这段代码什么意思df=pd.read_csv('雷达物位仪.csv')

时间: 2023-05-30 15:05:23 浏览: 29
这段代码是利用Python中的pandas库中的read_csv函数读取名为“雷达物位仪.csv”的CSV文件，并将其存储为一个名为“df”的DataFrame对象。该DataFrame对象可以用于数据操作和分析。
相关问题

df = pd.read_csv(file_path)

df = pd.read_csv(file_path)是一个用于读取CSV文件的函数。它接受一个文件路径作为参数，并返回一个包含数据的DataFrame对象。\[1\]在这个函数中，使用了pandas库的read_csv方法来读取CSV文件，并将其转换为DataFrame对象。然后，通过遍历DataFrame的每一行，将每一行的数据转换为字典的形式，并将这些字典存储在一个列表中，最后返回这个列表作为结果。这样做的目的是为了方便在工作中使用CSV数据。\[1\]另外，还可以使用不同的参数来自定义读取CSV文件的方式，比如指定分隔符、编码方式等。\[2\]如果CSV文件的第一行是表头，那么默认情况下，read_csv函数会将第一行作为表头。如果不想将第一行作为表头，可以通过设置header参数为0来指定使用第一行之后的行作为表头。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [用pandas进行csv文件的读取和写入](https://blog.csdn.net/huiling_tiantian/article/details/121732284)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【Pandas总结】第二节 Pandas 的数据读取_pd.read_csv()的使用详解（非常全面，推荐收藏）](https://blog.csdn.net/weixin_47139649/article/details/126744842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

df = pd.read_csv("./titanic_data.csv")

您好！我可以帮助您解答关于使用pandas库读取CSV文件的问题。要读取名为"titanic_data.csv"的文件，您可以使用以下代码： ```python import pandas as pd df = pd.read_csv("./titanic_data.csv") ``` 这将使用pandas库中的`read_csv`函数来读取CSV文件，并将其存储在名为`df`的DataFrame对象中。请确保文件路径正确，并且该文件与您的Python脚本或Jupyter Notebook位于相同的目录中。 如果您有任何其他问题，请随时提问！

相关推荐

prices_df = pd.read_csv('SH_A_500.csv')

这行代码是读取名为 SH_A_500.csv 的文件，并将其转换为一个 Pandas 的 DataFrame 对象 prices_df。 假设你已经安装了 Pandas 库，那么可以使用以下代码读取 CSV 文件： python import pandas as pd prices_df = pd.read_csv('SH_A_500.csv') 在上面的代码中，首先导入 Pandas 库，然后使用 read_csv() 函数读取 CSV 文件，将其转换为 DataFrame 对象，并将其赋值给 prices_df 变量。 需要注意的是，read_csv() 函数的参数包括文件路径和文件名。如果文件和代码文件在同一目录下，只需要提供文件名即可。如果文件与代码文件不在同一目录下，则需要提供文件的绝对路径或相对路径。 除此之外，read_csv() 函数还有许多其他的参数，例如分隔符、编码、列名等，可以根据实际情况进行设置。

df = pd.read_csv(url)

这是一个关于 Python 的数据处理问题，我可以回答。df = pd.read_csv(url 是一行代码，用于从指定的 URL 中读取 CSV 文件，并将其转换为 Pandas DataFrame 对象。这个对象可以用于数据分析和可视化。

df = pd.read_csv('data.csv')可以加s3路径嘛

是的，pandas 的 read_csv 函数可以接受 S 路径作为参数。您可以使用以下格式来加载 S3 上的 CSV 文件： python import pandas as pd df = pd.read_csv('s3://bucket-name/path-to-data/data.csv') 请将 bucket-name 替换为您的 S3 存储桶名称，path-to-data/data.csv 替换为您文件在存储桶中的路径。确保您的代码中已经配置了正确的 AWS 访问密钥和权限来访问 S3 存储桶。

import pandas as pd df = pd.read_csv('property-data.csv') new_df = df.dropna() print(new_df.to_string())这段代码什么意思

