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parca-agent 数据处理一些简单说明

parca-agent 在parca 中属于一个比较重要的组件 parca-agent 参考处理 包含的步骤 目标发现，发现运行的cgroups 使用bpf 程序每10s进行一些原始栈数据的采样 转换原始栈数据为pprof 格式的profile 如果需要记性处理（比如可能会提取debug 符号信息） 发送数据到parca server（包含

倾斜摄影模型数据处理展示平台

倾斜摄影测量三维模型技术发展至今，属于一项成熟度很高的技术。很多人手里都有大大小小的一些倾斜摄影三维模型数据，但是数据怎么展示，怎么进行使用，怎么与业务进行结合一直是大家很头痛的事情。 下面我会为大家介绍从数据拿到手到最后展示的一整套流程。 倾斜摄影三维数据目前有好几

复杂格式数据处理

1 SELECT 2 code, 3 name, 4 ai.ACode, 5 ai.AName, 6 bi.BCode, 7 bi.BName 8 FROM (SELECT 9 get_json_object(t.value, '$.base.code') AS code, 10 get_json_object(t.value, '$.base.name'

八--数据处理的两个基本问题

（1）处理的数据在什么地方？ （2）要处理的数据有多长 约定reg表示一个寄存器，sreg表示一个段寄存器 reg包括：ax、bx、cx、dx、ah、al、bh、bl、ch、cl、dh、dl、sp、bp、si、di sreg包括：ds、ss、cs、es 1.bx、si、di和bp 　　①只有这四个寄存器可以用“[......]”来进行内存单元的寻址　　

ML 项目中的数据处理

ML 项目中的数据处理 Data Munging 随着当今使用企业数据的垂直行业、用例、用户类型和系统种类繁多，修改的细节可以呈现出无数种形式。 数据探索： Munging 通常从数据探索开始。无论分析师只是在初始数据分析 (IDA) 中寻找全新数据，还是数据科学家开始在探索性数据分析 (EDA) 中寻

使用 NumPy 进行数据处理——数据科学第 185 天

使用 NumPy 进行数据预处理——数据科学第 185 天 Source: https://numpy.org/ 上次，我们查看了安装 NumPy 包并探索了使用 NumPy 的数组的基础知识。 — 是的，上次是第 184 天，但我在发表文章时打错了字。 [ 使用 NumPy 进行数据处理——数据科学第 146 天 是的，已经有一段时间了。

Java8 新特性之流式数据处理

一. 流式处理简介 在我接触到 java8 流式处理的时候，我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多，通常我们需要多行代码才能完成的操作，借助于流式处理可以在一行中实现。比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数，并将其封装成为一个新的 List 返回，那么在 java8 之前

pagehelper list数据处理后进行分页

问题背景：PageHelper的分页只有在PageHelper.startPage(pageNum,pageSize)之后的数据库查询语句才起作用，原因是PageHelper的实现原理是在数据库查询过程中通过拦截器拦截处理。在我当前的项目中，需要对本地已经处理好的ArrayList进行分页。 方法有两种： 第一种 重新自定义PageInfo类，

pandas数据处理(二)

简单研究下读取mysql、查询、分组、聚合、绘图。 其还有窗口函数等更加复杂的操作，暂时不做研究。 1. 准备数据 DROP TABLE IF EXISTS `t_user_log`; CREATE TABLE `t_user_log` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE

pandas 的 apply() 函数

  一、apply() 函数  DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 参数解释： （1）func：就是函数，不管是自定义的函数，还是匿名函数lambda （2）axis：0表示以列作为一组计算，结果按行排序→，1表示以行作为一组（每条记录）计算，结果按列排序↓，默认ax

数据处理之增删改

数据处理之增删改： 插入数据：                  方式1：                       使用 INSERT 语句向表中插入数据。   #数据处理之增删改#储备工作USE atguigudb;CREATE TABLE IF NOT EXISTS emp1(id INT,`name` VARCHAR(15),hire_date DATE,salary DOUBLE(1

数据处理的常见问题

SPSS作为一款常用的数据分析工具，以其分析功能强大而操作简单获得大家的青睐。但是实际的数据分析过程，往往和理想状态差得很远，总会时不时有一些怪怪的现象，或者自己无法解决的问题。以下是罗列出的用户在使用SPSS或者SPSSAU操作时常见的问题以及对应的解决方法，希望可以帮助大家解决

ENVI5.4中Himawari-8数据处理

Himawari-8（向日葵8号，以下简称H-8）气象卫星是日本宇宙航空研究开发机构设计制造的向日葵系列卫星之一，是日本于2014年10月7日发射的新一代气象卫星。H-8是世界上第一颗可以拍摄彩色图像的静止气象卫星，以往的卫星每小时只能观测整个地球一次，H-8的观测频率提高到了每10分钟一次，对云层等

