帮帮忙吧,急哭了:python实现拉格朗日插值进行缺失值插补时报错,出现Keyerror:0问题?

图片说明

数据截图

import pandas as pd
from scipy.interpolate import lagrange
inputfile = './test1.xlsx'
outputfile = './test1_1.xlsx'
def ployinterp_column(s,n,k=6):
    y = s[list(range(n-k,n)) + list(range(n+1,n+1-k))]
    y = y[y.notnull()]
    return lagrange(y.index,list(y))(n)
for i in data.columns:
    for j in range(len(data)):
        if (data[i].isnull())[j]:
            data[i][j] = ployinterp_column(data[i],j)

报错

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-28-02cf873cddff> in <module>()
      1 for i in data.columns:
      2     for j in range(len(data)):
----> 3         if (data[i].isnull())[j]:
      4             if (data[i].isnull())[j] in data:
      5                 data[i][j] = ployinterp_column(data[i],j)

C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py in __getitem__(self, key)
    765         key = com._apply_if_callable(key, self)
    766         try:
--> 767             result = self.index.get_value(self, key)
    768 
    769             if not is_scalar(result):

C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_value(self, series, key)
   3116         try:
   3117             return self._engine.get_value(s, k,
-> 3118                                           tz=getattr(series.dtype, 'tz', None))
   3119         except KeyError as e1:
   3120             if len(self) > 0 and self.inferred_type in ['integer', 'boolean']:

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value()

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value()

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

KeyError: 0

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还原图1.4(绘制Lagrange 10次插值曲线和原函数曲线),并加上图1.5中的分段线性差值曲线。(三条曲线绘制在同一张Figure里面,注意用不同的线形区分) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201803/28/1522225085_470202.jpg) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201803/28/1522225106_459261.jpg)

【求帮助】拉格朗日插值法-补值

setwd("C:/Users/DELL1/Desktop") library(XLConnect) missing_data<-XLConnect::readWorksheetFromFile(file = "./data/missing_data.xls",sheet = 1,header=F) lagrange<-function(x,xi,yi){ n<-length(xi) lage<-0 for(i in 1:n){ li<-1 for(j in 1:n){ if(i!=j) li<-li*(x-xi[j])/(xi[i]-xi[j]) } lage<-li*yi[i]+lage } return(lage) } missdata = missing_data for(k in 1:3) { x = which(is.na(missing_data[,k])) x1=c(0,x) x2=c(x,nrow(missing_data)) x12 = x2-x1-1 xx1<-x12[1:(length(x12)-1)] #缺失值前面的行数 xx2<-x12[2:(length(x12))] #缺失值后面的行数 j = 1 for(m in x) { if(xx1[j]>=5) #空值前的判断 xi<- (m-5):(m-1) else xi<-(m-xx1[j]):(m-1) if(xx2[j]>=5) #空值后的判断 xi<-c(xi,(m+1):(m+5)) else xi<-c(xi,(m+1):(m+xx2[j])) yi=missing_data[xi,k] missdata[m,k]=lagrange(m,xi,yi) print(c(m,missdata[m,k])) j =j+1 } } 数据见下(无法上传附件,抱歉) 21*3的表格 235.8333 324.0343 478.3231 236.2708 325.6379 515.4564 238.0521 328.0897 517.0909 235.9063   514.89 236.7604 268.8324     404.048 486.0912 237.4167 391.2652 516.233 238.6563 380.8241   237.6042 388.023 435.3508 238.0313 206.4349 487.675 235.0729     235.5313 400.0787 660.2347   411.2069 621.2346 234.4688 395.2343 611.3408 235.5 344.8221 643.0863 235.6354 385.6432 642.3482 234.5521 401.6234   236 409.6489 602.9347 235.2396 416.8795 589.3457 235.4896   556.3452 236.9688   538.347 补充的值不对!!! 麻烦指出一下,谢谢 [1] 6.0000 237.1512 [1] 13.000 235.315 [1] 4.0000 203.4621 [1] 11.0000 237.3481 [1] 20 NA [1] 21 NaN [1] 5.0000 503.7444 [1] 8.0000 472.0948 [1] 11.0000 634.3942 [1] 17.0000 615.7713

