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查询Tags标签： rate，共有 59条记录-
Integration with FastAPI and APScheduler
API Server with Scheduler 一般API服务器，仅仅提供API接口， 执行单次业务逻辑的执行。 如果在API服务器后台，执行定时执行功能， 让后台承担业务逻辑的定时执行功能， 添加APScheduler库。FastAPI https://fastapi.tiangolo.com 现代，快速，web框架， 用于构建APIs。…
2021/7/23 23:59:16 人评论 次浏览 -
Integration with FastAPI and APScheduler
API Server with Scheduler 一般API服务器，仅仅提供API接口， 执行单次业务逻辑的执行。 如果在API服务器后台，执行定时执行功能， 让后台承担业务逻辑的定时执行功能， 添加APScheduler库。FastAPI https://fastapi.tiangolo.com 现代，快速，web框架， 用于构建APIs。…
2021/7/23 23:59:16 人评论 次浏览 -
python中一些我总是记不住的东西
1.更改列名方法一：修改列名a，b为A、B。 df.columns = [A,B]方法二：只修改列名a为A df.rename(columns={a:A}) 2. 查找需要的某一列df[df[列名].isin([相应的值])]3.查找包含某一字符串的行（2的进阶版）# 所选的需要查找的列要先转换为字符串形式f_rate[日期] = f_rate…
2021/7/16 20:35:17 人评论 次浏览 -
python中一些我总是记不住的东西
1.更改列名方法一：修改列名a，b为A、B。 df.columns = [A,B]方法二：只修改列名a为A df.rename(columns={a:A}) 2. 查找需要的某一列df[df[列名].isin([相应的值])]3.查找包含某一字符串的行（2的进阶版）# 所选的需要查找的列要先转换为字符串形式f_rate[日期] = f_rate…
2021/7/16 20:35:17 人评论 次浏览 -
pymysql同时执行多条语句时报错
1. 我的脚本import pymysqlsql = """ update BaseInfo_dailyinfo_temp set open=26.88,close=32.86,high=32.86,low=26.88,exchange_rate=21.83,data_date=2021-07-05,exchange_amount=715182688.0, exchange_quantity=231947,price_change_amount=5.48,pr…
2021/7/5 19:15:08 人评论 次浏览 -
drf 自定制频率、接口文档、JWT
1.自定制频率# 自定制频率类，需要写两个方法-# 判断是否限次：没有限次可以请求True，限次了不可以请求Falsedefallow_request(self, request, view):-# 限次后调用，显示还需等待多长时间才能再访问，返回等待的时间secondsdefwait(self):# 代码 import time classIPThr…
2021/6/27 23:50:40 人评论 次浏览 -
spark sql优化：小表大表关联优化 & union替换or & broadcast join
----原语句（运行18min） SELECTbb.ipFROM(SELECTip ,sum(click) click_num,round(sum(click) / sum(imp), 4) user_click_rateFROMschema.srctable1WHEREdate = 20171020AND ip IS NOT NULLAND imp > 0GROUP BY ip) bbLEFT OUTER JOIN(SELECTround(sum(click) / sum(i…
2021/6/21 19:28:00 人评论 次浏览 -
prometheus grafana sql 常用函数参数
1. sum(..) by(instance) (increase()) 以instance分组然后相加2. sum(..) without(instance) 去除instance，以剩下的标签分组然后相加 3. increase(..[1m]) 一分钟内的值 4. rate(..[1m]) 一分钟内的值除以60秒，如果是2m， 就除以120 5. irate(..[1m]) 和rate一样…
2021/6/17 19:31:59 人评论 次浏览 -
ML之回归预测：利用两种机器学习算法(LiR，XGBoost(调优+重要性可视化+特征选择模型))对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值
ML之回归预测：利用两种机器学习算法(LiR，XGBoost(调优+重要性可视化+特征选择模型))对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值目录 输出结果 1、LiR模型 2、XGBoost模型输出结果 1、LiR模型 LiR：The value of default measurement of LiR is 0…
2021/6/15 20:33:23 人评论 次浏览 -
nginx限速
基于nginx限速可以先参考下这篇文章：https://blog.csdn.net/hellow__world/article/details/78658041 基于openresty限速可以先参考下这篇文章：https://blog.csdn.net/cn_yaojin/article/details/81774380下面贴出源站通过环境变量的方式直接设置openresty的QPS主要配置…
2021/6/3 7:21:09 人评论 次浏览 -
python房贷计算器
#房贷计算器# 第一部分代码 money = int(input(请输入贷款总金额:(整数、单位万))) time = int(input(请输入贷款年限:(整数))) rate = float(input(请输入贷款年利率:(4.9,表示4.9%))) # 将万转换为元 money *= 10000 # 月利率，将年利率4.9%转换为0.049，除以12转为月利…
2021/5/19 22:32:01 人评论 次浏览 -
优惠券预测——数据探索2
#分隔符 separator=: #计算折扣率，将满减和折扣统一 #因为discount_rate为null的时候一般都是没有使用优惠券，这个时候折扣应该是1 def get_discount_rate(s):s = str(s)if s==null:return -1#return 1s = s.split(separator)if len(s) == 1:return float(s[0])else:ret…
2021/4/28 18:27:22 人评论 次浏览 -
04-04 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类)
目录AdaBoost算法代码(鸢尾花分类)一、导入模块二、导入数据三、构造决策边界四、训练模型4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8)4.2 可视化4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8)4.4 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.5)4.5 训练模型(n_estimators=600,…
2021/4/16 22:27:49 人评论 次浏览 -
Various Optimization Algorithms For Training Neural Network[转]
from https://towardsdatascience.com/optimizers-for-training-neural-network-59450d71caf6Many people may be using optimizers while training the neural network without knowing that the method is known as optimization. Optimizers are algorithms or methods…
2021/4/11 10:58:30 人评论 次浏览