ENVI5.3中北京二号卫星图像数据处理

北京二号卫星于2015年7月11日发射上天，有3颗同轨道面、120°等距离分布的卫星组成。形成优于1米分辨率的遥感小卫星星座，如下为卫星传感器的主要参数。 图：北京二号卫星主要参数 ENVI中完全支持北京二号图像数据的处理，包括数据打开、辐射定标、大气校正、正射校正、图像融合等处理。

HyperionL1T级高光谱数据处理

1概述 Hyperion是地球观测卫星EO-1（Earth Observing-1）携带的高光谱传感器。EO-1于2000年11月21日发射升空，在完成一年的技术验证后，至今仍超期运行，可以根据用户的请求来获取Hyperion高光谱和ALI（Advanced Land Imager）多光谱数据。其卫星轨道与Landsat7基本相同，比Landsat迟一分钟过赤道

实践：二进制数据处理与封装

实践：二进制数据处理与封装 作者：哲思 时间：2022.8.4 邮箱：zhe__si@163.com GitHub：zhe-si (哲思) (github.com) 前言 最近在研究所做网络终端测试的项目，包括一些嵌入式和底层数据帧的封装调用。之前很少接触对二进制原始数据的处理与封装，所以在此进行整理。 以下例子主要以 c++ 语言

Filnk简介

Filnk简介 1. flink和spark的区别 2. 流处理和批处理 3. 无界流和有界流 4. 流处理和批处理 流处理 批处理 5. 离线计算和实时计算的区别 6. 实时计算面临的挑战 1.数据处理唯一性（如何保证数据只处理一次？至少一次？最多一次？） 2.数据处理的及时性（采集的实时数据量太大的

ExtJS 数据处理-Associations（关联）

更新记录 2022年7月21日 发布。 2022年7月16日 从笔记迁移到博客。 ExtJS教程汇总：https://www.cnblogs.com/cqpanda/p/16328016.html Associations（关联） 关联说明 模型（Model）可以与通过关联（Associations）联系在一起 要定义实体之间的关系，支持的关联类型： 一对一（One-to-One） 一对多（On

ExtJS 数据处理-Validations（验证器）

更新记录 2022年7月21日 发布。 2022年7月16日 从笔记迁移到博客。 ExtJS教程汇总：https://www.cnblogs.com/cqpanda/p/16328016.html Validations（验证器） 验证器说明 模型支持模型数据的验证 定义验证在模型中使用validators属性即可 validators: { //单个验证条件 '字

ExtJS-数据处理-获得Store对象实例

更新记录 2022年7月17日 发布。 2022年7月6日 从笔记迁移到博客。 ExtJS教程汇总：https://www.cnblogs.com/cqpanda/p/16328016.html 获得Store对象实例 实例：使用StoreManager获得数据存储 使用StoreManager类的lookup方法 Ext.data.StoreManager.lookup('PandaApp.store.Store'

ExtJS 数据处理-ChainedStore类型

更新记录 2022年7月17日 发布。 2022年7月6日 从笔记迁移到博客。 ExtJS教程汇总：https://www.cnblogs.com/cqpanda/p/16328016.html Ext.data.ChainedStore（链式数据存储） 说明 ChainedStore最大的好处在于可以将一个Store数据划分给多个组件使用 A chained store is a store tha

Python 数据处理常用语法

删除某列包含特定字符的行 data = data.drop(data[data['房号'].str.contains('车位','车库')].index) 处理日期数据 data['合同签订日期'] = pd.to_datetime(data['合同签订日期']) 获取年份 data.loc[:,'签约年份'] = data.loc[:,'签约日期'

ExtJS-数据处理-配置Store类型实例

更新记录 2022年7月14日 发布。 2022年7月6日 从笔记迁移到博客。 ExtJS教程汇总：https://www.cnblogs.com/cqpanda/p/16328016.html 实例-配置Store类型 实例：自定义Store 继承自Ext.data.Store类型即可 Ext.define('PandaApp.store.PandaStore', { extend: 'Ext.data.Store

DataFrame数据处理--删除列

原数据中第2，4，6。。。列没有用，需要删除 filename = 'Pnt_210101000000_page27' df = pd.read_csv(name+'.csv') # 删除第一行 单位符号 #df.drop(index=0, inplace = True) # 区power 列 #print(df.loc[:,'Power']) # 取第2列 #print(df.iloc[:,1]) lie = df.columns df.d

20220703 爬虫&数据处理

1、 昨天已经获取到数据，今天发现dataframe数据单列数据存储在一行中，分列不太好分，我上网查了下。从列表转换为dataframe，正常是存储为一行，需要转置下发现确实变成逗号分开的形式了。代码如下： data = get_data() df = pd.DataFrame(data=[data],index=['a']).T print(df.head()) 如