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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
- 数据可视化:艺术与科学的交汇点,如何让数据“开口说话”?
Echo_Wish
大数据信息可视化数据分析数据挖掘
数据可视化:艺术与科学的交汇点,如何让数据“开口说话”?数据可视化,是科技与艺术的结合,是让冰冷的数字变得生动有趣的桥梁。它既是科学——讲究准确性、逻辑性、数据处理的严谨性;又是艺术——强调美感、信息传递的直觉性,以及与观众的共鸣。可以说,好的数据可视化不仅能让人快速理解复杂信息,还能激发思考、引发行动。科学——数据可视化的理性基石首先,数据可视化必须遵循严谨的数据处理和清晰的信息传递原则。这就要
- python编程第十四课:数据可视化
小小源助手
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Python数据可视化:让数据“开口说话”在当今数据爆炸的时代,数据可视化已成为探索数据规律、传达数据信息的关键技术。Python凭借其丰富的第三方库,为数据可视化提供了强大而灵活的解决方案。本文将带你深入了解Matplotlib库的基础绘图、Seaborn库的高级可视化以及交互式可视化工具Plotly,帮助你通过图表清晰地展示数据背后的故事。一、Matplotlib库基础绘图Matplotlib
- Python数据可视化:用代码绘制数据背后的故事
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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
- SVG 在线编辑器
lly202406
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SVG在线编辑器引言随着互联网技术的发展,矢量图形在网页设计和数据可视化中扮演着越来越重要的角色。SVG(可缩放矢量图形)因其文件小、无限缩放不模糊的特性,成为了网页设计中常用的图形格式。SVG在线编辑器的出现,为设计师和开发者提供了极大的便利,使得图形的创建和修改变得更加高效。本文将详细介绍SVG在线编辑器的功能、应用场景以及发展趋势。SVG在线编辑器概述SVG在线编辑器是一种基于网页的图形编辑
- 使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具
PythonAI编程架构实战家
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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
- 数据可视化:数据世界的直观呈现
卢政权1
信息可视化数据分析数据挖掘
在当今数字化浪潮中,数据呈爆炸式增长。数据可视化作为一种强大的技术手段,能够将复杂的数据转化为直观的图形、图表等形式,让数据背后的信息一目了然。无论是在商业决策、科学研究还是日常数据分析中,数据可视化都发挥着极为重要的作用。它帮助我们快速理解数据的分布、趋势、关联等特征,从而为进一步的分析和行动提供有力支持。接下来,我们将深入探讨数据可视化的奥秘,并通过代码示例展示其实际应用。一、Python数据
- Python 数据可视化神器—Pyecharts
代码输入中...
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前言Echarts是百度开源的一款数据可视化JS工具,数据可视化类型十分丰富,但是得通过导入js库在JavaWeb项目上运行。作为工作中常用Python的选手,不能不知道这款数据可视化插件的强大。那么,能否在Python中也能用到Echarts的功能呢?寻找中惊喜地发现了pyecharts,只需在python中安装该模块即可使用。安装常用的pip安装包一键安装pyecharts#pyecharts
- 【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 微博文章数据可视化分析-文章分类下拉框实现
java1234_小锋
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大家好,我是java1234_小锋老师,最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程,持续更新中,计划月底更新完,感谢支持。今天讲解微博文章数据可视化分析-文章分类下拉框实现视频在线地址:2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫)视频教程(火爆连载更
- R for data science翻译笔记1.1 introduction
七月0317
MNE-Python翻译版-中文官方文档笔记信息可视化
本书第一章节(1.1-1.8)的目标是让读者尽快掌握数据探索的基本工具。数据探索是查看数据、快速生成假设、快速测试,然后不断重复的艺术。数据探索的目标是生成许多有希望的线索,我们可以稍后进行更深入的探索。在本书的这一部分中,你将学习一些有用的工具,它们可以立即带来回报:可视化是R编程的绝佳起点,因为反馈非常明显:你可以绘制优雅且信息量大的图形来帮助你理解数据。在数据可视化中,您将深入可视化,学习g
