- 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
星仔编程
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
学习
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
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互，这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp，当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat ：一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们，你们错了，这里有一些有关 Linux 的文章，它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中，我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux，BSD 和 OSX 平台的工具，它类似于 cat 命令，并为 cat
- MongoDB索引管理（1）——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解，如有不对之处，希望指正 info参数的设置：在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中（最好以parma）结尾 下面的GLOBAl就是全局的，$开头的是系统级变量，$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量，那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文，则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码，但是后台程序却不能识别，直接输出显示的是\uxx的字符，并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库，比如你要做一个会员注册的 页面，那么 获取到用户填写的 基本信后，你要把这些基本信息存入数据库对应的表中，不用hibernate还有mybatis之类的框架，都不用的话就得用JDBC，也就是JAVA自己的，用这个东西你要写很多的代码，比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言，传说听强大的，但我感觉还是没Java强吧！
写Hello World的时候就遇到一个问题，在Eclipse中写的，代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说，酒是越喝越厚，但在酒桌上也有很多学问讲究，以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一：领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来，双手举杯。
细节二：可以多人敬一人，决不可一人敬多人，除非你是领导。
细节三：自己敬别人，如果不碰杯，自己喝多少可视乎情况而定，比如对方酒量，对方喝酒态度，切不可比对方喝得少，要知道是自己敬人。
细节四：自己敬别人，如果碰杯，一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”，即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”：联想，观察，实验，发问，建立人脉。
第一部分破坏性创新，从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示：
发现以下的因素起到了催化剂的作用：(1) -个挑战现状的问题；(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察；(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验；(4)与某人进行了一次交谈，为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义：
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用：该元
- Web系统常见编码漏洞（开发工程师知晓）
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌：SQL Injection
原因：程序中对用户输入检查不严格，用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果，
获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分，导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例：
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作，然后，详细介绍MongoDB提供的修改器，以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update，update不带参数，可
- 提高职业素养，做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师，他在讲课中提出的一些观点很新颖，在此我收录了一些分享一下。注：讲师的观点不代表本人的观点，这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划：职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱，这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么，这个阶段该学习什么，下个阶段缺什么，又应该怎么去规划学习，这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看？
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术，如果没有什么英文基础，最好还是看国内的一些技术网站，例如：开源OSchina，csdn，iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话，可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习，例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题：
* 1.数学公式（设定没有三条以上的直线交于同一点）：
* 两条直线最多一个交点，将平面分成了4个区域；
* 三条直线最多三个交点，将平面分成了7个区域；
* 可以推出：N条直线 M个交点，区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file（告警日志文件）
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章，之后陆续有人参照文章去实现，可都遇到了各种问题，同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点：
1. 那些文章发表于好几年前了，CAS 已经更新几个很多版本了，由于近年已经没有做该领域方面的事情，所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路，尽管 CAS 版本已经发生变化，但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理，然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧；事物
happy 快乐的，幸福的
second 第二的
idea 主意；想法；意见
mean 意味着
important 重要的，重大的
never 从来，决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡，家乡
discuss 讨论；议论
east 东方的
agree 同意；赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache（09）——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解，例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自：http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中，我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上，增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而，我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现，性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升，甚至达到极限。为了更详细的了解这一点，我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
（一）squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个：
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常：
Exceptio
