Zabbix 3.4版本更新了许多新功能，其中一个监控项功能Preprocessing，根据官方说明文档，在监控项收集的数据存储到数据库前，预先对数据进行处理，使用效果超过预期。这个功能存放位置在创建item后多了一个Preprocessing选项卡，截图如下 简单解析下 ...

概述 　　预处理允许为接收到的item值定义转换规则。 在保存到数据库之前，可以进行一次或多次转换。 　　转换按照定义的顺序执行。 预处理由 Zabbix server或proxy完成（如果item由proxy监控）。 请注意，转换为所需值类型（在item配置中定义）是在预处理 ...

一.画图查看缺失值分布情况 方法1 方法2 缺失值高亮 二. 缺失值处理方式 依据业务逻辑和缺失值占比，目标保证对预测结果影响越小越好 1. 占比较多：如80%以上，删除缺失值所在列（如果对字段有特殊需求，那就删除样本，前提是样本足够 ...

图像预处理（二值化） 本文的实验室主要通过opencv与python3实现，相关的代码可以在GitHub中找到。 1. 图像获取与灰度化 通过摄像头获取到的图像为彩色的图像。彩色图像主要分为两种类型，RGB及CMYK。其中RGB的彩色图像是由三种不同颜色成分组合而成，一个为红色，一个为绿色 ...

在真实的世界中，缺失数据是经常出现的，并可能对分析的结果造成影响。我们需要了解数据缺失的原因和数据缺失的类型，并从数据中识别缺失值，探索数据缺失的模式，进而处理缺失的数据。本文概述处理数据缺失的方法。 一，数据缺失的原因 首先我们应该知道：数据为什么缺失？数据的缺失是我们无法避免的，可能的原因 ...

1.处理缺失值方法 在pandas中，将缺失值称为NA，意思是not available（不可用） pandas在处理缺失值时，我们先了解相关函数介绍。 NA处理方法： 函数名 描述 dropna 根据每个标签的值 ...

缺失值的类型 首先对数据的变量（特征）按照缺失和不缺失进行分类：不含有缺失值的变量称为完全变量，含有缺失值的变量称为非完全变量。 缺失值的类型分为三种：完全随机缺失，随机缺失和非随机缺失。 完全随机缺失： 缺失的变量和其余的变量没有关系。比如”家庭住址“这个信息，和”身高“等其余的变量 ...

https://www.deeplearn.me/1389.html 上一篇文章讲解了区间缩放法处理数据，接下来就讲解二值化处理 这个应该很简单了，从字面意思就是将数据分为 0 或者 1，联想到之前图像处理里面二值化处理变为黑白图片 下面还是进入主题吧 首先给出当前的二值化处理公式 ...