- 一个开源AI牛马神器 | AiPy,平替Manus,装完直接上手写Python!
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人工智能python开源算法AI编程
还记得三个月前那个在闲鱼被炒到万元邀请码的Manus吗?现在你点官网,直接提示「所在地区不可用」了它走了,但更香的国产开源项目出现了:AiPy(爱派)。主打一个极致简化的AIAgent理念:别搞什么插件市场、Agent路由,直接给AI一个Python解释器,让它用自然语言写代码干活。听起来狠活?实际体验更狠:•完全本地化,界面傻瓜式操作,支持自然语言生成&执行Python任务;•数据清洗、文档总结
- Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略:从Pandas到深度学习的异常检测进阶
程序员_CLUB
Python入门到进阶python爬虫pandas
目录背景与需求分析第一章:结构化数据清洗实战(Pandas核心技法)1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章:深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测(时序数据)2.2图神经网络异常检测(关系型数据)第三章:综合案例实战案例1:金融交易反欺诈系统案例2:工业传感器异常检测第四章:性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章:方法论总结与展望5.1方法论框架5.
- Python与机器学习库Scikit-learn进阶
master_chenchengg
pythonpythonPythonpython开发IT
Python与机器学习库Scikit-learn进阶Scikit-learn进阶之旅:从新手到高手的必经之路为什么选择Scikit-learn?安装与环境设置特征工程的艺术:打造更强大的预测模型数据清洗特征构造模型调优秘籍:网格搜索与交叉验证的最佳实践网格搜索交叉验证集成学习的魅力:提升模型性能的组合拳随机森林梯度提升机堆叠实战案例解析:使用Scikit-learn解决真实世界问题数据准备模型训练
- 基于Python的酒店订单数据分析与可视化实战
不若浮生一梦
python作业python数据分析开发语言
本文将通过一个酒店订单数据集,展示如何使用Python进行完整的数据分析流程,包括数据清洗、特征工程、探索性分析、可视化以及业务洞察,适合数据分析初学者或想通过项目提升数据思维的开发者。一、项目背景随着旅游业的迅速发展,酒店运营者越来越依赖数据分析来提升客户体验与优化收益管理。本项目基于某国际连锁酒店集团提供的真实订单数据,包含超过10万条记录,涵盖订单类型、顾客行为、取消情况等多个维度。目标是通
- AI技术落地的综合实战经验报告,结合最新行业案例、代码示例及可视化图表,系统阐述AI在开发提效、算法优化与行业应用中的实践路径。
一、自动化开发革命:从代码生成到低代码架构1.1自然语言转代码(NL2Code)实战技术架构基于GPT-4/Codex的代码生成器实现以下流程:graphTDA[自然语言输入]-->B(GPT-4/Codex解析)B-->C{代码解析器}C-->D[Python/Java/SQL]C-->E[测试用例]D-->F[代码质量检测]F-->G[可执行程序]典型场景:数据清洗函数生成python#输入提
- 代谢组数据分析(二十四):基于tidymass包从质谱原始数据到代谢物注释结果的实践指南
生信学习者1
代谢组数据分析(2025版)数据分析数据挖掘r语言数据可视化
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍加载R包数据准备原始数据处理导入massDataset数据对象交互图数据探索更新样本表格信息峰分布情况缺失值情况数据清洗数据质量评估去除噪声代谢特征过滤立群样本填补缺失值数据标准化和整合预处理后评估代谢物注释增加MS2图谱到数据对象数据库1注释数据库2注释数据库3注释结果统计分析剔除无注释代谢物追踪数据对象的相
