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作为一名大学生,在2024-2025学年下学期接触《Python数据分析》这门课程时,我对数据分析的认知还停留在“用Excel做简单统计”的层面。但经过一学期的学习,我不仅掌握了Python数据分析的核心工具,更培养了用数据思维解决问题的能力。以下是我从知识吸收、实践打磨到思维重塑的完整学习总结。一、工具学习:从陌生到熟悉的跨越(一)Pandas:数据处理的得力助手最开始接触Pandas的时候,感
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- Python数据分析:从入门到精通
引言在当今数据驱动的时代,数据分析已成为企业和组织做出明智决策的关键。Python作为一种强大的编程语言,因其简洁性和丰富的数据分析库而成为数据科学领域的首选工具。无论你是初学者还是有一定经验的数据分析师,本指南都将带你从入门到精通Python数据分析,掌握必备技能和最佳实践。数据分析的重要性与Python的角色数据分析涉及收集、处理和解释数据,以揭示模式、趋势和见解。它有助于解决复杂问题,优化业
- Python数据分析案例|从模拟数据到可视化:零售门店客流量差异分析全流程
1.依赖库导入importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportfont_managerfromdatetimeimportdatetimematplotlib.pyplot:用于绘制图表。numpy:numpy:pandas:虽然代码中未font_manager:设置datetime:生成
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一、题目来源KagglePandas-Exercise:SummaryFunctionsandMaps章节二、题目要求描述一瓶葡萄酒时,可用的词汇有限。哪种词出现频率更高:“tropical”还是“fruity”?统计description列中这两个词的出现次数。忽略大小写。三、我的思路(使用str.contains统计总次数)tropical_count=reviews['description
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#上市辅导方法与实操APP-Python与C++综合解决方案下面是一个完整的上市辅导方法与实操APP的实现方案,结合Python和C++的优势,涵盖金融建模、合规分析、流程管理等多个方面:```mermaidgraphTDA[上市辅导系统]-->B[核心引擎]A-->C[应用平台]B-->D[C++金融计算引擎]B-->E[Python数据分析]B-->F[合规检查系统]C-->G[Web管理平台
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《python数据分析从入门到精通》读书笔记第一章:了解数据分析1.1什么是数据分析数据分析是利用数学、统计学理论与实践相结合的科学统计分析方法,对Excel数据、数据库中的数据、收集的大量数据、网页抓取的数据进行分析,从中提取有价值的信息并形成结论进行展示的过程。数据分析实际上是通过数据的规律来解决业务问题,以帮助实际工作中的管理者做出判断和决策。数据分析包括以下几个主要内容:(1)现状分析:分
- 【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类
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K-means聚类:最常用的机器学习聚类算法,且为典型的基于距离的聚类算法。K均值:基于原型的、划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇以欧式距离作为相似度测度Kmeans聚类案例分析:make_blobs聚类数据生成器#导入模块from sklearn.cluster import KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建数据x,y_tr
- Python 数据分析与机器学习入门 (一):环境搭建与核心库概览
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Python数据分析与机器学习入门(一):环境搭建与核心库概览本文摘要本文是Python数据分析与机器学习入门系列的第一篇,专为初学者设计。文章首先阐明了Python在数据科学领域的优势,然后手把手指导读者如何使用Anaconda搭建一个无痛、专业的开发环境,并介绍了强大的交互式工具JupyterNotebook的基本操作。最后,简要概览了NumPy、Pandas、Scikit-learn等核心库
- 物流数据行业分析(包含完整代码和流程)------python数据分析师项目Anaconda
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一、引言数据分析流程为明确目的、获取数据、数据探索和预处理、分析数据、得出结论、验证结论、结果展现。物流业务中对数据进行深入挖掘和分析的过程,旨在提高运输效率、降低运输成本、提高客户满意度,以及提高公司的竞争力。本案例物流数据分析目的:a、配送服务是否存在问题b、是否存在尚有潜力的销售区域c、商品是否存在质量问题二、详细流程1、数据预处理(数据清洗)(1)数据导入使用panda库读取数据,编码方式
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在当今数据驱动的时代,Python以其丰富的库和便捷的语法,成为数据分析领域的首选语言。本文将结合实际案例,分享Python数据分析的学习心得与实践经验,涵盖数据读取、清洗、分析及可视化等关键环节,希望能为大家的学习和工作提供帮助。一、数据分析必备库介绍在Python数据分析中,有几个核心库是必须掌握的,它们就像我们手中的“神兵利器”,能够高效完成各种数据分析任务。Pandas:用于数据处理和分析
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最近在学习《Python数据分析与挖掘实战》中的案例,写写自己的心得。代码分为两大部分:1.读取数据并进行聚类分析2.应用Apriori关联规则挖掘规律1.聚类部分函数分析:defprogrammer_1():datafile="C:/Users/longming/Desktop/chapter8/data/data.xls"processedfile="C:/Users/longming/Des
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这是Python数据分析实战基础的第一篇内容,主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学,可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。01重要的前言这段时间和一些做数据分析的同学闲聊,我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题,很多凭着兴趣入坑的同学,都能够很快熟悉Python基础语法,然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中,硬着头皮啃完之后,好像
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python数据分析第9天电商网站用户/订单/活动数据分析项目商业模式B2B:商家对商家(企业卖家对企业买家),交易双方都是企业,最典型的案例就是阿里巴巴,汇聚了各行业的供应商,特点是订单量一般较大。B2C:商家对个人(企业卖家对个人买家),例如:唯品会,聚美优品。B2B2C:商家对商家对个人,例如:天猫、京东。C2C:个人(卖家)对个人(买家),例如:淘宝、人人车。O2O:线上(售卖)到线下(提
