块，确保数据采集的稳定性和完整性。该天气数据可为农业、旅游等领域的分析提供支持。
基于 Python 实现亚马逊销售数据分析
yousuotu的博客
12-17 158
【代码】亚马逊销售数据分析。
Feigong，针对各种情况自由变化的mysql注入脚本,In view of the different things freely change the mysql injection scrip
最新发布
12-17
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/90f2470d331b Feigong --非攻 rm... 最近有了新的体验...Feigong 2.0loading....
评论 1
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