第四章 4.1 向我们的DataFrame 中刚添加weekday 列 4.2 按星期统计骑手 4.3 放到一起 第四章 原文：Chapter 4 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 import pandas as pd pd . set_option ( 'display.mpl_style' , ...

1.4.3 图形、子图、轴和刻度 1.4.3 图形、子图、轴和刻度 在matplotlib中“图形 ”是用户界面中的整个窗口。在这个图形中可以有“子图 ”。 到目前为止，我们已经使用图形和创建数轴。这对于快速绘图是非常方便的。使用图形、子图和轴我们可以控制显示。尽管子图将图表放在标准的网格中，轴可以在图形中放在任意位置。根据你的目的不同，二者都非常...

四、客户端设计 四、客户端设计 上图简要描述了Apollo客户端的实现原理： 客户端和服务端保持了一个长连接，从而能第一时间获得配置更新的推送。（通过Http Long Polling实现） 客户端还会定时从Apollo配置中心服务端拉取应用的最新配置。 这是一个fallback机制，为了防止推送机制失效导致配置不更新 客户端定时拉取会上报本...

「连载四」TLS 证书认证 前言 抓个包 证书生成 私钥 自签公钥 填写信息 生成完毕 为什么之前不需要证书 Server Client gRPC TLS Server TLS Client 验证 请求 抓个包 总结 问题 参考 本系列示例代码 「连载四」TLS 证书认证 前言 在前面的章节里，我们介绍了 ...

四、Semi-Supervised GCN 4.1 模型 4.2 WL-1 算法 4.3 局限性 4.4 实验 四、Semi-Supervised GCN 图的半监督学习方法大致分为两大类： 基于图的拉普拉斯矩阵正则化的方法， 包括标签传播算法label propagation 、流行正则化算法manifold regularizati...

四、条件随机场 CRF 4.1 链式条件随机场 4.1.1 CRF 的简化形式 4.1.2 CRF 的矩阵形式 4.2 概率计算问题 4.2.1 概率计算 4.2.2 期望值计算 4.3 CRF 的学习算法 4.3.1 改进的迭代尺度法 4.3.1.1 算法 S 4.3.1.2 算法 T 4.3.2 拟牛顿法 4.4 预测算法 4.5...

四、参数估计准则 4.1 最大似然估计 4.2 贝叶斯估计 4.2.1 贝叶斯估计 vs 最大似然估计 4.2.2 最大后验估计 四、参数估计准则 4.1 最大似然估计 假设数据集 中的样本独立同分布地由 产生，但是该分布是未知的。 是一族由 参数控制的概率分布函数族，希望通过 来估计真实的概率分布函数 ，也就是要估计 ...

四、线性判别分析 4.1 二分类模型 4.1.1 投影 4.1.2 求解 4.2 多分类模型 四、线性判别分析 线性判别分析Linear Discriminant Analysis:LDA 基本思想： 训练时：给定训练样本集，设法将样例投影到某一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离。要学习的就是这样的一...

will pull the debian:latest image and its intermediate layers will pull the image named debian:testing and any intermediate layers it is based on. will pull the image from the d...

四、Web服务配置类 4. HTTP服务配置类 4.1 类路径 4.2 属性说明 四、Web服务配置类 4. HTTP服务配置类 4.1 类路径 org . voovan . http . server . context . WebServerConfig 4.2 属性说明 HTTP服务配置类是一个Java BEAN....