axis

声明 通常情况下，Android系统定制的一个重要环节是对系统性功能的裁剪、增加，最能体现系统功能的就是Setting应用中的设置项，系统功能的多少一般都会体现在Setting中。 另外就是系统的属性 1 Settings应用的默认值     在源码目录~/LineageOS/frameworks/base/packages/SettingsProvider/res/values/defaults.xml中： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <!-- /** * Copyright (c) 2009, The Android Open Source Project * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may not use this file except in compliance with the License. * You may obtain a copy of the License at * * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 * * Unless required by applicable law or agreed to in writing,

rename()函数 可以直接通过columns 去传入对应列的名字，去改变列名 这种效率比rename的效率要高的多 score . columns = [ "python" , "java" , "ps" , "js" ] rename()函数的参数： mapper=None,axis=None mapper中以字典形式去更改列字段名称 axis 指定替换行还是列 index=None, 替换行索引 columns=None, 替换列索引 level 指定多维索引的维度 level 级别 从里到外，数值以此减小 来源： CSDN 作者： my_白白白 链接： https://blog.csdn.net/qq_41170489/article/details/103913288

一、数据存在缺失 1、删除相应的 属性 ，即删掉整个列 —— 适用于对于某一个特征存在很多缺失值的时候删除相应的记录（但如果一个特征中只有几个样本缺失了这条特征，全部删掉整个列 等同于完全放弃此特征） 2、删除相应的 记录 ，若一个记录里包含了缺失值，就舍弃该记录。这种方法也简单且直接，也是平时工程里常用的方法，实现起来也非常简单，但是若许多数据都出现缺失值，则要舍弃大量记录，使得样本数据量急剧变小，从而影响后续建模的效果 3、填补法 —— 尝试着用一个新的值来填补缺失值。对于数值型变量，常常使用平均值来填补缺失值（平均法则），也可以使用中位数填补。但是填补法所填的数据对当前样本来说可能不太合理 二、特征编码技术 机器学习的基础是数据，若一个模型的输入是字符串，则需要转化成数值型（如向量或矩阵形式），这个过程叫 特征编码 类别特征：特征值之间没有大小关系，而且只代表某一种类别。 针对类别特征的最常用编码技术是独热编码(one-hot encoding) 标签编码 ：把一个类别表示成一个数值，比如0，1，2，3…. 但是， 不可以 直接将标签编码作为特征输入到模型里，因为数与数之间是有大小关系的，而且这些大小相关的信息必然会用到模型当中，这与原来特征的特点产生了矛盾，对于深度学习，数据分析来说它们之间并 不存在所谓的“大小”，可以理解为 平行关系。所以对于这类特征来说，直接用0，1

一、工具 1、下载 Axis2以及eclipse的Axis2插件。 http://axis.apache.org/axis2/java/core/download.cgi 2、axis2-1.7.1-war.zip解压，将压缩包内的axis2.war部署到%TOMCAT-HOME%/webapps下，启动tomcat，访问http://localhost:8080/axis2/看是否正常。 点击Service会进入Service列表页面，当前只有一个Version服务。http://localhost:8080/axis2/services/Version?wsdl 3、解压缩eclipse插件 axis2-eclipse-codegen-plugin-1.7.1.zip，axis2-eclipse-service-plugin-1.7.1.zip。解压后将plugins 复制到%ECLIPSE_HOME%\plugins。 二、Axis2发布Webservice a、新建名称为Axis2Service1 的java工程。新建TestWs.java b.1、打包部署--arr部署方式 有手动打包和插件打包两种方式，在此我用了插件打包的方式 手动打包 新建\Axis2Service1\deploy文件夹，将\Axis2Service1\bin下的class文件复制过来。 新建

创建对象： 1、传入array，设置index和columns。 df = pd.dataFrame(np.random.randn(6,4),index = index,columns = list('ABCD')) 2、传入dict，键名当作列名。 df = pd.DataFrame({'A':1,'B':'foo'}) 查看数据： 1 # 索引 2 df.index 3 # 列名 4 df.colums 5 # 数据 6 df.values 7 # 数据统计 8 df.describe() 9 # 按轴排序,axis = 1为列，0为行 10 df.sort_index(axis = 1,ascending = False) 11 # 按值排序 12 df.sort_values(by = 'B') 选择： # 直接加列名或者列名列表 df['A'] # 切片，可数字切片或者index切片。 df[0:3] df['A':'C'] # bool值,可列表或者矩阵，如果是列表则根据行来显示，如果是矩阵则返回矩阵，false值则是NaN df[df['A'] > 0] # .loc,第一个值是行号，第二个值为列名 df.loc['20130102':'20130104',['A':'B']] # .iloc,俩个都是位置参数 df.iloc[[1,2,4],[0,2]] #

numpy的基础用法 初识Numpy numpy基础用法 nparray索引和切片 Numpy数据存取 numpy二元函数 numpy三元函数 numpy集合运算 初识Numpy NumPy是一个Python包，它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 通过Numpy，可以进行如下操作： 数组的算数和逻辑运算。 傅立叶变换和用于图形操作的例程。 与线性代数有关的操作，NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。 现在一般通过Numpy、Scipy（Scientific Python）和Matplotlib（绘图库）结合来替代MatLab，是一个流行的技术计算平台。 numpy基础用法 numpy方法 解释 np.dtype 指定当前numpy对象的整体数据, 见下一个表格 np.itemsize 对象中每个元素的大小, 单位字节 np.size 对象元素的个数, 相当于np.shape中的n*m值 np.shape 轴, 查看数组形状, 对于矩阵, n行m列 np.ndim 秩 np.isnan(list) 筛选出nan值 np.iscomplex(list) 筛选出非复数 ~ 取补运算符 np.array(数组, dtype=np.bool) 自定义数组类型 np.astype(np.bool) 转换数组类型 np.mat() 将python 列表转化成矩阵

================================ ©Copyright 蕃薯耀 2020-01-07 https://www.cnblogs.com/fanshuyao/ soap调用Jar包冲突，错误如下： javax/xml/rpc/handler/soap/SOAPMessageContext have different Class objects for the type javax/xml/soap/SOAPMessage used in the signature java.lang.LinkageError: loader constraint violation in interface itable initialization: when resolving method "org.apache.axis.MessageContext.getMessage()Ljavax/xml/soap/SOAPMessage;" the class loader (instance of weblogic/utils/classloaders/ChangeAwareClassLoader) of the current class, org/apache/axis/MessageContext,and the class loader (instance