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RSS订阅原创 cannot connect to X server
在centos的docker容器上使用宿主机（ubuntu）的图形化界面，cannot connect to X server
2022-10-27 10:53:07
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原创 influxdb常见操作
1、influxdb策略配置1.1、查看数据库的数据保存策略show retention policies on "prometheus"1.2、添加策略create retention policy "rp_name" on "prometheus" duration 1w replication 1 default;2.3、修改策略参考链接：Influxdb的retention policy_FreyFan的博客-CSDN博客注意：最好是在创建库的时候就设置好数据...
2022-03-25 14:53:41
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原创 grafana展示cpu使用率+influxdb
grafana版本：v8.3.4功能描述：grafana对influxdb数据进行可视化起初grafana使用dashboard ID8919进行prometheus数据进行展示，但是后来领导更新了需求，需要对数据进行二次开发然后进行展示。so将peometheus数据进行持久化到influxdb，然后就开始了influxdb数据展示的漫漫路。step1、将prometheus的cpu用户使用率等价替换为influxdb的查询语句prometheus查询语句如下:avg(rate(
2022-03-25 14:17:59
3910
原创 docker安装skywalking
1、安装es# pull es镜像docker pull elasticsearch:7.4.2# 创建es容器docker run --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx1024m" -d elasticsearch:7.4.22、安装skywalkingdocker pull apache/skywalking-base:8
2022-02-25 11:54:20
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原创 grafana的panel点击title，没有反应，没有出现edit选项
过了一个周末，周一上班发现之前创建的dashboard中的panel无法编辑，懵逼百度一圈，未找到解决方案遂查看官网帮助手册（Edit Panel），找到解决方案，我是通过第三种方式解决，即在panel的任意位置点击“e”，进入编辑状态...
2022-02-14 11:35:12
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原创 Python绘制接口调用拓扑图
导入包import networkx as nximport matplotlib.pyplot as plt处理数据# 读取csv文件，包含三列，siid, ciid, call_nodf_server = pd.read_csv("/tf/data/ai_ops/call_no_server.csv")weights =df_server_1["call_no"].to_list()绘制拓扑图g = nx.from_pandas_edgelist(df_server, '
2021-12-22 15:54:54
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原创 Elasticsearch常见查询语句
1、查看所有index（类似mysql的database）http://192.168.194.16:9200/_cat/indices?v2、查看某个index的type（类似mysql的table）http://192.168.194.16:9200/elastic_segment-20211201/_search3、获取所有index的结构http://localhost:9200/_mapping?pretty=truehttp://localhost:9200/index/typ
2021-12-22 15:49:41
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原创 python获取ElasticSearch数据
1、导入es的python库from elasticsearch import Elasticsearchfrom elasticsearch.helpers import bulkfrom elasticsearch import helpersimport pandas as pdimport os2、连接eses = Elasticsearch(hosts="http://192.168.194.16:9200/",timeout=30, max_retries=10, r..
2021-12-22 15:47:02
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原创 jupyter设置
显示设置#显示所有列pd.set_option(‘display.max_columns’, None)#显示所有行pd.set_option(‘display.max_rows’, None)#设置value的显示长度为100，默认为50pd.set_option(‘max_colwidth’,100)查看cell执行时间%%time快捷键ctrl+/ 注释Tab : 代码补全或缩进Shift-Tab : 提示Ctrl-] : 缩进Ctrl-[ : 解除缩进...
2021-12-22 15:29:57
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原创 Yolo V5 训练
1、下载YOLO V5源代码git clone https://github.com/ultralytics/yolov52、使用yolv v5进行图片检测--save-txt：会将检测结果以txt的形式保存内容依次为：<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>如：56 0.758585 0.868902 0.0762363 0.140244python de
2021-11-01 10:10:03
951
原创 python数据可视化之plotly
1、安装!pip install Plotly2、导入包import plotly.express as pximport plotly.graph_objects as go3、使用通过help查看函数参数说明help(module_name.func_name) or __doc__ 方法看模块下特定函数的信息3.1 绘制折线图# 生成随机序列df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(30, 4))# 绘制折线图px.line(d
2021-07-15 14:00:47
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转载 Python赋值，copy，deepcopy区别
copy()与deepcopy()之间的主要区别是python对数据的存储方式。python2中，需要import copy模块。python3中，直接可以使用copy（）方法，但deepcopy（）还是需要导入copy模块>首先直接上结论：—–深复制，即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来的新对象产生影响。—–而等于赋值，并不会产生一个独立的对象单独存在，他只是将原有的数据块打上一个新标签，所以当其中一个标签被改变的时候，数据块就.
2021-07-02 10:04:38
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原创 对所有员工的薪水按照salary降序进行1-N的排名
描述有一个薪水表salaries简况如下对所有员工的薪水按照salary降序进行1-N的排名，要求相同salary并列且按照emp_no升序排列：示例：输入drop table if exists `salaries` ; CREATE TABLE `salaries` (`emp_no` int(11) NOT NULL,`salary` int(11) NOT NULL,`from_date` date NOT NULL,`to_date` date NOT N
2021-07-02 10:00:19
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原创 CentOS安装basemap
1、2、安装gecd geos-3.6.2./configue //或选择安装的目录./configure --prefix=/root/env/geosmake make install
2021-06-15 16:55:05
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原创 excel包含合并单元格求和
要求：对如下表格按项目进行求和和求平均在C2单元格里写上以下公式：【=IF(A2<>"",SUM(OFFSET(B2,0,0,IFERROR(MATCH("*",A3:A$1000,0),1)))," ")】这个公式看起来复杂，不要害怕，我们一起来看下里面包括的内容。1）、match公式2）、iferror公式3）、offset公式offset： 以指定的引用为参照系，通过给定偏移量得到新的引用。返回的引用可以为一个单元格或单元格区域。并可以指定.
2020-12-17 14:06:19
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原创 Jupyter notebook 中添加R编辑器
有时候可能因为某些原因，需要在python和R中切换，我个人感觉R在可视化上比python简单，还有R统计相关的包比较丰富，所以有时候会将python处理之后的数据，输入到R中进行可视化和统计分析。话不多说，进入正题吧。准备工作1、已安装jupyter和R正式开始1、打开R控制台，依次执行下面的代码# 配置国内源options(repos=structure(c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")))# 安装相...
2020-10-24 12:28:14
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原创 Excel之求和家族
Excel求和家族说到excel求和，很多人第一时间想到就是sum函数，作为excel入门级函数，sum的确是小白级的。以至于很对人对求和函数有点”误解“，觉得求和函数太简单了。但是，你可能不知道，sum只是excel求和家族里的一个小成员二，它的家人们可都是厉害着呢。今天我们就一起来认识一下这个求和家族吧。1、sum基础求和sum语法规则是：=sum(数据区域)2、单条件求和：sumif=sumif(条件区域,条件,求和区域)3、多条件求和：sumifs=su
2020-10-24 09:44:03
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原创 Excel常见函数用法汇总
一、如何快速选中数据Ctrl+A，全选Ctlr+Shift+向下按钮，选中所有数据行二、查找1、通过Ctrl+F打开查找，输入要查找的内容正则2.2.vlookup把行标签的日期格式变成月的维度步长，选择月，确认确定之后，汇总数据如下图所示index+match三、替换1、通过Ctrl+H打开替换，如果要对整个单元格满足条件进行替换，需勾选单元格匹配。正则四、数据高亮显示如何使特定的数据高亮显示?1..
2020-10-21 10:00:27
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原创 chapter10.如何让组队游戏充满乐趣
商业数据分析实战（酒卷隆志/里洋平）第十章 案例8——机器学习：如何让组队游戏充满乐趣7.1现状和预期待续。。。7.2发现问题7.3数据的收集和加工7.4数据分析7.5解决对策7.6小结
2020-09-29 14:51:49
146
原创 chapter9.具有哪些行为的用户会是长期用户
商业数据分析实战（酒卷隆志/里洋平）第九章 案例7——决策树分析：具有哪些行为的用户会是长期用户7.1现状和预期待续。。。7.2发现问题7.3数据的收集和加工7.4数据分析7.5解决对策7.6小结...
