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Aurora_NeAr
sparksql架构
SparkSQL架构概述架构核心组件API层(用户接口)输入方式:SQL查询;DataFrame/DatasetAPI。统一性:所有接口最终转换为逻辑计划树(LogicalPlan),进入优化流程。编译器层(Catalyst优化器)核心引擎:基于规则的优化器(Rule-BasedOptimizer,RBO)与成本优化器(Cost-BasedOptimizer,CBO)。处理流程:阶段输入输出关键动
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pandas.to_sqlmysql
实例:importpymysqlimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsqlalchemyimportcreate_enginedf=pd.DataFrame([[1,"Bob",0],[2,"Kim",1]],columns=["id","name","sex"])dfidnamesex01Bob012Kim1fromsqlalchemyimportcreate_
- dataframe的head方法_数据分析——DataFrame基本操作
weixin_39741459
三DataFrameDataFrame类型由共用相同索引的一组列组成,可以看成是Series的容器,其结构既有行索引,又有列索引的二维数组·行索引:index·列索引:columns3.1DataFrame基本操作:DataFrame创建:可以由以下类型进行创建:•二维ndarray对象•由一维ndarray、列表、字典、元组或Series构成的字典•Series类型•其他的DataFrame类型
- 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
- 多功能计算器:加减乘除与三角函数的结合
索拉里斯最强共鸣者
python
importmathdefadd(x,y):returnx+ydefsubtract(x,y):returnx-ydefmultiplication(x,y):returnx*ydefdivision(x,y):ify==0:return"错误:除数不能为0"returnx/ydefsin(angle):returnmath.sin(math.radians(angle))defcos(angle
- 计算机组成基础常识
xzkyd outpaper
面试问题计算机组成原理面试
一、计算机五大组成部分(冯·诺依曼体系)核心组件详解:运算器(ALU):功能:执行算术运算(加减乘除)和逻辑运算(与或非)关键部件:累加器、状态寄存器工作示例:ADDR1,R2→R1=R1+R2控制器(CU):指令周期流程:关键寄存器:PC(程序计数器)、IR(指令寄存器)存储器(MemoryHierarchy):访问速度:寄存器>缓存>内存>硬盘容量关系:硬盘>内存>缓存>寄存器输入/输出设备:
- [408计算机组成原理] 第二章 数据的表示和运算 2.1
一、无符号数和有符号数在学习本届内容开始之前,是默认学过二进制、八进制、十进制和十六进制之间的转化和表示的;在计算中,我们都知道其内部都是一连串的01二进制数字,而这一部分的内容我们就是要研究如何将我们实际生活中数字以二进制形式存储在计算中,同时在计算中实现数的运算(加减乘除等);接下去我们首先学习的是数字在计算机中的几种不同的表现形式。1)无符号数字顾名思义,就是在计算中这个数字没有符号,则其实
- 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
- 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
- 基于 NumPy 的高效数值计算技术解析与实践指引
二向箔reverse
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在数据处理与科学计算领域,高效是核心诉求。NumPy作为Python生态高效数值计算的基石,以高性能多维数组对象及配套函数,成为数据从业者的必备工具。其数组支持算术、比较、逻辑等丰富运算,通过向量化操作直接处理每个元素,无需循环,大幅提升代码效率与简洁度。算术运算NumPy数组可以直接进行加减乘除等算术运算,运算规则是对应元素之间进行操作。a=np.array([1,2,3,4,5])b=np.a
- Pandas入门秘籍:玩转数据分析的瑞士军刀![特殊字符]
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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
- 学习 Pandas 库:Series 与 DataFrame 核心操作指南
山烛
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目录一、Series:一维数据结构1.创建Series2.Series的属性3.Series的查询操作4.Series的修改与删除5.重置索引二、DataFrame:二维数据结构1.创建DataFrame2.DataFrame的属性3.DataFrame的查询操作(1)直接访问(2)loc方法(标签索引)(3)iloc方法(位置索引)4.DataFrame的修改操作(1)修改行列名(2)增加行列(
- Python进阶知识之pandas库
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目录一、Series:一维带标签的数组二、DataFrame:二维表格型数据结构三、Series的核心操作四、DataFrame的核心操作五、索引的特殊用法六、loc与iloc:DataFrame的高级查询七、综合案例一、Series:一维带标签的数组Series是pandas中最基础的一维数据结构,由数据值和索引(index)组成,可理解为“带标签的列表”。核心特点:可通过索引或位置快速访问、修
- Java铸基之路:运算符的深入学习!(上)
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博主昵称:小菜元博客主页:小菜元感谢点赞评论⚇很方便的在线编辑器:Lightly让我们一起在写作中记录学习吧!运算符的重要性在Java的基础学习以及之后的进阶学习里,运算符都是必备的知识点,他不仅可以帮助我们进行复杂数值的计算,也可以帮助我们进行进行字符串的连接,是我们编程学习中必备的,所以我们一定要学好他!算术运算符在Java中常用的运算符有:+、-、*、/分别表示加减乘除的运算,当两个数都是整
- Python进阶第三方库之Pandas
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了解Numpy与Pandas的不同说明Pandas的Series与Dataframe两种结构的区别了解Pandas的MultiIndex与panel结构应用Pandas实现基本数据操作应用Pandas实现数据的合并应用crosstab和pivot_table实现交叉表与透视表应用groupby和聚合函数实现数据的分组与聚合了解Pandas的plot画图功能应用Pandas实现数据的读取和存储Pan
- 亲子日记(52)
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2018.4.24星期二晴马上就要其中考试了,感觉自己的压力比孩子还大。有些累,又有些焦虑。一直很努力的辅导孩子,可是女儿最近好像状况百出,数学题,加减乘除应用题还是混了。跟夏老师讨论了一下,心里稍微轻松了些。我觉得还是基础不太扎实,而且理解能力也比较弱,唉,有点担忧。夏老师一直安慰我,说要鼓励孩子,或许是考前忧虑症。这么多学生,夏老师总是一个一个去分析,一个一个去帮忙找原因,真的特别感动。今晚还
- python读写mysql
cavin_2017
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目前用到的连接数据库,主要实现连个功能:1.根据sql查询2.将dataframe数据通过pandas包写入mysql数据库中1.根据sql查询:通常我们通过sql查询mysql中的表,分三步1.连接数据库2.数据查询3.关闭连接,如果需要查询的步骤较多,将查询封装成函数,通过参数传递sql代码会省事很多。##定义连接数据库函数defmy_db(host,user,passwd,db,sql,po
- Python关于pandas的基础知识
WeiJingYu.
pythonpandas开发语言
一.扫盲(一)、pandas是什么pandas是Python的一个第三方数据处理库,它提供了高效、灵活的数据结构(如Series和DataFrame),能方便地对结构化数据进行清洗、转换、分析和处理。(二)、pandas与NumPy的关系NumPy是Python中用于科学计算的基础库,主要用于存储和处理数值型数组。但它有一个局限,就是不能直接存储和处理字符串等非数值类型的数据。而pandas是在N
- 数字图像处理(三:图像如果当作矩阵,那加减乘除处理了矩阵,那图像咋变):从LED冬奥会、奥运会及春晚等等大屏,到手机小屏,快来挖一挖里面都有什么
数字图像处理(三)一、(准备工作:咋玩,用什么玩具)图像以矩阵形式存储,那矩阵一变、图像立刻跟着变?1.Python+JupyterNotebook/Lab+库(NumPy,OpenCV,Matplotlib,scikit-image)2.MATLAB+ImageProcessingToolbox3.JavaScript+HTML5Canvas+浏览器4.专业的图像处理软件(带脚本/插件功能)二、
- 【Python办公】Python如何批量提取word文档中的表格
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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
- 剑指offer66_不用加减乘除做加法
不用加减乘除做加法写一个函数,求两个整数之和,要求在函数体内不得使用+、-、×、÷四则运算符号。数据范围输入和输出都在int范围内。样例输入:num1=1,num2=2输出:3算法思路这是一个不使用加减运算符实现整数加法的算法,利用了位运算来模拟加法过程。核心思想是将加法分解为:无进位相加(通过异或运算^实现)计算进位(通过与运算&和左移<<实现)循环直到进位为0时间复杂度:O(1)因为整数位数固
- 小学家长和老师最喜欢的出题神器!
暑假到了,家里的学生也放假了,大家每天都是怎么度过的?今天我给家长们推荐一款神器:小学生数学习题生成器,相信家长们一定非常喜欢!小学生数学习题生成器就像一位聪明的“数学小管家”。输入年级、知识点、题量和难度,几秒就能吐出一份量身定制的练习卷,加减乘除、应用题、图形、数列应有尽有,覆盖每个学习阶段。核心亮点:进度精准同步:从一年级的数数到六年级的综合题,它紧扣教材,按知识点推送练习,像私人导师一样帮
- Python 数据建模与分析项目实战预备 Day 2 - 数据构建与字段解析(模拟简历结构化数据)
蓝婷儿
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✅今日目标构建项目所需的简历结构化数据(模拟或从开源源获取)明确各字段的含义、类型和取值范围输出首个训练数据集(CSV/DataFrame格式)一、模拟简历数据字段设计(结构化)我们将构建如下字段的结构化数据,每条代表一个候选人:字段含义类型示例值degree学历等级分类变量(本科/硕士/博士)“硕士”university_type学校等级分类变量(双一流/普通)“双一流”work_years工作
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_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
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Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库,可以说是平替pandas最有潜质的包。Polars其核心部分是用Rust编写的,但该库也提供了Python接口。它的主要特点包括:快速:Polars是从零开始编写的,紧密与机器结合,没有外部依赖。I/O:对所有常见数据存储层提供一流支持:本地、云存储和数据库。易于使用:以原始意图编写查询。Polars在内部会使用其查询优化器确定执行
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pandas是python中一个性能强大的数据处理库,能进行复杂的数据处理。pandas的数据结构分为三种类型,分别为series,DataFrame和index,对于初学者而言,series和DataFrame这两种结构最为重要。下面作者将重点介绍series和DataFrame这两部分。series的介绍series按照作者的目前的理解是pandas库中最基础的组成部分,seriers是由索引
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今天学习数学建模2023年C篇(228)优秀论文2023高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示(C228)-2023C题论文-中国大学生在线一.pd.DataFramepd.DataFrame()是pandas库中用于创建二维表格数据结构(DataFrame)的核心函数。它的作用是将各种格式的数据(如字典、列表、Series等)转换为带有行索引和列标签的表格形式,便于数据处理和分析.impor
- ios内付费
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ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep