pandas允许重复索引是为了灵活性，但会导致查询歧义、合并复杂、操作异常等问题。1.重复索引常见于数据合并或导入时，可能引发查询返回多行而非单行的问题；2.使用.index.has_duplicates和.dupl...

光伏电站发电效率异常检测通过比较实际发电量与理论发电量判断是否存在异常。1. 数据收集是基础，包括实际发电量、辐照度、电池板温度、环境温度、逆变器数据及历史数据；2. 模型建立可通过理论...

传统方法难以有效识别注塑工艺异常的原因主要有三点：1.经验依赖性强，难以量化和传承；2.阈值设定单一，无法捕捉多变量组合异常；3.数据孤岛严重，缺乏全面关联分析。注塑工艺异常分析系统通过...

pandas中实现滑动窗口聚合的核心方法是使用rolling()函数，它允许对数据窗口进行滑动并执行聚合计算。1. 使用rolling()方法时，需指定window参数定义窗口大小；2. 可通过min_periods参数控制窗...

sql中sin函数用于计算弧度值的正弦，若输入为度数需先转换为弧度。1. 使用sin函数时，输入必须是弧度，默认不支持度数；2. 若数据以度数存储，需用radians()或乘以(pi()/180)转换；3. sin常用于...

python可通过数据分析与机器学习识别异常用电模式以检测电力窃漏。首先，通过api获取智能电网的json用电数据并转为dataframe；其次，采用统计方法或isolation forest等算法检测异常用电行为；最...

计算滚动kl散度的原因在于监测数据分布的深层结构性变化，适用于实时或近实时的异常检测场景。1. kl散度能捕捉均值、方差等无法揭示的分布变化，适用于网络安全、金融交易、工业监测等领域；2. ...

构建python中基于强化学习的自适应异常检测系统，核心在于将检测问题转化为rl任务，通过智能体与环境的交互动态调整策略，1.定义环境、智能体、状态、行动和奖励等rl要素；2.使用gym、stable-ba...

要让uni-app在手机模拟器上运行，首先确保开发环境配置好，然后在hbuilderx中选择“运行到手机模拟器”。1. 配置好node.js和hbuilderx等开发环境。2. 在hbuilderx中启动uni-app项目，点击“运行...

在c++++中使用指针实现环形缓冲的核心在于利用模运算使读写指针在数组边界回绕，从而形成逻辑上的循环结构。1. 环形缓冲通过head_和tail_两个索引分别指向读写位置，数据写入后tail_递增并模容...