我的田地

最近换了工作，由于通勤时间比较长，所以又把吃灰了很久的Kindle翻了出来，刷上了安卓并安装了微信读书，在通勤路上看看书，效果很不错，所以记录一下刷机的过程，也算是一个备份；

所有的操作内容都搜集自网络，尤其是书伴网和XDA论坛，感谢CrackDroid系统的开发大神Ygjsz以及提供越狱和其他教程的各位大佬们。

越狱

在Ubuntu上编译安装Python并不困难，最重要的一定要提前装好所有的依赖包，否则在用的时候就会遇到诸如ssl问题，找不到_bz2，lzma库等问题。

一、GRU模型的关键参数

1. input_size：输入的特征数，代表输入序列数据中每个值由多少个特征表示，比如NLP中，每个单次由几维的词向量表示；

2. hidden_size：隐藏层特征数；

3. num_layers：代表GRU的层数；

4. bias：是否带有偏置， False则没有偏置，即$b_{ih}=0, b_{hh}=0$. 默认为True

5. batch_first：输入序列中，第一个维度是否为batch. 默认为False;

6. dropout：除最后一层，每一层的输出都进行dropout，默认为: 0

7. bidirectional：是否为双向GRU，默认为False；

TDengine是一款高性能的时序数据库，最近在研究如何在Spark中读取和写入数据，这里记录一下最近的成果。

版本信息：

1. Spark版本：2.4.0，yarn集群模式
2. Python版本：3.7.9
3. Scala版本：2.11.12
4. TDengine版本：2.6，商业版
5. TAOS-JDBC版本：2.0.42

1. 官方JDBC使用

TDengine官方提供了JDBC，Spark读取和写入均可以直接使用

1.1 依赖问题

1. 需要引用taos-jdbcdriver，版本上强烈推荐2.0.42，其他版本会有各种问题(针对2.x系列，3.x系列的没用过)；

1
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<dependency>  
  <groupId>com.taosdata.jdbc</groupId>  
  <artifactId>taos-jdbcdriver</artifactId>  
  <version>2.0.42</version>  
</dependency>

time模块

1. time模块下时间主要有三种表现形式：

   1. 时间戳(timestamp)，注意这里所说的时间戳本质上是个数字(int/float)，与Pandas中pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp的timestamp是不一样的；

      

      

   2. 时间元组(struct_time);

   3. 格式化时间，格式化时间还包括自定义格式和固定格式；

2. 以上表现形式生成和相互转换的方式：

   	时间戳(ts)	时间元组(st)	自定义格式(ft)	固定格式
   时间戳	time.time()	time.localtime(ts) time.gmtime(ts)	NA	time.ctime(ts)
   时间元组	time.mktime(st)	time.localtime() time.gmtime()	time.strptime(fmt, st)	time.asctime(st)
   自定义格式	NA	NA	time.strftime(fmt)	NA
   固定格式	NA	NA	NA	NA

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1. df[‘column_name’] ，df[row_start_index, row_end_index]

   1. 可以通过df[[‘column_name1’, ‘column_name2’]]的方式来指定想选择的单个或多个列；
   2. 可以通过df[df.index == ‘index’]来选择指定的单个行；
   3. 可以通过行的序号来指定想选择的单个或多个行；
   4. 不能通过df[‘index’]的方式来选择指定的行；
   5. 不能通过列的序号来指定想选择的列；
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