- Python 数据分析实战:洞察 2025 热门行业发展新态势
目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1人工智能技术热点挖掘2.4.2汽车行业市场趋势分析2.4.3能源行业绿色能源发展预测三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-汽车市场数据异常值处理3.3数据分析-人工智能技术热点挖掘3.4数据分析-汽车行业市场趋势分析3.5数据可视化四、可能改进的代码4.1数据收集改进4.2数据清洗改进
- 数据编辑器所具备的数据整理功能
ykjhr_3d
编辑器
在企业的数据处理过程中,数据清洗与整理是至关重要的环节,而数据编辑器在这方面发挥着关键作用。在一份包含客户信息的数据表中,常常会出现缺失值的情况。比如客户的年龄、联系方式等字段可能因为各种原因没有被记录,这就形成了缺失值。数据编辑器提供了多种处理缺失值的方法。对于数值型变量,如客户的消费金额,如果存在缺失值,可以使用均值、中位数等方法进行填补。假设一家电商企业的数据表中,部分客户的某次消费金额缺失
- R语言-数据清洗-缺失值处理
刘大帅1
当对数据库中的芯片进行id转换后有许多NA值,这时候需要将这些数据值删掉。缺失值处理包括两个步骤,即缺失数据的识别和缺失值处理。在R语言总缺失值以NA表示,可以使用函数is.na()判断缺失值是否存在,函数complete.cases()可识别样本数据是否完整从而判断缺失情况。缺失值处理常用方法有删除法、替换法、插补法。(1)删除法:可分为删除观测样本与删除变量。删除观测样本通过na.omit()
- go语言trim的使用
许墨の小蝴蝶
golang
在Go语言中,`strings.Trim`函数用于去除字符串**首尾**指定的字符集。通过该函数,您可以灵活地删除字符串开头和结尾的特定字符,使字符串符合预期的格式。####主要作用1.**数据清洗**:处理用户输入或外部数据时,去除首尾不需要的字符,如空格、标点符号等。2.**字符串格式化**:确保字符串以特定的格式呈现,便于后续处理或展示。####函数签名```gofuncTrim(sstri
- 数据分析必备神器:Pandas入门实战指南(零基础也能起飞[特殊字符])
文章目录一、为什么Pandas是数据分析的神器?Pandas的三大超能力:二、5分钟极速上手(附实战代码)三、职场人必学的五个骚操作3.1数据清洗黑科技3.2多文件合并技巧3.3智能分组统计3.4时间序列分析3.5表格颜值改造四、避坑指南(血泪教训)4.1内存爆炸陷阱4.2索引混乱之谜4.3SettingWithCopy幽灵警告五、学习路线图(亲测有效)朋友们!!!今天咱们聊聊Python数据分析
- 用Python爬虫玩转数据可视化(实战向)
文章目录一、先来点有意思的!二、开整!数据抓取部分2.1选个软柿子捏2.2数据提取黑科技三、数据清洗骚操作3.1温度数据大改造3.2风力等级提取四、可视化ShowTime!4.1折线图基础款4.2进阶版热力图4.3动态图表黑科技五、避坑指南(血泪经验)六、还能玩得更花吗?七、完整代码哪里找?八、说点掏心窝的话一、先来点有意思的!你相不相信只需要30行代码,就能把网页上的原始数据变成酷炫的图表?今天
- 新闻聚合推荐App开发实战
兔乱扔
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目综合了大数据分析、用户行为追踪和个性化算法,旨在为用户提供个性化的新闻阅读体验。通过JavaScript混合移动开发框架ReactNative或Ionic,可以构建跨平台的新闻聚合推荐App。新闻聚合涉及爬虫技术整合多源新闻内容,并进行数据清洗与格式化。新闻推荐基于机器学习算法分析用户数据,实时更新内容以适应用户变化。本项目还考虑了用户体验和隐私保护,涉
- 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
- Pandas入门秘籍:玩转数据分析的瑞士军刀![特殊字符]
MicroTeamers
pandas数据分析数据挖掘
文章目录为什么Pandas这么?(数据工作者的血泪史)数据工作者的三大痛点:核心武器:DataFrame与Series(超级重要!!)Series:一维数据王者DataFrame:二维表格核武器实战五大神技(职场生存必备)✨神技1:数据清洗魔法⚡神技2:条件筛选闪电战神技3:分组统计大杀器神技4:数据变形术神技5:格式通吃王避坑指南(血泪教训!!)新手常踩的三大雷区:性能优化秘籍(处理百万级数据)
- Python与数据分析库Pandas进阶
Python与数据分析库Pandas进阶一、开篇:Pandas的魅力1.1数据分析:不仅仅是数字游戏1.2为什么选择Pandas二、基础篇:掌握Pandas的核心2.1数据结构:Series与DataFrame2.2数据读取与存储2.3数据清洗:让数据更加干净三、进阶篇:Pandas的高级功能3.1数据重塑:让数据更加符合需求3.2数据合并:拼接与连接3.3数据分组与聚合:挖掘数据深层含义四、实战
- 从零开始学 Pandas:数据处理核心操作指南
目录一、数据的导入与导出:数据处理的第一步1.读取不同格式的文件2.数据导出二、数据清洗:让数据更"干净"1.缺失值处理2.重复值处理三、数据抽取与转换:精准获取所需信息1.条件抽取2.字符串截取:slice函数3.数据计算四、数据合并:整合多源信息1.列的合并2.数据框的合并五、高级处理:抽样、标准化与分组1.随机抽样2.数据标准化3.数据分组在数据分析领域,Pandas库无疑是Python生态
- 数据处理和分析之分类算法:XGBoost:机器学习基础理论
kkchenkx
数据挖掘机器学习分类数据挖掘
数据处理和分析之分类算法:XGBoost:机器学习基础理论数据预处理与特征工程数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步,旨在去除数据集中的噪声、不一致性和缺失值,确保数据的质量。这包括处理空值、异常值、重复数据和不一致的数据格式。示例:处理缺失值假设我们有一个包含用户年龄、性别和收入的数据集,其中年龄和收入字段存在缺失值。importpandasaspdimportnumpyasnp#创建示例数据集d
- 【2025版】最新大模型就业方向,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
程序员_大白
大模型程序员职业与发展大模型人工智能
大模型就业方向主要集中在以下几个核心领域:数据治理方向:涉及爬虫、数据清洗、ETL、DataEngine、Pipeline等工作,确保数据质量和可用性,支持模型训练和运行。平台搭建方向:负责分布式训练、大模型集群以及工程基建,构建高效的模型运行平台,支持高性能计算。模型算法方向:专注于开发新的预训练模型和优化算法,提升模型的准确性和效率,适用于NLP、语音助手、对话机器人等领域。部署落地方向:包括
- 掌握正则表达式:在Python中检测重复词的实战演练
Kimgoeunlaogong
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:正则表达式是IT领域中用于文本处理的强大工具,本示例将介绍如何使用正则表达式检测字符串中的重复词,这在数据清洗、文本分析和日志处理等场景下非常有用。通过Python的re模块,我们将详细介绍检测重复词的步骤,包括字符串的处理、单词频率的统计以及重复词的筛选和输出。同时,解释如何使用不同的正则表达式元字符和修饰符来满足特定需求,例如不区分大小写或处理特殊字符。此
- 深入解析 Pandas:Python 数据分析的强大工具
chy存钱罐
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引言在当今数据驱动的时代,数据分析成为了从各个领域挖掘价值的关键手段。Python作为一种广泛应用于数据科学的编程语言,拥有众多强大的库来支持数据分析任务。其中,Pandas无疑是最为耀眼的明星之一。Pandas为Python提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。无论是数据清洗、预处理,还是复杂的数据分析和建模,Pandas都能发挥巨大的作用,极大地提升数据处理
- MySQL(149)如何进行数据清洗?
辞暮尔尔-烟火年年
MySQLmysqlpython数据库
数据清洗在数据处理和分析过程中至关重要,确保数据质量和一致性。以下是一个详细的指南,展示如何使用Java进行数据清洗,包括处理缺失值、重复值、异常值、数据类型转换以及标准化等步骤。一、准备工作确保安装有Java开发环境(JDK)和Maven或Gradle等依赖管理工具。我们将使用ApacheCommonsCSV库来处理CSV文件,并使用Java标准库进行数据清洗操作。二、加载数据首先,我们加载数据
- Shell脚本-uniq工具
咖啡の猫
java前端开发语言
一、前言在Linux/Unix系统中,uniq是一个非常实用的文本处理命令,用于对重复的行进行统计、去重和筛选。它通常与sort搭配使用,以实现高效的文本数据清洗与统计分析。无论是做日志分析、访问频率统计,还是编写自动化脚本,uniq都是一个不可或缺的工具。本文将带你全面了解uniq工具的使用方式,包括:✅uniq的基本语法与常用参数✅如何统计重复行、去重输出、查找唯一行✅uniq在Shell脚本
- 【Python办公】Python如何批量提取word文档中的表格
小庄-Python办公
Python笔记pythonword提取word表格python读取word文档word文档python办公
目录专栏导读环境准备核心库介绍单个Word文档表格提取基础提取方法转换为DataFrame批量处理多个Word文档批量提取并保存到Excel高级功能表格数据清洗按条件筛选表格表格格式检测完整示例:智能批量提取注意事项总结专栏导读欢迎来到Python办公自动化专栏—Python处理办公问题,解放您的双手️博客主页:请点击——>一晌小贪欢的博客主页求关注该系列文章专栏:请点击——>Python办公自
- 【Python爬虫(26)】Python爬虫进阶:数据清洗与预处理的魔法秘籍
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Python爬虫python爬虫开发语言数据清洗预处理
【Python爬虫】专栏简介:本专栏是Python爬虫领域的集大成之作,共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起,深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑,覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取,还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者,都能从中汲取知识,助力掌握爬虫核心技能,开拓技术视野。目录一、数据清洗的重要性二、数据清洗的常见任务2.1去除噪声数据2.2
- 基于Python的旅游数据可视化应用
摘要本文详细介绍了一个功能完善的基于Python语言开发的旅游行业数据可视化分析应用系统。该系统采用Pandas这一强大的数据处理库进行数据清洗、转换和预处理工作,确保数据质量可靠。在可视化展示方面,系统整合了Matplotlib和Seaborn两大主流可视化库,通过丰富的图表类型直观呈现数据分析结果。特别值得一提的是,所有可视化图表均采用统一的绿色主题配色方案,这种设计不仅美观大方,更能突出体现
- Pandas 学习教程
_pass_
Data-Alaysispandas信息可视化
目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称:'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用:数据清洗:处理缺失数据、重复数据等数据转换:改变数据的
- 「日拱一码」020 机器学习——数据处理
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能数据处理python
目录数据清洗缺失值处理删除缺失值:填充缺失值:重复值处理检测重复值处理重复值异常值处理Z-score方法IQR方法(四分位距)数据一致性检查数据转换规范化(归一化)Min-Max归一化MaxAbsScaler标准化离散化等宽离散化等频离散化数据清洗数据清洗是数据处理的第一步,目的是去除噪声数据、处理缺失值和异常值,使数据更加干净、可用缺失值处理删除缺失值:如果数据集中缺失值较少,可以直接删除包含缺
- Python 爬虫实战:电商商品评论深度爬取与用户情感分析系统搭建
西攻城狮北
python爬虫开发语言电商
引言在电商领域,商品评论是消费者决策的重要参考,也是商家优化产品和服务的关键依据。通过爬取和分析电商商品评论,可以深入了解用户需求、产品优缺点以及市场趋势。本文将详细介绍如何使用Python构建一个完整的电商商品评论爬取系统,并进行用户情感分析。我们将涵盖从爬虫设计、数据抓取、数据清洗、情感分析到可视化的全流程。1.项目背景与目标电商平台上,商品评论通常包含以下信息:用户名评论内容评论时间评分(星
- 基于Deepseek+RAG构建企业知识库:文档预处理与数据整理
大势下的牛马
搭建本地gpt人工智能RAGDeepseek知识库
在当今数字化时代,企业知识库的构建对于知识管理和高效决策至关重要。基于Deepseek+RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)技术构建企业知识库,能够有效整合企业内外部知识资源,实现知识的快速检索和精准应用。而在这一过程中,文档预处理与数据整理是关键的基础环节,直接关系到知识库的质量和后续应用效果。一、文件预处理:格式转换与数据清洗(一)支持格式与转换要求优先格式:在
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><