这段代码的意思是： 1. 引入pandas库并将其命名为pd。 2. 使用pandas的read_csv函数读取名为"property-data.csv"的CSV文件，并将其存储在变量df中。 3. 使用df的dropna函数删除df中的空值，并将结果存储在变量new_df中。 4. 使用new_df的to_string函数打印new_df的字符串表示（注意，这将打印所有行和列，不会使用摘要信息）。 注意，这只是一段代码的片段，它可能在实际应用中包含更多的语句。

df = pd.read_csv('photovoltaic_data.csv', usecols=['DATE', 'DC_POWER']) df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE']) df.set_index('DATE', inplace=True)

这段代码的作用是读取名为photovoltaic_data.csv的CSV文件，该文件包含了两列数据：DATE和DC_POWER，并将DATE列的数据转换为时间格式，然后将其设置为数据框的索引。 具体的解释如下： 首先，使用pd.read_csv函数从CSV文件中读取数据，并且只读取DATE和DC_POWER两列数据，其他列将被忽略。读取后的数据将被存储在名为df的数据框中。 python df = pd.read_csv('photovoltaic_data.csv', usecols=['DATE', 'DC_POWER']) 接下来，使用pd.to_datetime函数将DATE列的数据转换为时间格式，并将其返回到df['DATE']列中。 python df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE']) 最后，使用set_index函数将df['DATE']列设置为数据框的索引。 python df.set_index('DATE', inplace=True) 这段代码的目的是为了方便后续对时间序列数据的处理和分析，将时间作为数据框的索引可以使得操作更加方便和高效。

import pandas as pd df = pd.read_csv('C:\\Users\haoyun\Desktop\附件1 历史温度.csv') print(df)这个代码有什么问题

这个代码可能会有两个问题： 1. 文件路径的反斜杠应该改成双反斜杠或者正斜杠，因为反斜杠可能被识别为转义字符，导致路径错误。 2. 如果文件中包含中文字符，需要在路径前面加一个 r，表示路径是 raw string，让 Python 不会对其中的中文字符进行转义。 修改后的代码应该是这样的： python import pandas as pd df = pd.read_csv(r'C:/Users/haoyun/Desktop/附件1 历史温度.csv') print(df) 或者： python import pandas as pd df = pd.read_csv('C:/Users/haoyun/Desktop/附件1 历史温度.csv') print(df) 注意：以上代码仅针对 Windows 操作系统，如果是 macOS 或 Linux，文件路径的格式应该是 /。

df=pd.read_csv("ex2data1.txt",header=None)

这是一个使用 pandas 库读取名为 "ex2data1.txt" 的 CSV 文件并将其存储在 DataFrame 中的代码。文件名 "ex2data1.txt" 可能是一个示例文件名，你需要根据实际情况修改为你要读取的文件名。 其中，参数 header=None 表示文件中不包含表头，如果文件中包含表头，可以将该参数省略或修改为表头所在行的行数。读取完成后，数据将被存储在 DataFrame 对象 df 中。

train_df = pd.read_csv('../input/train.csv') test_df = pd.read_csv('../input/test.csv') combine = [train_df, test_df] 转述成Rstudio

这是Python中的代码，如果要在RStudio中实现相同的功能，您需要使用R中的读取csv文件的函数，例如read.csv()。同时，您需要使用R中的数据框（data frame）来存储数据。 下面是一个示例代码，供您参考： train_df <- read.csv("../input/train.csv") test_df <- read.csv("../input/test.csv") combine <- list(train_df, test_df) 在这个示例中，我们使用了read.csv()函数分别读取了train.csv和test.csv两个文件，然后将它们存储在R中的数据框train_df和test_df中。最后，我们使用list函数将这两个数据框组合成一个列表combine。

df = pd.read_csv('shopping_basket.csv', header=None)的header=None是什么意思

这里的 header=None 是 Pandas 函数 read_csv() 的一个参数，用于指定文件中没有列名，即数据的第一行是数据本身而不是列名。当 header=None 时，Pandas 会自动将数据的第一行作为数据的一部分，而不是将其视为列名。如果不指定 header 参数，Pandas 默认会将数据的第一行作为列名。

def save_csv(data): df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) df2 = pd.concat([df, df1]) df2.to_csv("data.csv")

