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回复总数  2395
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别的不知道,机械臂全流水线自动化在珠三角制造业已经遍地开花了。基于供应链监测的柔性制造 C2M 模式行业内都在尝试。能源界石油开采、矿产勘探开发、供电网络负载都在尝试比较新的数学模型解决问题。只是现在大量人才都在互联网行业,这种传统行业外面的人是不了解的。
2021-03-30 10:18:50 +08:00
回复了 yjsp1919 创建的主题 奇思妙想 关于天然黑箱系统的脉冲函数的模拟
没太明白 LZ 的目的是啥,不过记得看文献时候有看到结合小波分析和神经网络的 WNN,你可以搜下看是否满足
2021-03-29 19:48:53 +08:00
回复了 MonTubasa 创建的主题 问与答 有没有草书的数据集啊
App,比如 习字社书法,抓吧
2021-03-29 16:02:36 +08:00
回复了 Knuth 创建的主题 全球工单系统 QQ 邮箱严重 bug!
微博发博圈下「腾讯 QQ 邮箱」,应该有客服对接。我之前反馈 bug 有试过,有人回复
2021-03-29 14:55:06 +08:00
回复了 drawstar 创建的主题 问与答 求推荐 mac 下 ssh 客户端
你要 SFTP 传文件搞个 FTP 客户端不就得了
有些电子书排版软件自带的章节切分很好用,最好是带自定义规则的。我就用这个干过切条目的事
2021-03-26 17:50:31 +08:00
回复了 overflow99 创建的主题 问与答 大家还会用手机通讯录联系别人吗
遇到急事时网络不好微信急死人,还是电话方便
2021-03-26 13:10:20 +08:00
回复了 runner321 创建的主题 产品经理茶话会 国内有没有无需编码搭建简单好看的网页的产品?
国内你搜「低代码建站」一堆产品
2021-03-25 13:06:32 +08:00
回复了 daijinming 创建的主题 程序员 如何去掉图片中表格线,求教
有专门的表格 OCR
2021-03-24 18:28:01 +08:00
回复了 clecho 创建的主题 问与答 喜马拉雅有哪些音频节目推荐吗?
@PeterPanX 小宇宙+1,是真好用
2021-03-23 11:44:12 +08:00
回复了 Biwood 创建的主题 Node.js 在可见的未来, Deno 替代 npm 的可能性大吗?
用了一阵 yarn,感觉好使
2021-03-21 21:12:11 +08:00
回复了 ClericPy 创建的主题 奇思妙想 微信语音通话这么普及, 为什么没有铃声或者彩铃卖?
可以用 QQ,你想要的全有
成本问题
2021-03-16 11:25:41 +08:00
回复了 GZK007 创建的主题 macOS Mac 使用群组快捷键
Finder 菜单栏——>显示——>使用群组,有快捷键显示
2021-03-15 14:08:49 +08:00
回复了 caicaiwoshishui 创建的主题 macOS macos 钥匙串可以限制某个应用禁止访问吗
系统钥匙串搜到对应记录删了试试?
理论上默认允许访问也是只能读写自己 App 的记录(貌似最多同一个开发者账号下的 App 共享),问题不大。
2021-03-12 19:33:40 +08:00
回复了 tshsha112 创建的主题 职场话题 gap 一年半,还是选择工作好了?
CV 现在都卷成鱿鱼须了
2021-03-12 10:43:17 +08:00
回复了 yaleyu 创建的主题 Python 开新帖求教 pandas 大拿,关于 groupby 和 cumsum 和 rolling
试试换个思路加辅助列呢

df = pd.DataFrame([['S1', 10, False], ['S1', 10, True], ['S2', 20, False], ['S2', 10, False], ['S2', 10, True], ['S3', 200, False], ['S3', 100, False], ['S3', 100, True]], columns=list('ABC'))

df['D'] = df['B'].cumsum()
df_tmp = df[df['C']]
df_tmp['X'] = df_tmp['D'].diff()
df = pd.merge(left=df, right=df_tmp, on=['A', 'B', 'C', 'D'], how='left')
df['D'] = np.where(df['C']==False, 0, df['D'])
df['D'] = np.where(((df['C'] == True) & (df['X'].isna() == False)), df['X'], df['D'])
df = df[['A', 'B', 'C', 'D']]

print(df)
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