XML大作业 图书馆xml dtd xsl xsd 有效性检测 算平均值 DOM解析 等 内含源代码 截图显示
2022-05-08 15:56:48 1MB XML报告 图书馆 xmldtdxsl DOM解析
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映射减少虹膜花 这些Map Reduce程序的目标是从著名的鸢尾花数据集中计算出萼片长度,萼片宽度,花瓣长度和花瓣宽度的最大值,最小值和平均值
2022-05-04 14:30:29 10KB Java
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图8.8 绘图对话框 当点击Start按钮时,遗传算法工具显示每一代适应度函数的最佳值和平均值的绘制图 形。当算法停止时,所出现的图形如图8.9所示。 图8.9 各代适应度函数的最佳值和平均值 在每一代中,图的底部的点表示最佳适应度值,而其上的点表示平均适应度值。图的顶 部还显示出当前一代的最佳值 0.0067796 和平均值 0.014788。 为了得到最佳适应度值减少到多少为更好的直观图形,我们可以将图中 y 轴的刻度改 最佳值 0.0067796 平均值 0.014788
2022-04-25 22:24:32 3.89MB MATLAB 遗传算法 极致清晰
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从输入的一批正整数中求出最大值、最小值和平均值,输入0结束数据的输入。C语言程序
2022-04-16 16:49:47 464B 最大值 最小值 比较
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MapReduce_BankData 步骤 先运行Clean_Zh.java,在本地处理中文的问题。 使用命令行将已处理的文件传到HDFS(这一步没写在代码里,偷了个懒) 再运行Main.java 通达信数据原始数据 原始数据第二行的中文 和最后268行的中文,采用的GB2312编码,程序运行时产生乱码,导致不明BUG,其BUG造成的乱码,使行号数不对,且乱码无法参与代码的逻辑运算, 这个错十分的坑,故将中文删除。问题解决 删掉中文后,运行结果 中文乱码处理(问题解决) 不管是转utf8还是gb2312都是对文件的操作!但是在mapreduce机制里,他对文件的操作是自动完成的,我们用户接触到的已经是文件中每一行的具体内容了。这个时候由于原始文件的编码问题,每一行涉及中文的已经是乱码了,此时对这个乱码不管怎么转始终是乱码。 所以,因为我们无法在mapreduce的文件层面进行操作,那就只有
2022-04-14 22:21:57 852KB Java
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40. 具有计算功能的模拟信号平均值采集隔离放大器:DIN 2X1 C-P-O系列 一种将两路相互隔离的模拟量进行相加计算后按设定要求取平均值信号输出,再将取出平均值信号进行隔离放大转换的隔离计算器。 该产品主要由多路高隔离DC/DC电源、模拟加法器、平均值计算电路、信号隔离放大与变换电路组成,适用于传感器、PLC两路模拟信号输入在不停机状态下进行求和、取平均值的超驰控制系统。目前在工业现场的过程控制、电气自动化及仪器仪表、安全监测装置中广泛应用。 DIN 2X1 ISO C-P-O内部集成的高效率DC-DC能产生多组隔离电源,分别给内部的放大电路、加法器电路、平均电路、调制解调电路、隔离转换电路供电,SMD工艺结构及新技术隔离措施使该产品达到辅助电源、信号的输入1、输入2与输出之间 3KVDC四隔离。
2022-04-06 00:17:13 394KB 平均值采集隔离放大器
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该算法从旋转的超矩阵(3 x 3 x nFrames)或旋转平移超矩阵(4 x 4 x nFrames)建立一个优化问题,并计算范数1矩阵,该矩阵为初始超矩阵的每个对应元素的最小二乘。 这个函数需要 fromAngleToMatrix.m 和 fromMatrixToAngle.m 也分布在我的频道上。
2022-04-02 10:04:03 2KB matlab
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电力线路每相的单位长度电抗平均值 4、阻抗换算(有变压器时) 电路内各元件的阻抗都必须按照短路点的短路计算电压统一换算,换算的条件是元件功率损耗不变。 例3—1 线 路 电 压 线路结构 35kV及以上 6~10kV 220/380V 架空线路 电缆线路 0.40 0.12 0.35 0.08 0.32 0.066
2022-03-29 09:50:59 3.79MB 工厂供电
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Python实现按某一列关键字分组,并计算各列的平均值,并用该值填充该分类该列的nan值。 DataFrame数据格式 fillna方式实现 groupby方式实现 DataFrame数据格式 以下是数据存储形式: fillna方式实现 1、按照industryName1列,筛选出业绩 2、筛选出相同行业的Series 3、计算平均值mean,采用fillna函数填充 4、append到新DataFrame中 5、循环遍历行业名称,完成2,3,4步骤 factordatafillna = pd.DataFrame() industrys = newfactordata1.industry
2022-03-14 21:13:54 78KB AND AS pandas
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或许当你看到一行代码的时候,你也已经想到了不会是  python  吧!还真不巧,你说对了,就是使用python。 很多知识想简单处理python的同志们(指并不怎么学python,但偶尔使用写个小分析啥的。)就像进行数据处理的时候,有时会遇到求极值(最大值、最小值)、平均值、中位数和四分位数(25%、 75%)的情况。 这一篇博客就是你的福音,让你绝对0基础使用python 进行数据分析。 1、下载py的环境。 这里引用一个简书作者:https://www.jianshu.com/p/5f1feb201fde的安装。 或者直接去官网下载py。 2、数据准备 我的在D盘新建一个xls文件,进行
2022-03-07 20:55:16 168KB 四分位数 数据
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