应该是一个保存数据到 CSV 文件的函数。这个函数的输入是一个数据列表，它生成一个带有新数据的 DataFrame，然后将这个 DataFrame 合并到原始数据 DataFrame 上，并将合并后的 DataFrame 存储到 CSV 文件中。具体的代码实现如下： import pandas as pd def save_csv(data): df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) # 读取原始数据 df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) # 生成新的数据 DataFrame df2 = pd.concat([df, df1]) # 合并两个 DataFrame df2.to_csv("data.csv") # 存储到 CSV 文件中 在使用这个函数之前，需要先确定本地目录下是否有名为 "data.csv" 的文件，并且该文件包含了可以被加载到 Pandas DataFrame 中的数据。如果没有这个文件，需要先创建一个。当然，如果这个函数在使用的过程中出现了错误，比如说 "data.csv" 文件无法被正确读取或者数据无法被正确写入到 CSV 文件中，那么你需要添加相应的错误处理机制。

解释代码：df_chinaDaily = pd.read_csv("ChinaDaily.csv") df_reginData = pd.read_csv("Chinese_regin.csv") df_multi = pd.read_csv("multiCountry.csv") df_reginData_copy = copy.deepcopy(df_reginData)

这段代码是在使用Python中的pandas库读取三个不同的CSV文件并将它们存储为pandas DataFrame对象。第一个CSV文件是名为"ChinaDaily.csv"的文件，第二个CSV文件是名为"Chinese_regin.csv"的文件，第三个CSV文件是名为"multiCountry.csv"的文件。然后使用pandas库提供的深拷贝函数copy.deepcopy()将第二个CSV文件中的数据复制到一个新的DataFrame对象中，即df_reginData_copy。

df = pd.read_csv('test.csv')报错：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd0 in position 0: invalid continuation byte

这个错误提示表明在读取 CSV 文件时遇到了编码问题，因为默认情况下 pd.read_csv() 函数会使用 UTF-8 编码读取文件。 解决方法一般有以下几种： 1. 指定文件编码方式。可以通过 encoding 参数指定文件的编码方式，例如：df = pd.read_csv('test.csv', encoding='gbk')。 2. 尝试其他编码方式。如果指定的编码方式无效，可以尝试其他编码方式。例如：df = pd.read_csv('test.csv', encoding='iso-8859-1')。 3. 手动转换文件编码。如果以上方法都无效，可以尝试手动转换文件编码。例如使用 Notepad++ 打开文件，然后选择“编码”->“转换为 UTF-8”，保存后再读取文件。 希望以上方法能够帮助你解决问题。

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in hour_date.index: hour_date=pd.concat([hour_date,pd.DataFrame(daily_date.loc[day]['value']).set_index(pd.date_range(day,periods=24,frep='H'))]) print(hour_date)这串代码为什么输出是空的列表

根据你提供的代码，可能存在以下问题： 1. 代码中 daily_date 没有定义，应该是 df_daily。 2. 在 for 循环中，hour_date.index 是空的，因此循环体不会被执行，导致 hour_date 仍然是空的。 如果你想要生成每天的每个小时的数据，可以尝试修改代码如下： python import pandas as pd df = pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME'] = pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME', inplace=True) # 按天进行重采样，并将每天的数据存储为列表 df_daily = df.resample('D').apply(list) hour_date = pd.DataFrame() # 遍历每天的日期 for day in df_daily.index: # 生成该天的每个小时的时间序列 date_range = pd.date_range(day, periods=24, freq='H') # 将该天的数据转化为 DataFrame，并设置索引为时间序列 daily_df = pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range) # 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中 hour_date = pd.concat([hour_date, daily_df]) print(hour_date) 其中，pd.date_range(day, periods=24, freq='H') 用于生成从 day 开始的 24 个小时的时间序列，pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range) 将该天的数据转化为 DataFrame，并设置索引为时间序列，pd.concat([hour_date, daily_df]) 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中。

df = pd.read_csv(filename, header=None, names=['category', 'text'])加入在哪里

这行代码可以加在读取CSV文件的代码之前，用于指定CSV文件中每一列的名称。具体来说，这行代码将CSV文件的第一列命名为 "category"，第二列命名为 "text"。示例代码如下： python import pandas as pd # 读取CSV文件，并指定列名称 df = pd.read_csv(filename, header=None, names=['category', 'text']) # 接下来可以对 df 进行一些数据处理或分析操作

df = pd.read_csv(r"file:\\\usr\local\spark\homework\tmdb_5000_movies.csv")

