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  • 用Javascrīpt取float型小数点,例22.127456取成22.13,如何做? 1. 不可取 function get() { var s = 22.127456 + ""; var str = s.substring(0,s.indexOf(".") + 3); alert(str); } 2. 正则表达式效果...

    用Javascrīpt取float型小数点后两位,例22.127456取成22.13,如何做?

    1.   不可取

      function get()
       {
        var s = 22.127456 + "";
        var str = s.substring(0,s.indexOf(".") + 3);
        alert(str);
       }

    2. 正则表达式效果不错

    <scrīpt type="text/javascrīpt">
    onload = function(){
        var a = "23.456322";
        var aNew;
        var re = /([0-9]+/.[0-9]{2})[0-9]*/;
        aNew = a.replace(re,"$1");
        alert(aNew);
    }
    </scrīpt>

    3.   变通使用Math

     

     <scrīpt>  
      alert((Math.floor(555.55544444*100))/100);  
      </scrīpt>

     

    ---------------- 以上3个都是不能四舍五入的----------------

     

    4 会用新鲜东西的朋友....... 但是需要 IE5.5+才支持。

     <scrīpt>
    var num=22.127456;
    alert( num.toFixed(2));
    </scrīpt>

    5、

     <scrīpt>
    var num=22.127456;
    alert( Math.round(num*100)/100);
    </scrīpt>

    <script>

     function   roundAmount(n)   {  
          var   s   =   ""   +   Math.round(n   *   100)   /   100  
          var   i   =   s.indexOf('.')  
          if   (i   <   0) 
          return   s   +   ".00"  
          var   t   =   s.substring(0,   i   +   1)   +   s.substring(i   +   1,   i   +   3)  
          if   (i   +   2   ==   s.length)
          t   +=   "0"  
           
          return   t  
      }  
      alert(roundAmount(123.125));
      </script>

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  • 网络层有三大模块 ...后面个比特表示最小延时(ssh)+ 最大吞吐量 + 最高可用性 + 最小费用,这个比特是互斥关系,一般情况下为0,表示默认属性 最后一个比特:保留,但是必须是0 16总长度:

    网络层有三大模块

    • ip协议报头格式
    • 地址管理
    • 路由选择
    • IP协议报头格式
      • 4位版本:标识ip协议的版本(ipv4或者ipv6)
      • 4位首部长度:标识ip协议头部长度,4个比特位范围为0000 ~ 1111,计算出来的值需要乘以4,即真正取值范围为0 ~ 60
      • 8位服务类型:
        • 前三位比特位表示优先权,但是已经摒弃了
        • 后面四个比特位表示最小延时(ssh)+ 最大吞吐量 + 最高可用性 + 最小费用,这四个比特位是互斥关系,一般情况下为0,表示默认属性
        • 最后一个比特位:保留位,但是必须是0
      • 16位总长度:标识ip数据报总体长度(占用的字节数量),总长度 = ip协议头部 + 数据(应用层提交的数据)
      • 16位标识:标识当前UDP数据包数据是属于哪一个完成的UDP报文的,同一个UDP数据包当中的所有分片具有相同的标识
      • 3位标志
        • 位1:保留位
        • 位2:禁止分片
        • 位3:标识更多分片
          • 当该位值为1时,标识该分片不是最后一个分片
          • 当该位值为0时,标识该分片是最后一个分片
      • 13位片偏移:用来标识分片在原来数据当中的位置,用于接收方组装数据,表示字节时需要乘以8,故13位片偏移最大可表示为2^16,计算出来的片偏移数值 x 8 之后得到的字节标识分片起始的位置
      • 8位生存时间TTL:标识数据在传输过程中到达目的地允许经过的路由器的个数,每经过一个路由器,TTL减1
        • 如果TTL变为0时还没有找到目的地址则丢弃该数据包
        • 减为0之前达到目的主机,则完成传输
        • TTL一般为64
      • 8位协议:标识传输层使用什么协议,在数据分用时,通过该字段,将数据提交给相应协议
      • 16位首部效验和:判断ip头部在传输过程中是否损坏
      • 32位源ip地址
      • 32位目的ip地址

    注意:只有UDP可能会进行分片,TCP不可能会进行分片处理
    MTU:最大传输单元,限制了网络层提交数据链路层数据包大小不超过MTU
    MSS:最大传输报文,限制TCP提交给网络层数据包长度
    TCP中MTU = MSS + ip头部 + tcp头部,所以网络层在拿到tcp提交来的数据时一定是小于MTU的,所以不用进行分片,
    而UDP是整条报文传输,如果传输时数据包大于MTU则需要分片

    • ip地址管理
      • 目前讨论的是ipv4版的ip地址,无符号的32位整数,范围是0 ~ 2^32(42亿多)
      • 早期划分方式:32位ip地址划分为网络号 + 主机号
        • 网络号:标识一个子网络,网络号就是一堆ip地址的集合
        • 主机号:在子网中唯一标识一台主机
      • A类IP地址
        在这里插入图片描述
        • 32位比特位中高一位固定为0,前8位为网络号,后4位为主机号
        • A类ip地址范围是:0.0.0.0 ~ 127.255.255.255
        • 网络号范围是:0 ~ 127
        • 主机号范围是:0 ~ 2^24
      • B类ip地址
        在这里插入图片描述
        • 32位比特位中高两位固定为10,前16位为网络号,后16位为主机号
        • B类ip地址范围是:128.0.0.0 ~ 191.255.255.255
        • 网络号范围是:128.0 ~ 191.255
        • 主机号范围是:0 ~ 65536
      • C类ip地址
        在这里插入图片描述
        • 32位比特位中高三位固定为100,前24位为网络号,后8位为主机号
        • C类ip地址范围是:192.0.0.0 ~ 223.255.255.255
        • 网络号范围是:192.0.0 ~ 223.255.255
        • 主机号范围是:0 ~ 65536
      • D类ip地址
        在这里插入图片描述
        • 高四位固定,28位的多播组号
      • E类ip地址
        在这里插入图片描述
        • 高五位固定,27位留用
      • CIDR方式:这种CIDR方式就是为了更加精准化的划分子网
        • 引入子网掩码,在机器上向路由器申请ip地址,路由器不但动态给机器分配一个ip地址,还分配一个子网掩码
        • 子网掩码的意义
          • 最大主机号 = 子网掩码取反
          • 网络号 = 子网掩码 & ip地址
      • 私网
        • 从42亿地址池中划分出3个段的ip地址,这三个段的ip地址不具备访问互联网的能力,不能直接访问互联网
        • 划分出来的三个段的ip地址如何使用
          • 这三个段的ip地址可以不经过申请,直接被个人或者企业、国家使用
          • 这些ip可以被不同的设备进行复用,这些ip组件的网络称为私网,对应的互联网称为公网
          • 私网中的ip,在私网中可以和私网当中的机器进行通信,不能与互联网进行通信
          • 如果私网ip想要访问互联网,需要进行网络地址转换,将私网ip地址通过NAT转换为公网地址
        • 私网的网段
          • 10 . * . * . * (10.0.0.0 ~ 10.255.255.255)
          • 172.16 . * . * ~ 172.31 . * . * (172.16.0.0 ~ 172.31.255.255)
          • 192.168 . * . * (192.168.0.0 ~ 192.168.255.255)
        • 特殊的ip地址
          • 127 .0.0.1 :本地回环地址,用来测试网络协议栈
          • 0.0.0.0:一般用于服务端程序,表示服务端程序当中所有网卡的ip地址
          • 255.255.255.255:UDP的广播地址,全网广播
    • 路由选择
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  • pandas学习下-task4

    2020-06-29 23:15:45
    五、问题与练习 ...pd.to_datetime(‘2020/1/1 00:00:00.00’) 最多至小数位后9, 即纳秒. 【问题三】 对于超出处理时间的时间点,是否真的完全没有处理方法? 【问题】 给定一组非连续的日期,怎么

    五、问题与练习

    【问题一】 如何对date_range进行批量加帧操作或对某一时间段加大时间戳密度?

    通过 date_range(start, end, periods) 来对某时间段加大密度操作, 比如固定时间段, 增加periods参数取值

    【问题二】 如何批量增加TimeStamp的精度?

    pd.to_datetime(‘2020/1/1 00:00:00.00’) 最多至小数位后9位, 即纳秒.

    【问题三】 对于超出处理时间的时间点,是否真的完全没有处理方法?

    【问题四】 给定一组非连续的日期,怎么快速找出位于其最大日期和最小日期之间,且没有出现在该组日期中的日期?

    日期排序, 就能看出哪里不连续了.缺了的就是那个要找的日期哈

    习题1:
    xt1 = pd.read_csv(‘data/time_series_one.csv’)
    读入的时候不会 parse_dates=[‘日期’] 这招
    于是
    (a)
    pd.to_datetime(xt1.loc[xt1[‘销售额’].idxmax(),‘日期’]).dayofweek
    需要先转换成日期格式
    (b)
    xt1 = xt1[~xt1[‘日期’].isin(del_date)]
    先剔除春节国庆以及五一,然后
    xt1[‘日期’] = pd.to_datetime(xt1[‘日期’])
    xt1.set_index(‘日期’)
    xt1.resample(‘MS’).sum()
    ©
    开始不知道使用xt1[‘日期’].dt.dayofweek
    而列表没有dayofweek, 因此曲线救国
    xt1[‘day’] = xt1[‘日期’].apply(lambda x:x.dayofweek)
    xt1[xt1[‘day’] > 4].set_index(‘日期’).resample(‘QS’).sum()
    (d)
    (e)
    两题太难了,直接膜拜答案, 不过答案在日期处理上似乎有点问题
    df_temp = df[~df[‘日期’].dt.dayofweek.isin([5,6])].set_index(‘日期’).iloc[::-1]
    比如问题求的是不含周一周六, 因此这里isin后面应该是,0,5

    df_fri = df.shift(4)[df.shift(4)[‘日期’].dt.dayofweek1][‘销售额’]
    df_mon = df.shift(-4)[df.shift(-4)[‘日期’].dt.dayofweek
    5][‘销售额’]
    还有这个地方, 周一与周五对换, 应该是 dayofweek == 0, dayofweek == 4 才对吧?

    习题2:
    xt2 = pd.read_csv(‘data/time_series_one.csv’,index_col=‘日期’,parse_dates=[‘日期’])
    xt2[‘销售额’].rolling(window=50,min_periods=1).mean()
    xt2[‘销售额’].rolling(window=50,min_periods=1).max()

    (b)
    时间不够, 讲一下思路, 用lag将销售额滞后1天, 然后对滞后一天的数据计算window = 5,periods = 1的均值, 再跟原始列比较
    ©
    同样的, 思路, 只是先将数据里面的周末剔除

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