igs

Python如何实现数据可视化?seaborn高级绘图-小浪学习网

Python如何实现数据可视化?seaborn高级绘图

python通过seaborn实现数据可视化的解决方案步骤如下:1.安装seaborn库,使用pip install seaborn;2.导入必要的库如pandas和matplotlib.pyplot;3.加载数据并转化为pandas dataframe;4.根据数...
站长的头像-小浪学习网站长42天前
285
GitLab在Debian上的监控与告警如何配置-小浪学习网

GitLab在Debian上的监控与告警如何配置

在debian上配置gitlab的监控与告警可以通过多种方式实现,以下是一些关键步骤和建议: 监控与告警的目标和指标 明确监控告警的目标:预测故障、发现故障、定位故障、故障恢复。 确定具体的监控...
站长的头像-小浪学习网站长3个月前
235
在MicroPython中使用machine.deepsleep()后出现rst:0x5 (DEEPSLEEP_RESET)和boot:0x13 (SPI_FAST_FLASH_BOOT)的原因是什么?如何解决?-小浪学习网

在MicroPython中使用machine.deepsleep()后出现rst:0x5 (DEEPSLEEP_RESET)和boot:0x13 (SPI_FAST_FLASH_BOOT)的原因是什么?如何解决?

在micropython中使用machine.deepsleep()函数后出现的rst:0x5 (deepsleep_reset)和boot:0x13 (spi_fast_flash_boot)提示信息的原因和解决方法如下: 关于machine.deepsleep()后出现的rst:0x5 (D...
站长的头像-小浪学习网站长3个月前
295
Kafka在Linux上如何监控运行状态-小浪学习网

Kafka在Linux上如何监控运行状态

在linux上监控kafka运行状态有多种方法,以下是一些常用的工具和步骤: 使用Kafka-UI Kafka-UI是一个快速且轻量的开源Web UI工具,专为管理和监控Apache Kafka集群而设计。它提供了一个直观的界...
站长的头像-小浪学习网站长3个月前
335
ESP32设备在使用machine.deepsleep()函数后,为什么会出现rst:0x5 (DEEPSLEEP_RESET)和boot:0x13 (SPI_FAST_FLASH_BOOT)的信息?-小浪学习网

ESP32设备在使用machine.deepsleep()函数后,为什么会出现rst:0x5 (DEEPSLEEP_RESET)和boot:0x13 (SPI_FAST_FLASH_BOOT)的信息?

ESP32设备使用machine.deepsleep()函数后的唤醒情况详解 近期,用户在使用machine.deepsleep()函数控制ESP32设备进入深度睡眠后,发现设备在唤醒时显示rst:0x5 (DEEPSLEEP_RESET)和boot:0x13 (S...
站长的头像-小浪学习网站长3个月前
385
Go项目使用第三方库出现segmentation fault怎么办-小浪学习网

Go项目使用第三方库出现segmentation fault怎么办

go项目中使用第三方库出现segmentation fault,通常意味着c++/c++代码层面的内存访问错误。1.首先确认问题是否出在第三方库,检查文档和已知问题;2.创建最小测试用例以复现问题;3.使用go test...
站长的头像-小浪学习网站长1个月前
225
PHPCMS数据库表前缀修改后出错-小浪学习网

PHPCMS数据库表前缀修改后出错

phpcms数据库表前缀修改后报错,主要是因配置文件未同步或缓存残留所致。1.首先确认 caches/configs/database.php 中的 $database'default' 已更新为新前缀;2.其次清理所有缓存,后台可操作时...
站长的头像-小浪学习网站长27天前
475
怎样用Python计算数据的滚动KL散度?分布变化检测-小浪学习网

怎样用Python计算数据的滚动KL散度?分布变化检测

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. ...
站长的头像-小浪学习网站长17天前
255
Python中如何实现基于HMM的异常检测?隐马尔可夫模型-小浪学习网

Python中如何实现基于HMM的异常检测?隐马尔可夫模型

隐马尔可夫模型(hmm)在python中实现异常检测的核心在于通过建模正常行为识别偏离模式的异常数据。1. 首先准备序列数据,将观测数据组织为时间步或事件序列;2. 选择合适的hmm模型,如discrete...
站长的头像-小浪学习网站长12天前
225
Java新特性解读 Java9到Java17的重要更新内容-小浪学习网

Java新特性解读 Java9到Java17的重要更新内容

java 9到java 17的重要更新包括:1. java 9引入模块化系统解决依赖管理混乱问题;2. java 10新增var关键字实现局部变量类型推断;3. java 11推出全新的http client api;4. java 12增强switch表...
站长的头像-小浪学习网站长29天前
275