你的代码中的文件路径有点问题，应该使用正斜杠（/）而不是反斜杠（\），并且前面的r是不需要的。正确的写法应该是： df = pd.read_csv("file:///usr/local/spark/homework/tmdb_5000_movies.csv") 这样就可以正确读取csv文件了。

帮我优化下面程序import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 读取训练数据集 train_df = pd.read_csv('train.csv') # 读取测试数据集 test_df = pd.read_csv('test.csv') # 将文本数据转换成向量形式 vectorizer = CountVectorizer() train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_df['text']) test_vectors = vectorizer.transform(test_df['text']) # 使用朴素贝叶斯分类器进行分类 classifier = MultinomialNB() classifier.fit(train_vectors, train_df['label']) # 对测试数据集进行预测 predictions = classifier.predict(test_vectors) # 输出预测结果 for i, prediction in enumerate(predictions): print(f"Prediction for news {i+1}: {prediction}")，让它复杂点

可以考虑以下几个方面来优化程序： 1. 数据清洗：在对文本进行向量化之前，先对文本数据进行清洗（如去除停用词、特殊字符、数字等），可以提高分类器的准确性。 2. 特征选择：使用更高级的特征提取方法（如TF-IDF、Word2Vec等）来提取文本中的特征，可以提高分类器的准确性。 3. 模型调参：调整朴素贝叶斯分类器的参数（如平滑系数alpha），可以提高分类器的性能。 4. 模型融合：尝试将多个分类器进行融合（如集成学习、模型堆叠等），可以进一步提高分类器的准确性。 5. 并行计算：使用并行计算技术（如多线程、多进程等）来加速模型训练和预测过程，可以提高程序的运行效率。 整合以上优化策略，可以得到如下复杂度更高的程序： import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.ensemble import VotingClassifier from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection import GridSearchCV import multiprocessing # 读取训练数据集 train_df = pd.read_csv('train.csv') # 读取测试数据集 test_df = pd.read_csv('test.csv') # 数据清洗 def clean_text(text): # 去除特殊字符和数字 text = re.sub('[^a-zA-Z]', ' ', text) # 转换为小写 text = text.lower() # 去除停用词 text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stopwords.words('english')]) return text train_df['text'] = train_df['text'].apply(clean_text) test_df['text'] = test_df['text'].apply(clean_text) # 特征选择 vectorizer = TfidfVectorizer() # 模型调参 param_grid = {'model__alpha': [0.1, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0]} nb = MultinomialNB() model = Pipeline([('vectorizer', vectorizer), ('model', nb)]) grid_search = GridSearchCV(model, param_grid=param_grid, cv=5, n_jobs=multiprocessing.cpu_count()) grid_search.fit(train_df['text'], train_df['label']) classifier = grid_search.best_estimator_ # 模型融合 voting_classifier = VotingClassifier(estimators=[('nb', classifier), ('rf', RandomForestClassifier()), ('svm', SVC())], voting='hard') # 并行计算 pool = multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count()) test_vectors = pool.map(vectorizer.transform, test_df['text']) predictions = pool.map(voting_classifier.predict, test_vectors) # 输出预测结果 for i, prediction in enumerate(predictions): print(f"Prediction for news {i+1}: {prediction}") 该程序在数据清洗、特征选择、模型调参、模型融合和并行计算等方面进行了优化，可以提高程序的准确性和运行效率。

df = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\study\zig.csv')

这是一个关于 Python 的问题，我可以回答。这行代码是用 Pandas 库中的 read_csv 函数读取一个名为 zig.csv 的文件，并将其存储在名为 df 的变量中。路径为 C:\Users\Administrator\Desktop\study\zig.csv。

最新推荐

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂！ 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