2020-09-29 14:50:24
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原创 chapter8.应该选择什么样的目标用户群
商业数据分析实战（酒卷隆志/里洋平）第八章 案例6——聚类：应该选择什么样的目标用户群7.1现状和预期待续。。。7.2发现问题7.3数据的收集和加工7.4数据分析7.5解决对策7.6小结
2020-09-29 14:49:06
339
原创 chapter7.根据过去的行为能否预测当下
商业数据分析实战（酒卷隆志/里洋平）第七章 案例5——逻辑回归分析：根据过去的行为能否预测当下7.1现状和预期本月黑猫游戏的销售额减少7.2发现问题待续。。。7.3数据的收集和加工7.4数据分析7.5解决对策7.6小结...
2020-09-29 14:46:15
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原创 chapter6.如何通过各种广告的组合获得更多的用户
商业数据分析实战（酒卷隆志/里洋平）第六章 案例4——多元回归分析：如何通过各种广告的组合获得更过的用户6.1现状和预期本月黑猫游戏的销售额减少6.2发现问题待续。。。6.3数据的收集和加工6.4数据分析6.5解决对策6.6小结...
2020-09-29 14:43:21
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原创 chapter5.哪种广告的效果更好
商业数据分析实战（酒卷隆志/里洋平）第五章 案例3——A/B测试：哪种广告的效果更好5.1现状和预期本月黑猫游戏的销售额减少5.2发现问题待续。。。5.3数据的收集和加工5.4数据分析5.5解决对策5.6小结...
2020-09-29 14:41:54
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原创 chapter4.什么样的顾客会选择离开
商业数据分析实战（酒卷隆志/里洋平）第四章 案例2——交叉列表统计：什么样的顾客会选择离开4.1现状和预期本月黑猫游戏的销售额减少4.2发现问题待续。。。4.3数据的收集和加工4.4数据分析4.5解决对策4.6小结...
2020-09-29 14:40:41
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原创 chapter2.商业数据分析流程
商业数据分析就是从现状出发，寻找一条可以达到预期的最短路径，再次过程中应着眼于找出主要的问题，然后根据下面的框架来解决这些问题。
2020-09-29 14:14:21
576
原创 pandas.dataFrame结果用R绘图
本人觉得R绘图还是要比Pyhton绘图简单很多。所以对于先学习了python数据分析，后学习了R的同学来讲，可以用更擅长的语言处理数据，将结果输出到中间文件，再用R绘图呈现，也是不错的选择。R的绘图可详见我之前的博客，R绘图功能方便而且很强大pandas输出统计结果数据如下：log_d,tag,payment2013-06-30,existing,1778860.002013-06-30,install,498370.002013-07-31,existing,1778860.00201
2020-09-28 11:02:39
604
原创 sqlite3安装
1、下载sqlite下载2、安装tar xvzf sqlite-autoconf-3071502.tar.gzcd sqlite-autoconf-3071502./configure --prefix=/usr/localmakemake install3、使用连接sqlite3退出.quit
2020-09-17 10:31:08
177
原创 pycharm配置docker环境
参考PyCharm+Docker：打造最舒适的深度学习炼丹炉等我有空，自己整理一份自己的操作过程，防止以后需要
2020-09-16 19:08:49
493
原创 pycharm常见快捷键
调试加断点1、Ctrl+F82、双击代码行左侧中的边框查看函数定义查看定义ctrl+鼠标左键跳回：View->Appearance->ToolBar会出现向佐的箭头，可以返回。
2020-09-16 19:05:21
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原创 mysql中常见变量类型
MySQL中常见的变量有三种一.系统变量系统变量查看# 查看所有系统变量show variables;# 模糊查询show variables like '%increment%'# 查看某个变量SELECT @@auto_increment_increment;系统变量赋值局部修改,只对当前连接有效set变量名=新值全局修改，对所有用户和连接都有有效（需重新连接）语法：setglobal变量名 =值; set @@global.变...
2020-09-14 10:47:45
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原创 pandas类别变量转哑变量
get_dummiespandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None,sparse=False, drop_first=False)Convert categorical variable into dummy/indicator variablesParameters data : array-like, Series, or DataFrameprefix : string, l
2020-07-24 09:33:24
668
空空如也
空空如也
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