- Anaconda插件开发挑战赛
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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
- 如何在spring cloud项目中引入用python代码写的数据可视化展示页面,并在前端页面进行展示?【附相关源码,完整的代码实现(Python + Java + 前端)】
bug菌¹
springcloudpython信息可视化数据可视化展示页面前端页面bug菌问答团队
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因,并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者,还是拥有多年项目经验的资深工程师,本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径,助力你加速成长,攻克技术壁垒,迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰! 特别说明:文中部分技术问题来源于真实生产环境及网络公
- Python Pandas.cut函数解析与实战教程
皓月照山川
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PythonPandas.cut函数解析与实战教程摘要pandas.cut是数据分析工具库Pandas中一个极其强大且常用的函数。它的核心功能是将连续的数值型数据根据指定的间断点(bins)进行分割,转换成离散化的区间类别(categoricaldata)。这种操作在数据预处理、特征工程和数据可视化中至关重要,例如,将用户的年龄分段、将考试分数评级、或将销售额划分为不同的等级。本文章将从基础用法到
- GaussDB 数据库架构师修炼(八) 等待事件(2)-ASP报告分析
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GaussDB数据库架构师修炼之路gaussdb数据库架构数据库
1ASP报告简介ASP-ActiveSesionProfile(活跃会话档案信息),ASP每秒获取活跃会话事件,放到内存中,内存中的数据达阈值,会落盘gs_asp表中。ASPReport根据输入的时间段与slot个数,从内存和磁盘中取数据可视化到html中。2生成ASP报各-GUC参数说明ASP相关GUC参数GUC参数默认值说明enable_aspon是否开启活跃会话信息activesession
- 老码农和你一起学AI:Python系列-Matplotlib 核心架构
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熬之滴水穿石matplotlibpython
在数据可视化领域,Matplotlib就像一位全能的画家——它能画出折线图、柱状图等基础图表,也能创作热力图、3D图等复杂作品。但要真正用好这位“画家”,首先得理解它的“创作工具”:Figure与Axes对象的关系、绘图的基本流程、图表保存的关键参数,以及如何统一调整图表风格。这些基础架构知识,是从“能画图”到“画好图”的关键。一、Figure与Axes如果把Matplotlib的绘图过程比作在画
- 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
- ELK学习(一) ElasticStack技术栈简介
左边有只汪
ElasticSearchELK
ELK是由三个技术组成的分别是ElasticSearch核心存储和检索引擎Logstash高吞吐量数据处理引擎Kibana数据可视化主要业务是做日志分析ElasticStack不光是由这几种技术还有新的成员Beats,它可以采集一切数据Beats下还分为以下几个模块FileBeat日志文件PacketBeat网络流量MetricBeat服务指标(CPU,内存情况)WinlogBeatwin日志采集
- Python数据可视化库之autoviz使用详解
概要在数据可视化的广阔领域中,快速且智能地将数据转化为直观图表,是数据分析师和开发者的共同需求。Python的autoviz库应运而生,它凭借“一键生成可视化”的强大功能,极大地简化了数据可视化流程。无论是处理简单数据集,还是复杂的多变量数据,autoviz都能自动分析数据特征,生成高质量可视化结果,成为提升数据分析效率的得力助手。安装与验证1、安装方法autoviz库的安装可以借助Python常
- 服务器生成图片
服务器生成图片通常是指通过服务器端的程序、算法或模型,根据输入的指令、参数或数据自动创建图像的过程。这种技术广泛应用于人工智能绘图、动态图像生成、数据可视化等领域。以下从常见实现方式、技术原理和应用场景三个方面详细介绍:一、常见实现方式基于AI模型的生成这是目前最主流的方式,通过训练好的深度学习模型(如扩散模型、GAN等)生成图片。典型模型:StableDiffusion、DALL・E、Midjo
