- Anaconda 和 Miniconda:功能详解与选择建议
古月฿
python入门pythonconda
Anaconda和Miniconda详细介绍一、Anaconda的详细介绍1.什么是Anaconda?Anaconda是一个开源的包管理和环境管理工具,在数据科学、机器学习以及科学计算领域发挥着关键作用。它以Python和R语言为基础,为用户精心准备了大量预装库和工具,极大地缩短了搭建数据科学环境的时间。对于那些想要快速开展数据分析、模型训练等工作的人员来说,Anaconda就像是一个一站式的“数
- Pandas:数据科学的超级瑞士军刀
科技林总
DeepSeek学AI人工智能
**——从零基础到高效分析的进化指南**###**一、Pandas诞生:数据革命的救世主****2010年前的数据分析噩梦**:```python#传统Python处理表格数据data=[]forrowincsv_file:ifrow[3]>100androw[2]=="China":data.append(float(row[5])#代码冗长易错!```**核心痛点**:-Excel处理百万行崩
- 数据中台中的数据科学工作台:Jupyter集成方案
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能jupyter信息可视化ideai
数据中台中的数据科学工作台:Jupyter集成方案关键词:数据中台、数据科学工作台、JupyterNotebook、数据科学、机器学习、数据可视化、协作开发摘要:本文深入探讨了在数据中台架构中集成JupyterNotebook作为数据科学工作台的完整解决方案。我们将从数据中台的基本概念出发,详细分析Jupyter在数据科学工作流中的核心作用,介绍多种集成方案和技术实现细节,并通过实际案例展示如何构
- Jupyter Notebook:数据科学的“瑞士军刀”
a小胡哦
机器学习基础人工智能机器学习
在数据科学的世界里,JupyterNotebook是一个不可或缺的工具,它就像是数据科学家手中的“瑞士军刀”,功能强大且灵活多变。今天,就让我们一起深入了解这个神奇的工具。一、JupyterNotebook是什么?JupyterNotebook是一个开源的Web应用程序,它允许你创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。它支持多种编程语言,其中Python是最常用的语言之一。Jupy
- Python数据可视化:用代码绘制数据背后的故事
AAEllisonPang
Python信息可视化python开发语言
引言:当数据会说话在数据爆炸的时代,可视化是解锁数据价值的金钥匙。Python凭借其丰富的可视化生态库,已成为数据科学家的首选工具。本文将带您从基础到高级,探索如何用Python将冰冷数字转化为引人入胜的视觉叙事。一、基础篇:二维可视化的艺术表达1.1Matplotlib:可视化领域的瑞士军刀importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linsp
- 使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具
PythonAI编程架构实战家
信息可视化python开发语言ai
使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具关键词:Python、Gradio、数据可视化、实时数据、Web应用、交互式界面、数据科学摘要:本文将详细介绍如何使用Python和Gradio框架构建一个实时数据可视化工具。我们将从基础概念开始,逐步深入到核心算法实现,包括数据处理、可视化技术以及Gradio的交互式界面设计。通过实际项目案例,读者将学习如何创建一个功能完整、响应迅速的实时数据
- Anaconda(AI生成测试)
harrio_
python
技术文章大纲:Anaconda插件开发挑战赛引言Anaconda作为数据科学与机器学习的核心工具,其插件生态系统的扩展性为开发者提供了广阔的创新空间。插件开发挑战赛旨在激励开发者探索Anaconda的潜力,解决实际场景中的技术痛点。以下为技术文章的核心框架。Anaconda插件开发的核心价值插件开发能够增强Anaconda的功能模块化,例如集成新的编程语言支持、优化包管理流程或扩展可视化工具。通过
- Anaconda插件开发
黑客法
技术支持深度学习
Anaconda插件开发挑战赛技术文章大纲一、引言:插件生态的价值Anaconda在数据科学生态中的核心地位插件系统对平台扩展性的关键作用挑战赛对开发者生态建设的意义二、开发环境搭建#示例:创建插件开发环境condacreate-nplugin-devpython=3.9condaactivateplugin-devpipinstallanaconda-plugin-sdk三、插件架构剖析核心组件
- Anaconda插件开发挑战赛
张文6.7
人工智能开发语言区块链AI编程
引言介绍Anaconda在数据科学和Python开发中的重要性插件生态系统的价值与Anaconda插件开发的意义概述挑战赛的目标与参赛者的预期收获Anaconda插件开发基础Anaconda平台的核心功能与插件架构开发环境搭建:AnacondaDistribution、conda与相关工具链插件类型与常见应用场景(如Jupyter扩展、IDE集成、数据可视化工具等)挑战赛关键技术要点插件开发的核心
- 技术文章大纲:Anaconda插件开发挑战赛引言介绍Anaconda在数据科学和PythonUH开发中的重要性
aadwje
eclipseide
即便你已经在浏览器中启用了JavaScript有时网页依然可能出现功能失效、内容加载不完整或按钮点击无反应等问题。这些问题通常由JavaScript冲突、浏览器设置不当或插件干扰等原因引起。作为HostEase的技术人员我将为你提供一系列简单有效的JavaScript故障排除方法帮助你快速定位并解决这些问题。禁用可能干扰JavaScript的浏览器扩展,广告拦截器,安全插件或某些脚本管理器可能会干
- 《Effective Python》总结
不学无术の码农
EffectivePython精读笔记python开发语言
引言Python以其简洁的语法、强大的标准库和广泛的应用场景,成为编程领域的支柱语言之一。从Web开发、数据科学到自动化脚本和分布式系统,Python的灵活性使其在各类项目中大放异彩。然而,编写高效、可读性强且易于维护的Python代码并非易事,需要深入理解语言的设计哲学、最佳实践和现代特性。《EffectivePython:125SpecificWaystoWriteBetterPython,3
- 数据科学家必学:SQL+Python + 机器学习全链路
大力出奇迹985
sqlpython机器学习
一、数据科学浪潮与核心技能基石在这个数据爆炸的时代,数据宛如一座蕴藏无限价值的宝藏矿山,等待着被深度挖掘与有效利用。数据科学家便肩负着这一使命,他们是数字世界的“淘金者”,运用专业技能从海量数据中提炼出有价值的信息,为企业决策指引方向,助力其在激烈的市场竞争中脱颖而出。而在数据科学家的技能工具箱中,SQL、Python以及机器学习是最为闪耀的“三件套”。SQL作为与数据库沟通的桥梁,让数据科学家能
- 探秘VCSI:一款创新的视觉内容识别工具
探秘VCSI:一款创新的视觉内容识别工具是一个基于深度学习的开源项目,其主要目标是帮助开发者和数据科学家进行高效、精确的视觉内容识别。在这个数字时代,我们每天都被大量的图像和视频所包围,VCSI提供了强大的工具,使得机器能够理解这些媒体内容,从而打开了一扇全新的应用之门。技术解析VCSI基于现代神经网络架构,特别是卷积神经网络(CNNs),用于图像特征提取。它利用预训练模型,如VGG16和ResN
- Python 数据科学与可视化工具箱 (一) - 数组创建:array(), arange(), zeros(), ones(), linspace()
文章目录1.为什么需要NumPy数组创建函数?2.核心数组创建函数详解2.1`np.array()`:从现有数据创建数组2.2`np.arange()`:创建等差序列2.3`np.zeros()`:创建全零数组2.4`np.ones()`:创建全一数组2.5`np.linspace()`:创建等间隔序列3.其他常用数组创建函数(简要提及)总结练习题练习题答案创作不易,请各位看官顺手点点关注,不胜感
- 数据科学与大数据技术专业的核心课程体系及发展路径全解析
YangYang9YangYan
大数据
CDA数据分析师证书含金量高,适应了未来数字化经济和AI发展趋势,难度不高,行业认可度高,对于找工作很有帮助。一、课程体系三维地图二、核心课程能力矩阵课程模块关键技能行业应用场景工具链分布式计算Spark调优用户行为日志分析AWSEMR/Databricks数据挖掘特征工程金融反欺诈模型Scikit-learn实时数据处理Flink窗口计算物联网设备监控Kafka+Flink数据治理元数据管理企业
- 如何在 Python 中高效处理大数据:Pandas 的实战技巧
程序员威哥
python大数据pandas
随着数据量的不断增大,Python成为数据科学和数据分析领域最受欢迎的编程语言之一。Pandas,作为Python中处理数据的强大库,以其简洁易用和强大的功能,成为数据分析的首选工具。然而,随着数据量的急剧增长,如何高效地处理和分析大数据成为了一个关键问题。本文将深入解析如何利用Pandas高效处理大数据,探索一些实用的技巧,帮助你提升数据处理性能和优化内存使用,让你能够在大数据分析中游刃有余。1
- Jupyter Notebook 黑科技:数据科学家必备 10 个技巧
在数据科学的浩瀚宇宙中,JupyterNotebook宛如一颗璀璨的明星,照亮着数据科学家们前行的道路。它以其强大的交互性、丰富的功能,成为了数据处理、分析与可视化的得力助手。今天,就让我们一同揭开JupyterNotebook的神秘面纱,探寻那些能让数据科学家如虎添翼的10个黑科技技巧。一、魔法命令,开启高效之旅魔法命令堪称JupyterNotebook的一大瑰宝。以%开头的单行魔法命令和以%%
- Python探索性数据分析库之sweetviz使用详解
概要Sweetviz是一个Python库,专为数据科学家和分析师设计,旨在加速探索性数据分析(EDA)过程。在数据科学项目中,探索性数据分析是必不可少的步骤,但通常也是最耗时的环节之一。Sweetviz通过自动生成高度详细、交互式且美观的可视化报告,大幅简化了这一过程。该库能够对数据集进行全面分析,包括特征分布、相关性、缺失值和目标变量关系等,使用户能够快速理解数据结构和潜在模式,为后续的特征工程
- 人工智能概述
雪碧聊技术
人工智能人工智能
欢迎来到AI奇妙世界!亲爱的开发者朋友们,大家好!我是人工智能领域的探索者与分享者,很高兴在CSDN与你们相遇!在这里,我将持续输出AI前沿技术、实战案例、算法解析等内容,希望能和大家一起学习、交流、成长!为什么关注AI?人工智能正在重塑世界!深度学习让机器拥有“视觉”“听觉”**大模型(如GPT、文心一言)**改变人机交互方式数据科学赋能商业决策AI医疗助力精准诊断智能推荐优化用户体验无论你是A
- 全方位掌握 Kivy:用 Python 构建跨平台图形界面与移动应用
随着Python在数据科学和自动化领域的广泛应用,越来越多开发者也开始关注使用Python开发图形用户界面(GUI)甚至移动应用的可能性。在众多GUI库中,Kivy是一款极具特色和强大能力的框架,它支持跨平台运行、现代化UI设计,并天然支持多点触控和手势交互。本文将全面介绍Python的Kivy库,包括其架构、安装方法、核心组件、布局系统、事件机制、与PyQt/PySide对比、移动端开发支持、项
- Python爬虫实战:研究Talon相关技术构建电商爬虫系统
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言Talon
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网数据量的指数级增长,从非结构化网页内容中自动提取有价值的结构化信息成为数据科学领域的关键挑战。传统网络爬虫技术在处理复杂网页结构(如动态加载内容、嵌套表格)时面临提取准确率低、维护成本高的问题。Talon作为一种基于规则的信息提取工具,能够通过定义明确的语法规则识别网页数据模式,但需要与高效的爬虫框架相结合才能发挥最大效用。本研究通过整合Python爬虫生态与
- 黑客论坛讨论数据爬取:匿名访问配置 + 内容提取实战
Python核芯
Python爬虫实战项目网络python爬虫
一、前言在当今数字化时代,网络爬虫技术已经成为数据科学和信息收集领域的重要工具之一。然而,爬取数据时必须严格遵守法律法规,尊重网站的使用条款和隐私政策。本文将通过一个具体的案例——爬取黑客论坛讨论数据,详细介绍如何配置匿名访问、提取内容,并在合规的前提下进行数据爬取。请注意,本文仅用于技术学习和研究目的,任何未经授权的数据爬取行为都是违法的。黑客论坛是一个充满技术讨论和信息交流的平台,其中包含了许
- 数模国赛冲刺 | 数据预处理方法合集(数据清洗、数据变换与数据编码)
Easy数模
深度学习数学建模数据分析
数据预处理方法合集(数据清洗、数据变换与数据编码)数据预处理是数据科学和机器学习项目成功的基础步骤。通过适当的数据预处理,可以确保数据的质量、提升模型的性能,并为后续的建模和分析打下坚实的基础。忽视数据预处理可能导致模型训练失败或性能不佳,甚至得出错误的结论。因此,数据预处理在数据驱动的项目中是不可或缺的步骤,接下来我们将详细地介绍具体的方法,文末可获得全文PDF!目录数据清洗缺失值处理异常值处理
- 全面的Spark学习资料合集:从基础到高级应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Spark是一个受到数据科学界青睐的大数据处理框架,以其高效、易用和可扩展性著称。本资料合集包括了Spark的基础学习材料、实战案例分析和高级应用实践,内容覆盖从Scala编程语言基础到Spark核心功能使用,再到大数据领域的实际应用。适合不同层次的学习者深入学习Spark,无论是初学者还是有经验的开发者,都能从中找到有价值的学习资源,帮助理解和掌握Spark
- Conda虚拟环境
Neng_Miao
conda
Conda虚拟环境使用Conda管理Python虚拟环境Conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统,特别适合数据科学和科学计算领域。它不仅可以管理Python包,还能管理非Python的依赖项。安装Conda首先需要安装Anaconda或Miniconda:Anaconda-包含大量预装的数据科学包Miniconda-最小化安装,只包含Conda和Python基本Conda命令1.创建新环境c
- 实践-python实现抽样分布描述及实践
HenlyX
本周系实践课程,主要参考https://www.jb51.net/article/169033.htm中的实现。作业来源:数据科学家联盟公号importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsdf=pd.read_excel('D:/Users/Desktop/Desktop/作业/data.
- python 常用库
feuiw
pythonpython
webdash简介一个用于构建交互式Web应用程序的Python框架,由Plotly公司开发,特别适合数据科学家、分析师和工程师快速创建数据可视化应用,而无需深入学习前端技术(HTML、CSS、JavaScript)。特点纯Python开发:无需编写前端代码,完全用Python语法即可构建交互式网页应用强大的数据可视化:内置Plotly图表库,支持超过40种图表类型高度交互性:支持滑块、下拉菜单、
- 机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型应用入门实战与进阶AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:XGBoost,LightGBM,高效特征选择,并行化训练,自动调参,弱分类器集成1.背景介绍1.1问题的由来随着数据科学和人工智能技术的发展,越来越多的问题需要利用机器学习算法进行解决。传统的一维决策树虽然直观且易于理解,但在面对高维度数据集时
- Python全站爬取与知识图谱构建实战:从数据采集到语义建模的全流程指南
Python爬虫项目
python知识图谱easyui信息可视化开发语言爬虫人工智能
引言随着信息爆炸时代的到来,如何系统化地获取并结构化网站上的海量信息,成为数据科学和人工智能领域的重要课题。知识图谱作为将结构化数据和语义联系可视化的强大工具,正广泛应用于搜索引擎、推荐系统、智能问答等领域。本文将系统讲解如何用Python实现对目标网站的全站爬取,并结合自然语言处理技术,自动抽取实体与关系,最终构建成知识图谱。全流程涵盖爬取策略、信息抽取、知识融合及可视化,配合丰富的代码示例,助
- 数据科学的统计学(一)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:annas-archive.org/md5/c1775cf5add79c3a9b0f4e83a2b2229d译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0前言统计学是数据科学领域任何任务的绝对必要先决条件,但对于进入数据科学领域的开发人员来说,可能也是最令人生畏的障碍。本书将带你踏上从几乎一无所知到能够熟练使用各种统计方法处理典型数据科学任务的统计之旅。本书所需的内容本书适合那些有数据开发背景的
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
----广告--------------------------------------------------------------
网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