python3.8运行拉格朗日插值报错Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported

在anaconda里python3.8运行拉格朗日插值代码时提示错误 请大神看看应该怎么改呢? 小白谢过! excel下载链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1IYAPr-4UFnHZNZk_vLHhiw 提取码:ejwn #拉格朗日插值代码 import pandas as pd #导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 inputfile = '../data/catering_sale.xls' #销量数据路径 outputfile = '../tmp/sales.xls' #输出数据路径 data = pd.read_excel(inputfile) #读入数据 data[u'销量'][(data[u'销量'] < 400) | (data[u'销量'] > 5000)] = None #过滤异常值,将其变为空值 #自定义列向量插值函数 #s为列向量,n为被插值的位置,k为取前后的数据个数,默认为5 def ployinterp_column(s, n, k=5): y = s[list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k))] #取数 y = y[y.notnull()] #剔除空值 return lagrange(y.index, list(y))(n) #插值并返回插值结果 #逐个元素判断是否需要插值 for i in data.columns: for j in range(len(data)): if (data[i].isnull())[j]: #如果为空即插值。 data[i][j] = ployinterp_column(data[i], j) data.to_excel(outputfile) #输出结果,写入文件 运行错误提示: KeyError: 'Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported, see https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#deprecate-loc-reindex-listlike'

拉格朗日插值查找的疑问

最近学到拉格朗日插值查找,发现了一个bug 网上找到的写法大多是这样 ```c void lagrangeSearch(int num, int *a, int length) { int count = 0; //记录查找几次,对比二分查找 int flag = 0; //标志是否找到 int max = length - 1; int min = 0; //int mid = (max+min)/2 //容易溢出 int mid; while (min <= max) { count++; //没有判断num-a[min]是否小于0,如果小于0不就出错了吗,mid有可能变成负数,造成不正确的访问 mid = min + (max - min) * 1.0 *(num - a[min]) / (a[max] - a[min]); if (num > a[mid]) { min = mid + 1; } else if (num < a[mid]) { max = mid - 1; } else { flag = 1; break; } } if (flag == 1) { printf("拉格朗日找到了,下标为:%d,查找了%d次\n", mid, count); } else { printf("不存在\n"); } } ``` 如代码所示(mid = min + (max - min) * 1.0 *(num - a[min]) / (a[max] - a[min]);) **如果不加以判断的话,num-a[min]是有可能小于0的,造成整个式子小于0,mid就变成了负数,如此访问的话不就访问到了错误的地址吗?** 请问我考虑的对吗? 自己改动后的: ```c //拉格朗日查找 void lagrangeSearch(int num, int *a, int length) { int count = 0; //记录查找几次,对比二分查找 int flag = 0; //标志是否找到 int max = length - 1; int min = 0; //int mid = (max+min)/2 //容易溢出 int mid; //当num<a[min]时,拉格朗日差值为负,无法正常判断 if (num >= a[min] && num <= a[max]) { while (min <= max) { count++; mid = min + (max - min) * 1.0 *(num - a[min]) / (a[max] - a[min]); if (num > a[mid]) { min = mid + 1; } else if (num < a[mid]) { max = mid - 1; } else { flag = 1; break; } } } if (flag == 1) { printf("拉格朗日找到了,下标为:%d,查找了%d次\n", mid,count); } else { printf("不存在\n"); } } ```

哪位大神给写一个oracle中关于拉格朗日插值法的函数??大神 求指教啊

哪位大神给写一个oracle中关于拉格朗日插值法的函数??大神 求指教啊

拉格朗日插值查找

拉格朗日插值查找法:查找整型数据是非常快的 我有一个问题: 拉格朗日插值查找法:适合查找字符串吗? 求各位大神解释一下

基于双线性插值的拉格朗日像素修复算法

工程编译环境vc6.0+opencv1.0 ``` #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <iostream.h> #include <math.h> #include <cv.h> #include <highgui.h> #ifdef _CH_ #pragma package <opencv> #endif #include <stdio.h> #include <stdlib.h> struct record//两个代表偏移 { int up,down,left,right;//差距 unsigned char dataup; unsigned char datadown; unsigned char dataleft; unsigned char dataright;// int **BT; };//负责记录空间位置,和边界像素值//换成指针结构体? IplImage* inpaint_mask = 0; IplImage* img0 = 0; IplImage* img = 0; IplImage* inpainted = 0; CvPoint prev_pt = {-1,-1}; unsigned char aver(unsigned char *data,unsigned char *bill,IplImage* masktt,int i,int j,int k,int step,int channels); void scan(unsigned char *data,unsigned char *bill,IplImage* masktt,record *re,int i,int j,int k,int step,int channels);//分别扫描出左右上下最短距离赋给t采样 unsigned char biline(record *re,int wh,int i,int j); double lagrange(double *x,double *y,double xx,int n); double xlag(record re[],int i); double ylag(record re[],int j); void cvrepair(IplImage* img,IplImage* mask,IplImage* masktt);//img破坏图像,mask轨迹母板,masktt2值图像 void on_mouse( int event, int x, int y, int flags, void* zhang) { if( !img ) return; if( event == CV_EVENT_LBUTTONUP || !(flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON) ) prev_pt = cvPoint(-1,-1); else if( event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN ) prev_pt = cvPoint(x,y); else if( event == CV_EVENT_MOUSEMOVE && (flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON) ) { CvPoint pt = cvPoint(x,y); if( prev_pt.x < 0 ) prev_pt = pt; cvLine( inpaint_mask, prev_pt, pt, cvScalarAll(255), 15, 8); cvLine( img, prev_pt, pt, CV_RGB(0, 255, 0), 15, 8); prev_pt = pt; cvShowImage( "image", img ); } } int main() { char strIn[1024]; char strOut[1024]; cout<<"请输入原始图片路径:"; cin>>strIn; //cout<<endl; cout<<"请输入结果图片路径: "; cin>>strOut; if( (img0 = cvLoadImage(strIn,-1)) == 0 ) return 0; printf( "Hot keys: \n" "\tESC - quit the program\n" "\tr - restore the original image\n" "\ti or ENTER - run inpainting algorithm\n" "\t\t(before running it, paint something on the image)\n" ); cvNamedWindow( "image", 1 ); img = cvCloneImage( img0 ); inpainted = cvCloneImage( img0 ); inpaint_mask = cvCreateImage( cvGetSize(img), 8, 1 ); cvZero( inpaint_mask ); cvZero( inpainted ); cvShowImage( "image", img ); //cvShowImage( "watershed transform", inpainted ); cvSetMouseCallback( "image", on_mouse, 0 ); for(;;) { int c = cvWaitKey(0); if( (char)c == 27 ) break; if( (char)c == 'r' ) { cvZero( inpaint_mask ); cvCopy( img0, img,0 ); cvShowImage( "image", img ); } if( (char)c == 'i' || (char)c == '\n' ) { cvNamedWindow( "Mask image", 1 ); cvShowImage( "Mask image", inpaint_mask ); cvWaitKey(0); cvNamedWindow( "inpainted image", 1 ); cvrepair( img, inpaint_mask,inpainted); //cvInpaint( img, inpaint_mask, inpainted, 3, CV_INPAINT_TELEA ); cvShowImage( "inpainted image", inpainted ); cvSaveImage(strOut, inpainted); } } return 1; } void cvrepair(IplImage* img,IplImage* mask,IplImage* inpainted)//img破坏图像,mask轨迹母板,masktt2值图像 { int x=img->height; int y=img->width; int step=img->widthStep; int channels=img->nChannels; unsigned char *origin=(uchar *)inpainted->imageData; unsigned char *data=(uchar *)img->imageData; int i,j,k; unsigned char *bill=(uchar *)mask->imageData; for(i=0;i<x;i++) for(j=0;j<y;j++) { for( k=0;k<channels;k++) origin[i*step+j*channels+k]=data[i*step+j*channels+k];//原图 } for(i=0;i<x;i++)//边界 { for(j=0;j<y;j++) { if(bill[i*step+j*channels]==1) { for(k=0;k<channels;k++) { unsigned char buff=aver(origin,bill,mask,i,j,k,step,channels); origin[i*step+j*channels+k]=buff;//像素点覆 } } } } } unsigned char aver(unsigned char data[],unsigned char bill[],IplImage* masktt,int i,int j,int k,int step,int channels) { record re[2]; scan(data,bill,masktt,re,i,j,k,step,channels);//扫描采样->re int len=re[1].down-re[1].up; int lon=re[1].right-re[1].left; int wh=len/(lon+len);//高宽比 return biline(re,wh,i,j);//目标还原像素值 } void scan(uchar data[],uchar bill[],IplImage* masktt,record *re,int i,int j,int k,int step,int channels)//分别扫描出左右上下最短距离赋给t采样 { int m,p,n,q; int h=masktt->height; int w=masktt->width; for(m=0;m<i;m++) { if(bill[(i-m)*step+j*channels]==0) { if(m!=i)//上边界有像素 完成2个采样,边缘记0 { re[1].dataup=data[(i-m)*step+j*channels+k]; re[1].up=m;//上边界第1个最近 if((bill[(i-m-1)*step+j*channels]==0)&&((m+1)!=i)) { re[2].dataup=data[(i-m-1)*step+j*channels+k];re[2].up=m+1;}//上边界第2个最近 else{ re[2].dataup=0;re[2].up=i;} } else//上边界有像素破坏 { re[1].up=i;re[1].dataup=0; re[2].up=i;re[2].dataup=0; } printf("find up");break; } } for(p=i;p<h;p++) { if(bill[p*step+j*channels]==0) { if(p!=h)//下边界有像素 { re[1].datadown=data[p*step+j*channels+k];//下边界第1个最近 re[1].down=p; if((bill[(p+1)*step+j*channels]==0)&&((p+1)!=h)) { re[2].datadown=data[(p+1)*step+j*channels+k];re[2].down=p+1; }//下边界第2个最近 else{ re[2].datadown=0;re[2].down=h;} } else { re[1].down=h;re[1].datadown=0; re[2].down=h;re[2].datadown=0; } printf("find down");break; } } for(n=0;n<j;n++) { if(bill[i*step+(j-n)*channels]==0) { if(n!=j)//上边界有像素 完成2个采样,边缘记0 { re[1].dataleft=data[i*step+(j-n)*channels+k]; re[1].left=n;//上边界第1个最近 if((bill[i*step+(j-n-1)*channels]==0)&&((n+1)!=j)) { re[2].dataleft=data[i*step+(j-n-1)*channels+k];re[2].left=n+1;}//上边界第2个最近 else { re[2].dataleft=0;re[2].left=j;} } else//上边界有像素破坏 { re[1].left=j;re[1].dataleft=0; re[2].left=j;re[2].dataleft=0; } break; } } for(q=j;q<w;q++) { if(bill[i*step+q*channels]==0) { if(q!=w)//下边界有像素 { re[1].dataright=data[i*step+q*channels+k];//下边界第1个最近 re[1].right=q; if((bill[i*step+(q+1)*channels]==0)&&((q+1)!=w)) { re[2].dataright=data[i*step+(q+1)*channels+k];re[2].right=q+1; }//下边界第2个最近 else{ re[2].dataright=0;re[2].right=w;} } else { re[1].right=w;re[1].dataright=0; re[2].right=w;re[2].dataright=0; } break; } } } unsigned char biline(record *re,int wh,int i,int j)//双线性插值算法 { double temp=(double)wh*ylag(re,j)+(double)(1-wh)*xlag(re,i);//强制转型 return (uchar)temp; } double ylag(record re[],int j) { double x[3],y[3]; x[0]=re[2].left;y[0]=re[2].dataleft; x[1]=re[1].left;y[1]=re[1].dataleft; x[2]=re[1].left;y[2]=re[1].dataleft; x[3]=re[2].left;y[3]=re[2].dataleft; return lagrange(x,y,j,4); } double xlag(record re[],int i) { double x[3],y[3]; x[0]=re[2].up;y[0]=re[2].dataup; x[1]=re[1].up;y[1]=re[1].dataup; x[2]=re[1].down;y[2]=re[1].datadown; x[3]=re[2].down;y[3]=re[2].datadown; return lagrange(x,y,i,4); } double lagrange(double *x,double *y,double xx,int n) /*拉格朗日插值算法*/ { int i,j; double *a,yy=0.0; /*a作为临时变量,记录拉格朗日插值多项式*/ a=(double *)malloc(n*sizeof(double)); for(i=0;i<=n-1;i++) { a[i]=y[i]; for(j=0;j<=n-1;j++) if(j!=i) a[i]*=(xx-x[j])/(x[i]-x[j]); yy+=a[i]; } free(a); return yy; } ``` 然后在调试的时候报错 unhandled exception in tss3.exe:0xC0000005:Access Violation. 停下的位置在scan()函数里的 ``` for(p=i;p<h;p++) { if(bill[p*step+j*channels]==0) { if(p!=h)//下边界有像素 { re[1].datadown=data[p*step+j*channels+k];//下边界第1个最近 re[1].down=p; if((bill[(p+1)*step+j*channels]==0)&&((p+1)!=h)) { re[2].datadown=data[(p+1)*step+j*channels+k];re[2].down=p+1; }//下边界第2个最近 else{ re[2].datadown=0;re[2].down=h;} } else { re[1].down=h;re[1].datadown=0; re[2].down=h;re[2].datadown=0; } printf("find down");break; } } ``` 的第二次循环 时间比较紧迫所以就不等了

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``` #include <iostream> #include <process.h> #include "stdafx.h" #include <GL/glew.h> #include <GL/glut.h> #pragma comment(lib, "glew32.lib") using namespace std; void lagrange() { float p[10][2]; p[0][0] = 5, p[0][1] = 31.2; p[1][0] = 7, p[1][1] = 43.7; p[2][0] = 13, p[2][1] = 59.1; p[3][0] = 16, p[3][1] = 72; p[4][0] = 20, p[4][1] = 94.5; p[5][0] = 25, p[5][1] = 122; p[6][0] = 27, p[6][1] = 129.2; p[7][0] = 34, p[7][1] = 153; p[8][0] = 52, p[8][1] = 183; p[9][0] = 60, p[9][1] = 197.8; //得到数据点 int nmax = 10; int n = 4; float x, y; int i, j, t; float temp; glColor3f(0.0, 0.0, 1.0); for (i = 0; i <= (nmax - 1); i += (n - 1)) { glBegin(GL_LINE_STRIP); for (x = p[i][0]; x <= p[i + n - 1][0]; x += 1.0) { y = 0.0; for (j = 0; j<n; j++) { temp = 1.0; for (t = 0; t<n; t++) { if (t == j) continue; temp *= (x - p[i + t][0]) / (p[i + j][0] - p[i + t][0]); } y += temp*p[i + j][1]; } glVertex2f(x/nmax, y/200); } glEnd(); } glFlush(); } //拉格朗日插值法&画图 int main(int argc, char *argv[]) { glutInit(&argc, argv); glutInitDisplayMode(GLUT_RGB | GLUT_SINGLE); glutInitWindowSize(600, 600); glutCreateWindow("The first OpenGL Application"); glClearColor(0.0, 0.0, 0.0, 0.0); glutDisplayFunc(&lagrange); glutMainLoop(); return 0; //lagrange(p, 4, 10); } ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/07/1557194219_810530.png) 如图,透明的,我咋调glclearcolor的透明度都这样

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![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201801/19/1516371714_949476.jpg) 这是我在某PPT里面看到的 然而我看了一些文章和西瓜书后总结出KKT条件是 对于 x∈D, max L(x, lambda, mu) = f(x)的条件 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201801/19/1516372126_180896.jpg) 然后这两个问题的解在值上相等的条件是西瓜书里说的f和g为凸函数,h为仿射函数(Page 406)不知道值相等是否是PPT中所指的等价? 请教我的理解和第一张PPT截图里的内容哪一个是对的。

4小时玩转微信小程序——基础入门与微信支付实战

这是一个门针对零基础学员学习微信小程序开发的视频教学课程。课程采用腾讯官方文档作为教程的唯一技术资料来源。杜绝网络上质量良莠不齐的资料给学员学习带来的障碍。 视频课程按照开发工具的下载、安装、使用、程序结构、视图层、逻辑层、微信小程序等几个部分组织课程,详细讲解整个小程序的开发过程

Python可以这样学(第四季:数据分析与科学计算可视化)

董付国老师系列教材《Python程序设计(第2版)》(ISBN:9787302436515)、《Python可以这样学》(ISBN:9787302456469)配套视频,在教材基础上又增加了大量内容,通过实例讲解numpy、scipy、pandas、statistics、matplotlib等标准库和扩展库用法。

组成原理课程设计(实现机器数的真值还原等功能)

实现机器数的真值还原(定点小数)、定点小数的单符号位补码加减运算、定点小数的补码乘法运算和浮点数的加减运算。

javaWeb图书馆管理系统源码mysql版本

系统介绍 图书馆管理系统主要的目的是实现图书馆的信息化管理。图书馆的主要业务就是新书的借阅和归还,因此系统最核心的功能便是实现图书的借阅和归还。此外,还需要提供图书的信息查询、读者图书借阅情况的查询等

土豆浏览器

土豆浏览器可以用来看各种搞笑、电影、电视剧视频

Java面试题大全(2020版)

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全,希望对大家有帮助哈~ 本套Java面试题大全,全的不能再全,哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,提供了 java 的开发环境和运行环境。 JRE:Java Runtime Environ...

Java8零基础入门视频教程

这门课程基于主流的java8平台,由浅入深的详细讲解了java SE的开发技术,可以使java方向的入门学员,快速扎实的掌握java开发技术!

Java基础知识面试题(2020最新版)

文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性?原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的主类有何不同?Java应用程序与小程序之间有那些差别?Java和C++的区别Oracle JDK 和 OpenJDK 的对比基础语法数据类型Java有哪些数据类型switc...

TTP229触摸代码以及触摸返回值处理

自己总结的ttp229触摸代码,触摸代码以及触摸按键处理

网络工程师小白入门--【思科CCNA、华为HCNA等网络工程师认证】

本课程适合CCNA或HCNA网络小白同志,高手请绕道,可以直接学习进价课程。通过本预科课程的学习,为学习网络工程师、思科CCNA、华为HCNA这些认证打下坚实的基础! 重要!思科认证2020年2月24日起,已启用新版认证和考试,包括题库都会更新,由于疫情原因,请关注官网和本地考点信息。题库网络上很容易下载到。

深度学习原理+项目实战+算法详解+主流框架(套餐)

深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

java jdk 8 帮助文档 中文 文档 chm 谷歌翻译

JDK1.8 API 中文谷歌翻译版 java帮助文档 JDK API java 帮助文档 谷歌翻译 JDK1.8 API 中文 谷歌翻译版 java帮助文档 Java最新帮助文档 本帮助文档是使用谷

Ubuntu18.04安装教程

Ubuntu18.04.1安装一、准备工作1.下载Ubuntu18.04.1 LTS2.制作U盘启动盘3.准备 Ubuntu18.04.1 的硬盘空间二、安装Ubuntu18.04.1三、安装后的一些工作1.安装输入法2.更换软件源四、双系统如何卸载Ubuntu18.04.1新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列...

快速排序---(面试碰到过好几次)

原理:    快速排序,说白了就是给基准数据找其正确索引位置的过程.    如下图所示,假设最开始的基准数据为数组第一个元素23,则首先用一个临时变量去存储基准数据,即tmp=23;然后分别从数组的两端扫描数组,设两个指示标志:low指向起始位置,high指向末尾.    首先从后半部分开始,如果扫描到的值大于基准数据就让high减1,如果发现有元素比该基准数据的值小(如上图中18&amp;lt...

手把手实现Java图书管理系统(附源码)

【超实用课程内容】 本课程演示的是一套基于Java的SSM框架实现的图书管理系统,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的java人群。详细介绍了图书管理系统的实现,包括:环境搭建、系统业务、技术实现、项目运行、功能演示、系统扩展等,以通俗易懂的方式,手把手的带你从零开始运行本套图书管理系统,该项目附带全部源码可作为毕设使用。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/27513 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化 下载方式:电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/27513,点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

HTML期末大作业

这是我自己做的HTML期末大作业,花了很多时间,稍加修改就可以作为自己的作业了,而且也可以作为学习参考

Python数据挖掘简易入门

&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。

极简JAVA学习营第四期(报名以后加助教微信:eduxy-1)

想学好JAVA必须要报两万的培训班吗? Java大神勿入 如果你: 零基础想学JAVA却不知道从何入手 看了一堆书和视频却还是连JAVA的环境都搭建不起来 囊中羞涩面对两万起的JAVA培训班不忍直视 在职没有每天大块的时间专门学习JAVA 那么恭喜你找到组织了,在这里有: 1. 一群志同道合立志学好JAVA的同学一起学习讨论JAVA 2. 灵活机动的学习时间完成特定学习任务+每日编程实战练习 3. 热心助人的助教和讲师及时帮你解决问题,不按时完成作业小心助教老师的家访哦 上一张图看看前辈的感悟: &nbsp; &nbsp; 大家一定迫不及待想知道什么是极简JAVA学习营了吧,下面就来给大家说道说道: 什么是极简JAVA学习营? 1. 针对Java小白或者初级Java学习者; 2. 利用9天时间,每天1个小时时间; 3.通过 每日作业 / 组队PK / 助教答疑 / 实战编程 / 项目答辩 / 社群讨论 / 趣味知识抢答等方式让学员爱上学习编程 , 最终实现能独立开发一个基于控制台的‘库存管理系统’ 的学习模式 极简JAVA学习营是怎么学习的? &nbsp; 如何报名? 只要购买了极简JAVA一:JAVA入门就算报名成功! &nbsp;本期为第四期极简JAVA学习营,我们来看看往期学员的学习状态: 作业看这里~ &nbsp; 助教的作业报告是不是很专业 不交作业打屁屁 助教答疑是不是很用心 &nbsp; 有奖抢答大家玩的很嗨啊 &nbsp; &nbsp; 项目答辩终于开始啦 &nbsp; 优秀者的获奖感言 &nbsp; 这是答辩项目的效果 &nbsp; &nbsp; 这么细致的服务,这么好的氛围,这样的学习效果,需要多少钱呢? 不要1999,不要199,不要99,只要9.9 是的你没听错,只要9.9以上所有就都属于你了 如果你: 1、&nbsp;想学JAVA没有基础 2、&nbsp;想学JAVA没有整块的时间 3、&nbsp;想学JAVA没有足够的预算 还等什么?赶紧报名吧,抓紧抢位,本期只招300人,错过只有等时间待定的下一期了 &nbsp; 报名请加小助手微信:eduxy-1 &nbsp; &nbsp;

C++语言基础视频教程

C++语言基础视频培训课程:本课与主讲者在大学开出的程序设计课程直接对接,准确把握知识点,注重教学视频与实践体系的结合,帮助初学者有效学习。本教程详细介绍C++语言中的封装、数据隐藏、继承、多态的实现等入门知识;主要包括类的声明、对象定义、构造函数和析构函数、运算符重载、继承和派生、多态性实现等。 课程需要有C语言程序设计的基础(可以利用本人开出的《C语言与程序设计》系列课学习)。学习者能够通过实践的方式,学会利用C++语言解决问题,具备进一步学习利用C++开发应用程序的基础。

UnityLicence

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软件测试2小时入门

本课程内容系统、全面、简洁、通俗易懂,通过2个多小时的介绍,让大家对软件测试有个系统的理解和认识,具备基本的软件测试理论基础。 主要内容分为5个部分: 1 软件测试概述,了解测试是什么、测试的对象、原则、流程、方法、模型;&nbsp; 2.常用的黑盒测试用例设计方法及示例演示;&nbsp; 3 常用白盒测试用例设计方法及示例演示;&nbsp; 4.自动化测试优缺点、使用范围及示例‘;&nbsp; 5.测试经验谈。

YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。 本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括: 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习!

Python数据分析师-实战系列

系列课程主要包括Python数据分析必备工具包,数据分析案例实战,核心算法实战与企业级数据分析与建模解决方案实战,建议大家按照系列课程阶段顺序进行学习。所有数据集均为企业收集的真实数据集,整体风格以实战为导向,通俗讲解Python数据分析核心技巧与实战解决方案。

YOLOv3目标检测实战系列课程

《YOLOv3目标检测实战系列课程》旨在帮助大家掌握YOLOv3目标检测的训练、原理、源码与网络模型改进方法。 本课程的YOLOv3使用原作darknet(c语言编写),在Ubuntu系统上做项目演示。 本系列课程包括三门课: (1)《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 包括:安装darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 (2)《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》讲解YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3的原理、程序流程并解析各层的源码。 (3)《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》讲解YOLOv3的改进方法,包括改进1:不显示指定类别目标的方法 (增加功能) ;改进2:合并BN层到卷积层 (加快推理速度) ; 改进3:使用GIoU指标和损失函数 (提高检测精度) ;改进4:tiny YOLOv3 (简化网络模型)并介绍 AlexeyAB/darknet项目。

超详细MySQL安装及基本使用教程

一、下载MySQL 首先,去数据库的官网http://www.mysql.com下载MySQL。 点击进入后的首页如下:  然后点击downloads,community,选择MySQL Community Server。如下图:  滑到下面,找到Recommended Download,然后点击go to download page。如下图:  点击download进入下载页面选择No...

一学即懂的计算机视觉(第一季)

图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多,但总有“听不透”,“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉,通过生动、细腻的讲解配合实战演练,让学生真正学懂、用会。 【超实用课程内容】 课程内容分为三篇,包括视觉系统构成,图像处理基础,特征提取与描述,运动跟踪,位姿估计,三维重构等内容。课程理论与实战结合,注重教学内容的可视化和工程实践,为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/26281 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,但是大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化 下载方式:电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/26281,点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

董付国老师Python全栈学习优惠套餐

购买套餐的朋友可以关注微信公众号“Python小屋”,上传付款截图,然后领取董老师任意图书1本。

爬取妹子图片(简单入门)

安装第三方请求库 requests 被网站禁止了访问 原因是我们是Python过来的 重新给一段 可能还是存在用不了,使用网页的 编写代码 上面注意看匹配内容 User-Agent:请求对象 AppleWebKit:请求内核 Chrome浏览器 //请求网页 import requests import re //正则表达式 就是去不规则的网页里面提取有规律的信息 headers = { 'User-Agent':'存放浏览器里面的' } response = requests.get

web网页制作期末大作业

分享思维,改变世界. web网页制作,期末大作业. 所用技术:html css javascript 分享所学所得

技术大佬:我去,你写的 switch 语句也太老土了吧

昨天早上通过远程的方式 review 了两名新来同事的代码,大部分代码都写得很漂亮,严谨的同时注释也很到位,这令我非常满意。但当我看到他们当中有一个人写的 switch 语句时,还是忍不住破口大骂:“我擦,小王,你丫写的 switch 语句也太老土了吧!” 来看看小王写的代码吧,看完不要骂我装逼啊。 private static String createPlayer(PlayerTypes p...

Spring Boot -01- 快速入门篇(图文教程)

Spring Boot -01- 快速入门篇 今天开始不断整理 Spring Boot 2.0 版本学习笔记,大家可以在博客看到我的笔记,然后大家想看视频课程也可以到【慕课网】手机 app,去找【Spring Boot 2.0 深度实践】的课程,令人开心的是,课程完全免费! 什么是 Spring Boot? Spring Boot 是由 Pivotal 团队提供的全新框架。Spring Boot...

立方体线框模型透视投影 (计算机图形学实验)

计算机图形学实验 立方体线框模型透视投影 的可执行文件,亲测可运行,若需报告可以联系我,期待和各位交流

Python数据清洗实战入门

本次课程主要以真实的电商数据为基础,通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。

软件测试入门、SQL、性能测试、测试管理工具

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