无监督视觉表示学习中的时态知识一致性算法

无监督视觉表示学习中的时态知识一致性维信丰酒店1* 元江王2*†马丽华2叶远2张驰2北京邮电大学1旷视科技2网址：fengweixin@bupt.edu.cn，wangyuanjiang@megvii.com{malihua，yuanye，zhangchi} @ megvii.com摘要实例判别范式在无监督学习中已成为它通常采用教师-学生框架，教师提供嵌入式知识作为对学生的监督信号。学生学习有意义的表征，通过加强立场的空间一致性与教师的意见。然而，在不同的训练阶段，教师的输出可以在相同的实例中显著变化，引入意外的噪声，并导致由不一致的目标引起的灾难性的本文首先将实例时态一致性问题融入到现有的实例判别范式中 ， 提 出 了 一 种 新 的 时 态 知 识 一 致 性 算 法 TKC（Temporal Knowledge Consis- tency）。具体来说，我们的TKC动态地集成的知识的时间教师和自适应地选择有用的信息，根据其重要性学习实例的时间一致性。

yolov5 test.py

您可以使用以下代码作为`test.py`文件中的基本模板来测试 YOLOv5 模型： ```python import torch from PIL import Image # 加载模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 选择设备 (CPU 或 GPU) device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') # 将模型移动到所选设备上 model.to(device) # 读取测试图像 i

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

基于对比检测的高效视觉预训练

10086⇥⇥⇥⇥基于对比检测的高效视觉预训练Ol i vierJ. He´naf f SkandaKoppula Jean-BaptisteAlayracAaronvandenOord OriolVin yals JoaoCarreiraDeepMind，英国摘要自我监督预训练已被证明可以为迁移学习提供然而，这些性能增益是以大的计算成本来实现的，其中最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算。我们通过引入一种新的自监督目标，对比检测，任务表示与识别对象级功能跨增强来解决这个计算瓶颈。该目标可提取每幅图像的丰富学习信号，从而在各种下游任务上实现最先进的传输精度，同时需要高达10少训练特别是，我们最强的ImageNet预训练模型的性能与SEER相当，SEER是迄今为止最大的自监督系统之一，它使用了1000多个预训练数据。最后，我们的目标无缝地处理更复杂图像的预训练，例如COCO中的图像，缩小了从COCO到PASCAL的监督迁移学习的差距1. 介绍自从Al

You are not allowed to push code to this project.

回答: 当你遇到"You are not allowed to push code to this project"的错误提示时，可能有几个原因。首先，你需要确保你具有操作该项目的权限。你可以检查你的git账号是否有该项目的操作权限。如果没有权限，你需要联系管理员为你添加相应的权限。其次，你可以检查你的git凭证是否正确。你可以进入"控制面板" -> "用户帐户" -> "管理您的凭证" -> "Windows凭据 / 普通凭据"，查看是否存在多个git凭证。你可以编辑查看你所push的网址的凭证，确保用户名和密码是正确的。另外，你也可以尝试在控制面板的凭据管理器中删除对应配置好的git网址，

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

增量学习的分离Softmax用于解决类增量学习中的遗忘和分类偏差问题

844SS-IL：用于增量学习的分离SoftmaxHongjoon Ahn1 *、Jihwan Kwak4 *、Subin Lim3、Hyeonsu Bang1、Hyojun Kim2和TaesupMoon4†1人工智能系，2电子电气工程系3韩国水原成均馆大学计算机工程系4韩国首尔国立大学电气与计算机工程系{hong0805，tnqls985，bhs1996，leopard101}@ skku.edu{jihwan0508，tsoon}@ snu.ac.kr摘要我们认为类增量学习（CIL）的问题，其中学习代理不断学习新的类增量到达的训练数据批次，并旨在预测到目前为止学习的所有类。该问题的主要挑战是灾难性遗忘，并且对于基于样本记忆的CIL方法，通常已知的是，遗忘通常由由于新类和旧类之间的数据不平衡（在样本记忆中）而注入的分类得分偏差引起。虽然已经提出了几种方法来通过一些附加的后处理来校正这种分数偏差，然而，尽管存在着对分数重新调整或平衡微调的不确定性，但尚未对这种偏差的根本原因进行系统�

mybatis @select like

在MyBatis中，@Select注解用于执行查询语句。在模糊查询中，可以使用LIKE关键字来匹配包含指定字符串的数据。有几种方式可以在@Select注解中使用LIKE进行模糊查询。 第一种方式是使用拼接字符串的方式，可以在查询语句中直接使用%来表示通配符。例如，可以使用以下方式进行模糊查询： @Select("SELECT * FROM student WHERE name LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')") List<Student> findByKeyword(String keyword); 第二种方式是使用${}来获取参数值，并在查询语句中直接

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。