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需要使用data = pd.DataFrame(data, columns=feature_col)来转换为dataframe继续使用。
其中feature_col是你原来dataframe的表头，可以在原来是pandas.Dataframe格式时用feature_col = data.columns获取到。
文章浏览阅读1.4k次，点赞3次，收藏11次。约瑟夫环问题： 问题描述：设有编号为1，2，3……n的n个人顺时针方向围坐一圈，每人有一密码（正整数）。开始时给出一初始密码m，从编号为1的人开始报数，报m的人出列；以后将出列者的密码作为新的m，从顺时针方向紧挨着他的下一个人开始报数……直至所有人出列。试编算法，求出出列顺序。要求：用不带头结点的单向循环链表实现从键盘输入n，m各人的密码由计算机随机产生(1~10的正整数，也可以自定义_py约瑟夫环问题n,k,m要求由键盘输入值,每个人持有的密码随机生成。 2、每个函数完
文章浏览阅读1.7k次，点赞21次，收藏17次。这项研究介绍了一种自主运动规划的新方法，在Frenet坐标系内用强化学习（RL）代理通知分析算法。这种结合直接解决了自动驾驶中适应性和安全性的挑战。运动规划算法对于导航动态和复杂的场景至关重要。然而，传统方法缺乏不可预测环境所需的灵活性，而机器学习技术，特别是强化学习（RL），提供了适应性，但存在不稳定性和缺乏可解释性。我们独特的解决方案将传统运动规划算法的可预测性和稳定性与RL的动态适应性相结合，使系统能够有效地管理复杂的情况并适应不断变化的环境条件。_frenetix rl
文章浏览阅读335次。springboot整合shardingshere+druid 读写分离和分库分表，mybatis-plus_spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules
文章浏览阅读1.5k次，点赞2次，收藏4次。OSPF特殊区域NSSA配置实验一、实验目的二、实验内容三、实验流程四、查看和验证**OSPF特殊区域NSSA和Total NSSA配置实验总结：**一、实验目的1.掌握OSPF协议的工作原理及其LSA的类型划分；2.掌握OSPF特殊区域的概念、分类和特点；3.掌握路由器中OSPF特殊区域NSSA区域的基本配置方法和结果验证；二、实验内容完成思科路由器OSPF特殊区域NSSA区域的基本配置和结果验证；三、实验流程（一）配置任务说明如下图所示：区域0是骨干域，将区域1设置为nssa区域，完成_ospf naas区域实验
文章浏览阅读128次。今天在对生产系统做监控的时候，发现一个process的cpu消耗很高，抓取了对应的session和执行的sql语句。发现是一个简单的update语句，这样一条如果CPU消耗较大，很可能是由于全表扫描的。UPDATECOMM_ACTIVITY SET COMM_ACTIVITY.EXTRACT_STATUS = N..._sql全表扫描语句
文章浏览阅读5w次，点赞7次，收藏28次。配置了环境变量直接执行：要从HDFS中删除文件，可以使用以下命令：hadoop fs -rm -r -skipTrash /path_to_file/file_name要从HDFS中删除文件夹，可以使用以下命令：hadoop fs -rm -r -skipTrash /folder_name..._hadoop删除文件命令
文章浏览阅读1.7k次。ansible最大并发 Ansible是一种功能强大的无代理（但易于使用且轻巧）的自动化工具，自2012年推出以来一直稳步流行。这种流行在一定程度上是由于其简单性。 默认情况下，Ansible的最基本依赖项（Python和SSH）几乎在所有地方都可用，这使得Ansible可以轻松用于各种系统：服务器，工作站，Raspberry Pi，工业控制器，Linux容器，网络设备等。 Ansible可..._ansible 提升 高并发
文章浏览阅读479次。应我的客户要求，需要找到一款可以在极短时间识别二维条码的软件以应对他们现在极其迅速的货品入库需求。正好听说过一款Dynamsoft Barcode Reader的开发包，根据其官网介绍最新版对条码检测速度比以前的版本快2倍以上。根据对Dynamsoft Barcode Reader8.8SDK包拆解，其中含了JavaScript Package /.NET Package /C/C++ Package /Python Package /Java Package /iOS Package /A..._barcode reader
文章浏览阅读1.2k次。前人栽树，后人乘凉，文章参考https://blog.csdn.net/TsingSee/article/details/108618054，我要感谢此博客主，mediasoup-demo很多文章都是关于在linux系统下的，很多在windows都有问题，而唯独此博客主的文章正确。我学习此博客的文章对比才知道主要问题在于三点：1.node，npm版本最好是要高版本的。2.python版本问题，这个是最关键的，一定不能是python3版本，我这里用的是TSING博客主建议的python-v2.7.17_npm安装那个版本最好
文章浏览阅读1.0k次。关于Spacy安装遇到的错误_pip install spacy python -m spacy download en_vectors_web_lg
文章浏览阅读3.7k次，点赞8次，收藏44次。最近由于项目原因，需要用到HRNet网络，加上前面的目标检测部分，使用python版本的代码运行太慢，于是想到了用c++来重写HRNet，将pytorch的模型文件转换为onnx，采用onnx的c++的推理库。然后目标检测网络采用轻量级的nanodet，同时也采用onnx进行推理。最后，在我的笔记本电脑上（GTX960M）进行单人的姿态估计也跑到了20帧左右。其中nanodet是0.01s左右，hrnet是0.04s左右，hrnet是w32_256*192的模型转换而来的。多人的话时间就是成倍增长。_hrnet的速度
文章浏览阅读788次。@TargetApi and @SuppressLint have the same core effect: they suppress the Lint error.The difference is that with @TargetApi, you declare, via the parameter, what API level you have addressed i_you can suppress the error with @suppresslint