- 【C++】使用箱线图算法剔除数据样本中的异常值
目录一、箱线图算法介绍二、五数概括计算解释三、四分位距(IQR)与异常值判定四、箱线图在数据处理中的应用1.异常值检测2.数据分布比较3.偏态与离散程度分析4.非参数数据展示五、箱线图的局限性六、代码实现及注释七、如果这篇文章能帮助到你,请点个赞鼓励一下吧ξ(✿>◡❛)~一、箱线图算法介绍箱线图(Boxplot)是一种基于统计学的数据可视化和数据处理工具,箱线图假设数据样本服从正态分布,通过五数概
- R 语言绘制六种精美热图:转录组数据可视化实践(基于 pheatmap 包)
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信息可视化r语言开发语言
在转录组Bulk测序数据分析中,热图是展示基因表达模式、样本聚类关系的核心可视化工具。一张高质量的热图不仅能清晰呈现数据特征,更能提升研究成果的展示效果。本文基于R语言的pheatmap包,整理了六种适用于不同场景的热图绘制方法,涵盖基础聚类、分组对比、通路注释等需求,私信即可获取全部代码,方便科研人员快速实现数据可视化。一、绘图前的数据准备热图绘制的核心是基因表达矩阵,数据格式的规范性直接影响后
- 用Python玩转地热能数据可视化:技术揭秘与实战指南
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用Python玩转地热能数据可视化:技术揭秘与实战指南今天咱们聊点特别的——地热能数据可视化。别觉得地热能听着很遥远,其实它是新能源领域里极具潜力的“绿色底气”。如何用Python技术精准、清晰地展现地热数据,不仅是科研人员的需求,也是推动地热能产业发展的关键一环。我这篇文章,咱既聊技术细节,也聊数据背后的故事。带你从数据采集、处理到可视化,深入浅出一网打尽,保准你看完能立刻动手写代码!为什么地热
- 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
- 2025年8个热门Python Web开发框架,(非常详细)从零基础到精通,收藏这篇就够了!
黑客大白
python前端开发语言
Python拥有适合各种用例的框架,从全栈Web开发到数据可视化,为每位开发人员提供了所需的工具。得益于其活跃的社区和强大的生态系统,开发人员在构建Web应用时拥有广泛的选择。然而,选择数量之多可能会使您难以为您的项目选择合适的框架。这就是为什么我们回顾了用于构建Web应用程序的顶级Python框架,并比较了每个框架的优缺点。在本文中,我们将回顾以下框架:Reflex、Django、Flask、G
- 数据可视化
一百天成为python专家
信息可视化numpy人工智能python机器学习开发语言
4.1可视化介绍为什么要进行数据可视化?数据可视化=把抽象的数据“看得见”目的是让数据背后的规律、异常、趋势一目了然错误案例举例:饼图太多分块→看不出比例柱状图颜色混乱→无法聚焦图表标题模糊不清→不知图中所指4.2Matplotlib可视化4.2.1Matplotlib简介什么是MatplotlibMatplotlib是一个Python绘图库,广泛用于创建各种类型的静态、动态和交互式图表。它是数据
- 数据可视化7:MATLAB绘制堆叠环形柱状图
空脑小白
MATLAB可视化信息可视化matlab开发语言
堆叠环形柱状图(StackedDonutChart)是数据可视化中的一种复合图表,结合了堆叠柱状图和环形图的特点,主要用于展示多类别数据的构成比例及其层级关系。核心作用展示多层级的占比关系环形结构可直观显示整体与部分的关系(类似饼图),而堆叠设计允许在每一层环形中进一步细分数据,适合展示多维度的构成比例(如大类下的子类占比)。对比不同组别的构成差异通过多个同心环或并排的环形柱,可以对比不同组别(如
- python 常用库
feuiw
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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、
- GeoJson 地图地理信息数据获取
郭宝
Web前端信息可视化GeoJSON
效果图:获取渠道:通过阿里数据可视化平台获取通过VectorMaps获取通过geojson来获取1、通过阿里数据可视化平台获取
- BI 系统数据看板全解析:让数据可视化驱动业务决策
SickeyLee
产品经理信息可视化数据分析数据挖掘
BI系统数据看板全解析:让数据可视化驱动业务决策在BI系统中,数据看板是连接原始数据与业务洞察的“桥梁”。它将零散的业务指标转化为直观的可视化图表,让产品经理、运营人员等角色能快速把握业务动态。一个设计精良的数据看板,不仅能清晰呈现核心数据,更能引导用户发现问题、洞察趋势。本文将聚焦BI系统数据看板的核心组成,详解综合数据、对比数据、区域分布和收益数据的设计要点,帮你理解如何让数据“说话”。一、数
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- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla