- 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
- 使用Python操作Excel,删重复数据及keep参数用法并保存的例子
白帽黑客艾登
pythonexcel开发语言Python编程Python学习技能分享
01Ex按列标题删重复的数据解析:我们使用了pandas库读取Excel文件,并使用drop_duplicates()函数删除重复数据。其中,subset参数指定了删除重复数据的列(列名),keep参数指定了保留哪个重复记录(默认为第一个记录)。inplace=True参数表示在原始数据上进行操作。最后,我们使用to_excel()函数将处理后的数据,保存到一个新的Excel文件中,其中index
- 【Python高阶开发】1. Pandas工业级时序数据处理实战:从振动传感器数据到轴承故障预警系统
AI_DL_CODE
pythonpandas时序数据处理振动传感器工业数据清洗特征工程
摘要:在工业设备健康监测中,振动传感器数据是评估设备状态的核心依据,但高频噪声干扰、数据传输缺失、多设备时间戳错位等问题严重影响分析准确性。本文基于PythonPandas构建工业级时序数据处理流水线,提出"时间校正-缺失填充-噪声过滤-特征提取"四步清洗法,针对工业场景设计专用策略:短时缺失采用线性插值、长时缺失标记异常,振动数据结合移动平均与Z-score检测保留真实特征。通过时域(峰值、峭度
- 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测
Clang's Blog
AIpytorchpandas人工智能
文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中,我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库,构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库,包括用于数据处理的pandas和numpy,以及用于深度学习的torch。i
- 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.
- 【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
NLPNLLP微博舆情分析python自然语言处理flask
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
- 【Python】pandas.cut()函数的用法
pandas.cut()函数是一个非常有用的工具,用于将数值型数据按照指定的分箱或区间进行分割,从而将连续的数值变量转换为离散的类别变量。这在数据分析和机器学习的特征工程中尤其有用,因为它可以帮助揭示不同区间内的数据分布特征,或者简化模型的输入。基本用法pandas.cut()的基本语法如下:pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=Fals
- Python Pandas.cut函数解析与实战教程
皓月照山川
pandaspythonpandas开发语言
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
- 实践篇:构建基于LLM与本地Pandas的混合式数据分析引擎
超人阿亚
pandas数据分析数据挖掘
公众号:dify实验室基于LLMOps平台-Dify的一站式学习平台。包含不限于:Dify工作流案例、DSL文件分享、模型接入、Dify交流讨论等各类资源分享。在上一篇《思路探索:当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战》中,我们阐述了团队确立的技术路线:利用大型语言模型(LLM)作为自然语言到代码的“翻译器”,并结合PythonPandas库作为后端的高性能“计算核心”。本文将从工程实践的角度,详细
- python小工具合集
Aronup
pythonexcel开发语言
小工具合集1.python切分excel2.python检查excel输出每列最大长度[目录下所有文件or目录下每个文件]1.python切分excel"""@Project:pythonProject@File:splitFile.py@IDE:PyCharm@Author:alice@Date:2025/3/2113:48"""importpandasaspdimportosdefsplit_
- pandas.to_sql mysql_pandas to_sql
weixin_39929595
pandas.to_sqlmysql
实例:importpymysqlimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsqlalchemyimportcreate_enginedf=pd.DataFrame([[1,"Bob",0],[2,"Kim",1]],columns=["id","name","sex"])dfidnamesex01Bob012Kim1fromsqlalchemyimportcreate_
- pandas 读取sqlserver_Python中pandas函数操作数据库
将pandas的DataFrame数据写入MySQL+sqlalchemypython强大的处理数据的能力很大一部分来自Pandas,pandas不仅限于读取本地的离线文件,也可以在线读取数据库的数据,处理后再写回数据库中。pandas主要是以sqlalchemy方式与数据库建立链接,支持Mysql、postgresql、Oracle、MSSQLServer、SQLite等主流数据库。一:创建链接
- DataFrame(数据框)
追逐此刻
SQLsql
一种二维表格型数据结构,类似于电子表格(如Excel)或SQL表,由行(记录)和列(字段)组成。它是数据分析、机器学习和科学计算中最常用的数据结构之一,尤其在Python的Pandas库中被广泛使用。1.DataFrame的核心特点特点说明二维结构类似表格,有行(记录)和列(字段)。列名(ColumnNames)每列有一个名称(如name,age,salary)。行索引(Index)每行有一个索引
- day 34 打卡
weixin_39908253
AI学习笔记python机器学习
day21常见的降维算法#先运行之前预处理好的代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')#设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']pl
- 论文复现 Rank consistent ordinal regression for neural networks withapplication to age estimation
DeniuHe
Pytorch算法
importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccurac
- Pytorch实现目标检测
importosimportrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.fun
- 【Python高阶开发】2. Dask分布式加速实战:TB级生产日志分析效率提升指南
摘要:随着工业4.0的深入推进,工业生产日志数据量呈指数级增长,某汽车制造厂日均产生2TB生产日志,传统单机Pandas处理面临内存不足、耗时过长、资源利用率低三大瓶颈。本文基于Dask分布式计算框架,构建工业级日志分析解决方案,通过“集群部署-高效加载-数据处理-性能优化”四步法,实现日志分析效率5倍提升。详细阐述Dask核心原理(任务调度、延迟计算、数据分区),对比单机与分布式架构差异,提供从
- 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
- python学习DAY4打卡
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python学习打卡学习
DAY4缺失值的处理题目:初识pandas库与缺失数据的补全pandas是Python里一个强大且广泛使用的开源数据分析与处理库按照示例代码的要求,去尝试补全信贷数据集中的数值型缺失值打开数据(csv文件、excel文件)查看数据(尺寸信息、查看列名等方法)查看空值众数、中位数填补空值利用循环补全所有列的空值完成后在py文件中独立完成一遍,并且利用debugger工具来查看属性(不借助函数显式查看
- python学习Day5打卡
WYH49
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day5离散特征的独热编码先按照示例代码过一遍,然后完成下列题目现在在py文件中一次性处理data数据中所有的连续变量和离散变量1.读取data数据importpandasaspddata=pd.read_csv(r"C:\Users\LENOVO\Desktop\daim\data.csv")fordesribe_featuresindata.columns:ifdata[desribe_fea
- python学习DAY22打卡
星仔编程
python学习打卡学习
作业:自行学习参考如何使用kaggle平台,写下使用注意点,并对下述比赛提交代码kaggle泰坦尼克号人员生还预测importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")#忽略警告信息#数据处理清洗包importpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomasrnd#可视化包importseabornassnsimportmatp
- 推荐系统如何开发
一行代码通万物
python人工智能推荐系统
推荐系统实现了基于协同过滤的推荐功能支持两种推荐模式:基于用户的协同过滤(寻找相似用户喜欢的物品)基于物品的协同过滤(寻找相似物品)主要功能:数据加载(支持自定义数据或内置的MovieLens数据集)模型训练模型评估(计算RMSE和MAE指标)为指定用户生成推荐列表使用前需要安装依赖库:pipinstallsurprisepandasnumpy可以通过修改sim_options参数来调整相似度计算
- pandas库 DataFrame的常见操作
目录一.Pandas库的核心特点与应用场景1.表格数据处理2.与NumPy的区别3.数据转换二.Pandas与OpenPyXl的对比三.DataFrame与Series数据类型四.DataFrame常用操作排序:df.sort_values(by='列名',ascending=False)按指定列降序排序,整行数据同步调整,当参数值为ture时则为升序排序或默认升序排序数据替换:df['列名'].
- 数据分析利器:Pandas数据处理实战指南
程序员Bears
Python全栈成长笔记数据分析pandas数据挖掘
一、Pandas简介:数据分析的瑞士军刀Pandas是Python数据分析的核心库,它提供了两种主要数据结构:Series:一维带标签数组DataFrame:二维表格型数据结构(类似Excel表格)importpandasaspd#创建示例DataFramedata={'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[25,30,28],'城市':['北京','上海','广州']}df=pd
- Python 玩转 Excel:四大神器横向评测与实战指南
在数据驱动的时代,每天有超过3亿人使用Excel处理数据,但面对复杂报表、批量处理等场景时,传统操作往往力不从心。Python作为数据处理的瑞士军刀,与Excel的深度整合能力正在掀起一场办公效率革命。本文将深入剖析四大主流Python-Excel工具的技术特性,带您解锁自动化办公的终极形态。一、四大核心工具特性速览1.Pandas(数据分析之王)作为NumFOCUS基金会支持的项目,Pandas
- 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
- pandas 的数据类型简单介绍-Series 与 DataFrame
江南野栀子
#Python数据分析pythonpandas数据分析
目录1.Series1.1Series定义1.2Series构造2.DataFrame2.1DataFrame定义2.2DataFrame构造2.2.1使用pandas.DataFrame函数2.2.2使用pandas.DataFrame.from_dict函数2.2.3使用pandas.DataFrame.from_records函数2.2.4从csv、Excel、txt、mysql等等处获得数
- Python 数据分析课程学习总结:从理论到实践的进阶之路
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
- 【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 - 主页-评论用户时间占比环形饼状图实现
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。今天讲解主页-评论用户时间占比环形饼状图实现视频在线地址: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(火爆连载更新中.
- Pandas 处理缺失数据
文章目录Pandas处理缺失数据缺失数据约定的权衡Pandas中的缺失数据None作为哨兵值NaN:缺失的数值数据Pandas中的NaN和NonePandas可空数据类型对缺失值的操作检测空值删除空值填充空值总结Pandas处理缺失数据许多教程中的数据与现实世界中的数据有很大不同,现实世界中的数据很少是干净且同质的。尤其是,许多有趣的数据集都会存在一定程度的数据缺失。更复杂的是,不同的数据来源可能
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置