kyle1314608的博客

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我对PyCharm和Django也有同样的问题。这是由在PyCharm下运行Django的自动重新加载特性引起的。我以管理员的身份运行PyCharm，正如Jithin Pavithran在评论中建议的那样，问题就解决了。您还可以在PyCharm Django服务器配置中启用“No reload”。...

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37292229/article/details/81737194常用快捷键1、Ctrl + Enter：在下方新建行但不移动光标；2、Shift + Enter：在下方新建行并移到新行行首；3、Ctrl + /.........

$1第一个参数$i 是循环hadoop102devnull 扔进黑洞nohup 2>&1 & 2是错误日志扔进1标准输出 nohup 和后面的& 是后台运行casefordodoneesacgrep -v xxx 忽略后面的字符print $2 获取第二列的内容xargs -n1 把前面获得到的进程号作为参数传给 kill n1 一次读一行 n2 是一次两行kill -9 ${} 上下两个类似前面获取的结果作为后面的参数反斜杠 转

\n 软回车：在Windows 中表示换行且回到下一行的最开始位置。相当于Mac OS 里的 \r 的效果。在Linux、unix 中只表示换行，但不会回到下一行的开始位置。\r 软空格：在Linux、unix 中表示返回到当行的最开始位置。在Mac OS 中表示换行且返回到下一行的最开始位置，相当于Windows 里的 \n 的效果。\t...

20220516右下角，除去左右箭头抓住末端进行线头旋转

https://blog.youkuaiyun.com/Caiqiudan/article/details/122363130飞书文档如何添加代码块 ```

通过鉴别故障来检测异常对任何业务来说都很重要。本文作者总结了五种用于检测异常的方法，下面一起来看看吧。什么是异常/离群点？在统计学中，离群点是并不属于特定族群的数据点，是与其它值相距甚远的异常观测。离群点是一种与其它结构良好的数据不同的观测值。例如，你可以很清楚地看到这个列表中的离群点：[20,24,22,19,29,18,4300,30,18]当观测值是一堆数字且都是一维时，辨别离群点很容易，但如果有数以千计的观测值或数据是多维的，你可能会需要更机智的方法来检测这些离群点。我们为什么要关注异常

pip install chardet执行import chardetf =open('a.doc',r)data = f.read()print chardet.detect(data)结果{'confidence':0.64465744,'encoding':'utf-8'}前面是相似度 后面是编码格式或者 return...

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Hz （赫兹）是频率的单位。频率是指电脉冲，交流电波形，电磁波，声波和机械的振动周期循环时，1秒钟重复的次数。1Hz代表每秒钟周期震动1次，60Hz代表每秒周期震动60次。功（英语：work），也叫机械功，是物理学中表示力对物体作用的空间的累积的物理量，功是标量，其大小等于力与其作用点位移的乘积，国际单位制单位为焦耳。“功”一词最初是法国数学家贾斯帕-古斯塔夫·科里奥利创造的。功率是指物体在单...

20220409https://blog.youkuaiyun.com/danepk/article/details/120531479arthas安装

使用说明参数sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False)y_true：1 维数组，真实数据的分类标签y_pred：1 维数组，模型预测的分...

<p><br></p><p style="max-width: 100%;min-height: 1em;font-family: -apple-system-font, system-ui, &quot;Helvetica Neue&quot;, &quot;PingFang SC&quo...

20220322登陆import oss2import requestsdef oss(oss_save_path, your_img_path): auth = oss2.Auth('LTA_key', 'secret') endpoint = 'endpoint' bucket = oss2.Bucket(auth, endpoint, 'your_bucket_name') bucket.put_object_from_file(oss_save_pat

20220321lag往下移动lead往上移动hive rank排序的时候注意是否使用缓冲区，如果是的话其他非排序字段会顺序变反

20220318https://xie.infoq.cn/article/950302620f586872808d6c372

20220314spark要写入iceberg需要一个alluxio-2.7.3-client.jar这个jar包在alluxio下载下来的zip包里面

20220228命令历史 15 source /etc/profile 16 vim /etc/profile 17 source /etc/profile 18 scp -r /etc/profile root@k8s05:/etc/profile 19 scp -r /etc/profile root@k8s06:/etc/profile 20 cd spark-2.4.5-bin-hadoop2.7/ 21 ls 22 cd conf

Python3 try-except、raise和assert解析一、说明关于异常捕获try-except：在学java的时候就被教育异常捕获也是java相对c的一大优点，几年下来多少也写了些代码，但异常捕获总只得其形未得其神，在自己这只是让发生错误的程序在不必要终止时不终止而已。关于主动抛出异常raise：前段时间看到robot framework判断测试用例运行失败，...

https://mp.weixin.qq.com/s/Bi7f6VwT8DoXbuozlX3PIw限制程序最大内存使用如果程序开发不当，可能会出现占用过多内存的情况。特别是在Docker里面，如果Python程序占用太多内存，可能会导致Docker容器死掉。为了限制Python程序所能使用的最大内存，我们可以使用Python自带的resource模块。首先获取系统默认的内存soft上限和hard上限：import resourcesoft, hard = resource.getrlimit(r

20220111CREATE EXTERNAL TABLE `tb_onekey_goods_info_manual_match_test` ( `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT "业务主键 自增id", `goods_id` varchar(200) NULL COMMENT "商品id", `hz_goods_id` varchar(200) NULL COMMENT "合纵商品id", `goods_name` varchar(200) NULL CO

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https://www.cnblogs.com/EasonJim/p/6198126.htmlutf8有签名和无签名

https://docs.python.org/3/library/codecs.html#error-handlerspandas

背景在信息过载的时代，如何从互联网的海量数据中，准确、及时、高效地获取用户所需信息是信息检索研究的主要问题，其本质是信息的排序问题。伴随着人工智能的蓬勃发展，机器学习的思想逐渐渗透到信息检索等重要领域，如何利用机器学习提升信息检索的性能成为热门研究领域。在信息检索领域，一般按照相关度对文档进行排序，比较典型的做法是针对搜索引擎中的一条查询query，返回一个相关的文档document集合，然后根据(query, document)之间的相关度进行排序，再返回给用户。而随着影响相关度的因素变多，使用传统排序

https://mathpretty.com/11210.html

要去掉右边的大括号，可以先剪切中间的内容，然后删掉右边的括号之后在粘贴上中间的内容要设置粗体，先选中粗体再选符号符号取半边只能从这里取

来自 DBLP、ArXiv、STM 等多家学术出版机构和平台的数据表明，在过去 20 年间，计算机科学、物理学、统计学等研究领域的出版物总量都有大幅增加。像 CVPR、AAAI 等有关人工智能等新兴领域的顶级会议，每年的论文接受量也已经高达上千篇。面对雨后春笋一样涌现的学术出版物和千上万篇学术论文，任何一名研究者都不可能了解所有新领域，即使这一领域和自己的研究方向近似。如果有一种工具，可以把一篇论文的源头梳理清楚，就能极大地减少无效检索的时间，快速了解一个新领域的发展脉络。在以往的研究中，计算机领域的相

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43770077/article/details/110958529报错ValueError: y_true contains only one label (0). Please provide the true labels explicitly through