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seaborn学习笔记

数据集的可视化展示对于分析数据集内在的规律有着很大帮助,因此我想着先学习一点matplotlib和seaborn的画图操作。 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns from scipy import stats,integrate from sklearn.datasets import load_boston import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 加载数据集: Data = load_boston() X=pd.DataFrame(Data["data"]) y=pd.DataFrame(Data["target"]) Data=pd.DataFrame(np.hstack((X,y))) data=pd.read_csv("Desktop/creditcard.csv") iris_data = sns.load_dataset('iris') Data.columns=['a','b','c','d','e','f','g','h',...

实现一个 JavaScriptCore 的 debugger —— iOS 篇

JSC 的 debugger 是个神奇的东西,在网上资料甚少,几乎完全搜索不到,尤其是 iOS 上,OC 接口没有暴露任何 debugger 信息。 不过好在 JSC 是开源的,通过分析源代码可以找到 JSC::Debugger 这个抽象类,我们继承这个抽象类,然后实现掉虚函数,创建实例并且把它挂载到 global object 即可开启 debug 能力了。 思路是简单的,在 iOS 设备上,我们要面临的另一个问题是它的 JavaScriptCore 本身是以 Framework 的形式而非源代码形式提供的,所以我们只有公开的 OC 头文件和静态库文件。 所以要想使用 debugger,我们需要: 1 编译时使用私有的头文件 确保头文件的版本跟 framework 一致 确保编译选项跟 framework 一致 2 链接时链接 fra

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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