数据结构与算法

无人船 | 图解基于视线引导(LOS)的无人艇制导算法

目录 1 视线引导法介绍 2 LOS制导原理推导 3 Lyapunov稳定性分析 4 LOS制导效果 1 视线引导法介绍视线引导法(Line of Sight, LOS)作为无人水面艇(USV)自主导航领域的核心技术,通过几何制导与动态控制深度融合的机制,为复杂海洋环境下的高精度路径跟踪提供了鲁棒

【图论】迪杰特斯拉算法

文章目录 迪杰特斯拉算法 主要特点 基本思想 算法步骤 示例 实现迪杰斯特拉算法 基本步骤 算法思路 总结 迪杰特斯拉算法迪杰特斯拉算法是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪杰特斯拉(Edsger W. Dijkstra)在1956年提出的,用于解决单源最短路径问题的经典算法。该算法的目标是从一个起始顶点找到到图中其

03.pandas基础操作

3、pandas基础操作 1. pandas 介绍 1.1 为什么学习pandas numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了,那么学习pandas的目的是什么呢? numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据,当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据(字符串, 时间序列),那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据! 什么是pandas? 首先先来认识pa

Zabbix-2·部署安装使用

一、Zabbix安装部署思路: 想要实现实施监控要解决的几个方面: 数据采集: 可以使用agent(安装在被控端的软件)或者SNMP(简单网络管理协议,用于网络设备的数据采集) 数据存储: 可以使用mysql或其他数据库 数据展示: nginx+php展示web页面 简单来说就是,zabbix通过在远程主机上安装agent进行数据采集,存储到mysql数据库,通过web页面进行展示。 Zabb

日常开发SQL优化万能公式:5 大步骤 + 10 个案例

项目早期数据量少,开发人员开发时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多SQL语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 SQL优化整体主要体现在两个方面: 1.减少IO的次数,就是所有查询尽量全部走索引 2.减少IO的数据量,比如mysql5.6后的索引下推等,尽量减少传输数据量 1.SQL常规优化步骤 一、通过慢查日志等定位那些执行效

使用redis的bitmap实现签到功能

一、签到功能的实现思路 最常规的思路,一般我们会选择每个用户,每天的签到作为一条mysql表的数据,然后一条一条的记录。这种方式的确是可以的,但是它的局限性很大,只能适用于小规模公司的内部系统,人数不多的情况下。 如果是用于普通大众的话,这就将不堪设想。如果有一百万用户,每天签到,一个月,需要存的数据就会有三千万条数据,一年,需要存三亿六千万条数据。这要是用户量再大点,或者使用的时长再长点,这数据

pandas2

3、Pandas 数据结构 - DataFrame DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引) 3.1创建DataFrame对象 3.1.1列表创建DataFame对象 可以使用单一列表或嵌套列表创建一个DataFrame (1

docker-daemon.json配置详解

多个配置一定要加逗号,否则启动不成功,先给个例子:我修改了docker0的网络、信任私有镜像库、存储位置 vim /etc/docker/daemon.json { "bip": "0.0.0.0/0", "insecure-registries" : ["registry.gag.cn"], "data-root": /data/docker } [root@vm-1677489993 ~]

469. 还是自主可控香

用别人开发的软件,阅读别人的代码,对于程序员来说,相比之下,终究还是没自己(包括加入的团队)开发的香。 自己开发的软件遇到什么错误,直接能通过现象,思维贯穿到底层去定位到问题,看到本质,跟火眼金睛似的。 别人开发的就不一样了,尤其是小众软件,遇到个问题,看到苍白的报错日志,只能说:“我勒个去”! 去年写了个分布式数据库一键部署脚本,实在是太香了,配置内存和节点IP,两个参数,就可以装一套分布式数据