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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
AAEllisonPang
Python信息可视化python开发语言
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
开发语言
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
信息可视化python开发语言ai
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...
pythonecharts开发语言数据分析pycharm
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
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
- 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
张文6.7
人工智能开发语言区块链AI编程
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
- 数据分析概念和总结
小小少年Boy
参考:什么是数据分析?总结:决策=数据+分析数据分析的框架:明确分析目标、数据收集、数据清理、数据分析、数据报告、执行与反馈数据分析与数据挖掘,前者偏向于业务分析,后者偏向于数据库算法,借助数据来指导决策数据分析的框架1.首先是数据分析的目的性极强区别于数据挖掘的找关联、分类、聚类,数据分析更倾向于解决现实中的问题。我想解决什么问题?通过这次的分析能让我产生什么决策?比如是否在某个高校举办一场活动
- 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
- 表征学习:机器认知世界的核心能力与前沿突破
大千AI助手
人工智能#OTHERPython学习人工智能机器学习神经网络表征学习RL特征工程
一、定义与背景:从特征工程到自动化学习表征学习(RepresentationLearning),又称特征学习(FeatureLearning),是机器学习的核心技术领域,其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示,将复杂多变的原始数据(如图像、文本、语音)转化为低维、富含语义信息的向量形式,从而提升下游任务(如分类、回归、聚类)的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程(FeatureEn
- Python Pandas.cut函数解析与实战教程
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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
小云数据库服务专线
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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
chilavert318
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
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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
- 2023-02-09
克鲁兹王莲
R代码可以如下:```#定义数据a<-c(1,2,3,4,5)b<-c(2,3,4,5,6)c<-c(3,4,5,6,7)d<-c(4,5,6,7,8)#计算数据之间的相关系数cor_coef<-cor(cbind(a,b,c,d))#聚类以及排序hc<-hclust(as.dist(cor_coef))#绘制聚类树plot(hc)#根据聚类树,获取排序后的结果groups<-cutree(hc,
- DatawhaleAI夏令营学习活动
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学习任务如下:##赛事任务参赛者需基于提供的带货视频文本及评论文本数据,完成以下三阶段分析任务:-【商品识别】精准识别推广商品;-【情感分析】对评论文本进行多维度情感分析,涵盖维度见数据说明;-【评论聚类】按商品对归属指定维度的评论进行聚类,并提炼类簇总结词。###数据说明本次挑战赛为参赛选手提供包含85条脱敏后的带货视频数据及6477条评论文本数据,数据包括少量有人工标注结果的训练集(仅包含商品
- 【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)
医工交叉实验工坊
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
- 寻找圆柱缺陷
迅卓科技
C++PCL点云处理实战专栏c++开发语言PCL点云
该程序通过圆柱拟合、差异检测、聚类分割和三维尺寸计算,实现了对工业零件表面缺陷的自动化检测与量化分析,并输出可视化结果和详细尺寸报告。效果图1.圆柱拟合模块1.1核心功能实现点云数据的圆柱拟合,包括以下关键操作:最小二乘法拟合:通过特征值分解计算圆柱轴线方向RANSAC拟合:使用法线估计和采样一致性算法精修圆柱参数坐标变换:将圆柱轴线旋转至与Z轴平行圆柱可视化:根据参数生成圆柱表面点云1.2工作流
- Day 17: 常见的聚类算法
聚类算法聚类算法是一种无监督学习技术,用于将数据集中的相似对象分组到不同的类别(称为“簇”)中,而不需要预先定义的标签。其核心目标是:同一簇内的数据点尽可能相似(高内聚性),不同簇之间的数据点尽可能不同(高分离性)。聚类广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等领域,如客户细分、文档分类或异常检测。聚类算法的基本原理聚类依赖于相似度度量(如欧氏距离)来评估数据点之间的接近程度。假设数据集包含nnn个
- 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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Python!实战!信息可视化python开发语言
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
- C++实战:数据标准化高效实现
DBSCAN基本DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法,适用于发现任意形状的簇并识别噪声点。核心参数包括:eps:邻域半径,决定样本的邻域范围。min_samples:核心点所需的最小邻域样本数。Python实现步骤安装依赖库pipinstallnumpymatplotlibscikit-l
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f