- 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
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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
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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
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- Java 定时任务总结一
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文