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在Python数据分析领域,NumPy、Pandas和xarray是最核心的三个库。本文将详细介绍它们的功能、用法和区别,并提供大量实用代码示例。一、NumPy:科学计算基础库NumPy是Python科学计算的基础包,提供了高性能的多维数组对象和各种计算工具。1.1基本数组操作importnumpyasnp#创建数组arr1=np.array([1,2,3,4])#一维数组arr2=np.arra
- 100个Pandas练习题:从入门到精通的实战指南
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100个Pandas练习题:从入门到精通的实战指南100-pandas-puzzles100datapuzzlesforpandas,rangingfromshortandsimpletosupertricky(60%complete)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/10/100-pandas-puzzles前言Pandas作为Python数据分析的核心库,
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本文链接:Python数据分析与可视化实践与python数据分析绘图表的实现,和实际的完整案例-CSDN博客学习Python数据可视化对于数据分析和数据科学领域是至关重要的,它有着许多作用,包括但不限于以下几个方面:1.数据理解与探索:可视化使得数据更加直观,通过图表和图形,可以更容易地观察数据的分布、趋势和模式。这有助于深入理解数据,识别异常值和发现潜在的关联性。2.决策支持:数据可视化为决策提
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大家好,小编来为大家解答以下问题,python数据分析与应用选择题答案,python数据分析与应用课后题,现在让我们一起来看看吧!文章目录一、选择题二、填空题三、判断题四、代码分析题五、程序题一、选择题1.sum(range(0,101)的结果是()A.5050B.5151C.0D.101A2.下面哪个不是python合法的标识符()A.int32B.70XLC.selfD.__name__B3.
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一、Python数据分析概述Python是一种解释型、交互式的编程语言,其设计理念强调代码的可读性和简洁性。Python的语法结构简单,支持面向对象、过程式和函数式三种编程范式,使得Python成为一种强大而灵活的编程语言。Python数据分析主要包括数据清洗、数据探索和数据可视化三个部分。数据清洗是数据分析的重要环节,主要是对数据进行预处理,包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等。数据探索则
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Python数据分析概述Python数据分析依赖的两个对象表格对象实现统计分析数据预处理Matplotlib数据可视化总结Python数据分析概述数据分析的概述数据分析:用适当的统计分析方法将收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的类别:描述性数据分析、探索性数据分析
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1.Python数据分析介绍及环境搭建1.1python数据分析简介【了解】1.1.1python做数据分析的优势可以独立完成数据分析的各种任务功能强大,有海量的开源包(pandas,numpy…)处理海量数据效率高开源免费1.1.2常用python数据分析开源库numpy:用于数组计算pandas:分析结构化数据的工具集series:类似一维数组的对象(一行数据或者一列数据)dataframe:
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在焦虑的沙漠里种一棵树
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数据分析的基本步骤(基于Python)一、引言在当今数字化时代,数据已成为企业、科研机构等组织的重要资产。有效地进行数据分析可以帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息,从而支持决策制定、优化流程、发现趋势等。Python作为一种强大的编程语言,拥有丰富的数据分析库,如Pandas、NumPy、Matplotlib等,为数据分析工作提供了极大的便利。本文将详细阐述基于Python的数据分析基本步骤,
- Python数据分析从小白到高手--数据可视化分析
王国平
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Python是一种功能强大的编程语言,也是一种流行的数据分析工具,其数据可视化能力也非常强大,本章我们将结合实际案例介绍Python的主要数据可视化库,包括Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Altair、NetworkX等。7.1Matplotlib7.1.1Matplotlib库简介Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,基于Numpy
- 【无痛学Python】Pandas数据载入与预处理,看这一篇就够了!
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【Python数据分析】Pandas数据载入与预处理,看这一篇就够了!对于数据分析而言,数据大部分来源于外部数据,例如CSV文件、Excel文件以及数据库文件等等。我们要把各种格式的数据转换成Pandas可处理的Series和DataFrame数据格式,进行完数据分析与处理之后再重新存储到外部文件中,这就是Pandas的数据载入与预处理。数据载入其实对于读/写文件和存储文件来说,不同类型文件的函数
- Python 数据分析:NumPy 库的使用
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引言:为什么说NumPy是Python数据分析的“基石”?在Python数据分析领域,有这样一句话:“没有NumPy,就没有Pandas、Matplotlib和Scikit-learn”。作为Python科学计算的核心库,NumPy(NumericalPython)凭借高效的多维数组(ndarray)和向量化运算能力,成为了所有数据分析工具的底层支撑。无论是处理百万级别的销售数据,还是实现复杂的机
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Python数据分析期末作业(50分)一、名称:国民经济核算季度数据分析可视化处理;二、需求:根据文件《国民经济核算季度数据.npz》提供的各年中每个季度的数据,完成如下操作处理:1、绘制直方图:(1)在一个画板中绘制2000年、2017年第一季度国民生产总值产业构成分布、行业构成分布直方图,其效果形式如下;(2)要求:?每个图形的标题、轴标签、刻度、图形颜色、柱形宽度与效果图中的完全一致;?在每
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
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linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
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编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
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日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc