基于Python的数据批处理探讨与应用全文共2页，当前为第1页。基于Python的数据批处理探讨与应用全文共2页，当前为第1页。基于Python的数据批处理探讨与应用 基于Python的数据批处理探讨与应用全文共2页，当前为第1页。 基于Python的数据批处理探讨与应用全文共2页，当前为第1页。 牛常领;毕德贇 【期刊名称】《城市勘测》 【年(卷),期】2022()1 【摘 要】日常数据处理工作中往往会遇到大批量、有规则的数据,又没有统一的数据处理软件进行处理。基于数据批处理的现实需求,通过研究Python脚本在数据处理中的常用开发技术,详细介绍了利用Python进行数据批处理实现的原理和过程,并结合工作实践,实现了文本文档数据、Excel数据以及地理空间数据的批量处理,并对批处理代码进行可执行文件编译,方便了数据处理工具的共享应用,大大提高了工作效率,为数据批处理提供了切实可行的实践思路。 【总页数】5页(P117-121) 【作 者】牛常领;毕德贇 【作者单位】青岛市勘察测绘研究院;青岛市西海岸基础地理信息中心有限公司;青岛市海陆地理信息集成与应用工程研究中心 【正文语种】中 文

大家都知道，电解电容是很多电子设备寿命的短板，电源电路里离不开使用各种电容进行滤波、储能、旁路等，了解电解电容的失效模式，根据应用场合选择参数合适的电解电容，是保障电源稳定可靠必不可少的技能之一。

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1.本项目采用百度地图API获取步行时间，基于GBDT模型对排队时间进行预测。实现用户自主选择多个目的地，系统输出最佳路线规划的结果，并根据用户的选择给出智能化推荐。 2.项目运行环境：需要Python 3.6及以上配置。 3.项目包括6个模块：数据预处理、客流预测、百度地图API调用、GUI界面设计、路径规划和智能推荐。选用GBDT建立模型，GBDT通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮的残差基础上进行训练；采用GBDT模型进行预测，输入当前天气、温度、风力风向、日期(是否是节假日、星期几)和时间即可得出当前客流量；当前客流量在后续预测排队时做一系列操作即可转换为排队时间；通过调用百度地图API模块产生节点之间的步行时间矩阵和客流模型，应用穷举法设计算法，得出最佳路线规划；系统将用户未选择的地点一次分别加入已选择的队列中进行运算，其基本思路与最佳路线规划模块一致，采用穷举法得到所有路线及其总耗时，最后将它们输出，实现智能推荐。 4.博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/133018114

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Apache SkyWalking SkyWalking ：一个APM（应用程序性能监视器）系统，专门为微服务，云原生和基于容器（Docker，Kubernetes，Mesos）的体系结构而设计。 抽象 SkyWalking是一个开源APM系统，包括对Cloud Native体系结构中的分布式系统的监视，跟踪，诊断功能。 核心功能如下。 服务，服务实例，端点指标分析 根本原因分析。 在运行时分析代码 服务拓扑图分析 服务，服务实例和端点依赖关系分析 检测到慢速服务和端点 性能优化 分布式跟踪和上下文传播 数据库访问指标。 检测慢速数据库访问语句（包括SQL语句） 报警 浏览器性能监控 基础架构（VM，网络，磁盘等）监控 跨指标，跟踪和日志的协作 SkyWalking支持从多种来源和多种格式收集遥测（度量，跟踪和日志）数据，包括 Java，.NET Core，NodeJS，PHP和P

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