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一、引言数据可视化与地理空间分析是数据科学领域中的两个重要领域,其中数据可视化侧重于将数据转换成可视化的图表,而地理空间分析则关注于如何在地理空间内处理与分析数据。Python作为一种高效、灵活、易用的编程语言,近年来在数据科学领域越来越受到欢迎。本文将以Python为工具,在数据可视化与地理空间分析方面进行详细探讨,并给出一些相关实例。二、数据可视化数据可视化是指利用图表、图形和其他视觉元素来展
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CrMylive.
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数据可视化是数据分析的一个关键环节,它将数据转化为可视化的图形和图表,帮助人们更好的理解和分析数据。Python作为一种通用的编程语言,也可以用于数据可视化和地理空间分析。本文将深入探讨Python在数据可视化和地理空间分析方面的应用。一、Python数据可视化Python数据可视化的核心工具是matplotlib,它是一个开源的绘图库,可以帮助用户创建高质量的静态、动态和交互式图形。除了matp
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在Python数据可视化的进阶道路上,seaborn是一款不容小觑的库。它建立在matplotlib之上,却拥有独特的风格和强大的功能,让数据可视化变得更加简洁、美观且富有洞察力。如果说matplotlib是一位基本功扎实的画师,那seaborn就是一位懂得时尚潮流的设计师,能为你的数据图披上精致的外衣。下面,就让我们一同走进seaborn的奇妙世界,领略它在数据可视化领域的独特魅力。一、se
- python数据可视化玩转Matplotlib subplot子图操作,四个子图(一包四),三个子图,子图拉伸_python subplot
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大锤爱编程的博客_CSDN博客-大数据,Go,数据分析领域博主Matplotlib是一个流行的Python可视化库,它提供了许多功能来创建各种类型的图表。其中一个功能是子图,它允许您在单个图表中绘制多个图。一、创建子图要创建子图,请使用plt.subplots()函数。该函数接受三个参数:行数、列数和子图编号。以下是一个简单的示例:importmatplotlib.pyplotaspltfig,a
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想象一下:你即将向董事会展示季度财务报告,面对的是一群已经看过无数PPT的高管。你是选择用普通的柱状图和折线图,还是用能够直观展示收入、支出、利润动态关系的交互式仪表板?本文将通过一个完整的Python财务数据可视化案例,展示如何将枯燥的财务数据转变为直观、动态且富有洞察力的可视化作品。场景:财务分析的可视化挑战李总是一家快速成长的科技公司CFO,每月需要向董事会汇报公司的财务状况。尽管他精通Ex
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在数据可视化中,常常需要将多个不同类型的图表放置在同一个页面中,以便综合展示多个维度的数据。pyecharts库中的Grid类正是为此设计的,它允许用户将多个图表组合在一起,实现复杂的数据展示需求。通过灵活的布局配置,Grid类不仅能够帮助用户创建具有多图组合的复杂布局,还能通过精细的网格和坐标轴设置,提升图表的整体视觉效果和交互体验。本文将介绍如何使用Grid类创建并行多图,并通过多种图表组合的
- Python数据可视化自动化工具:让数据跃然纸上
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友友们好!我是Echo_Wish,我的的新专栏《Python进阶》以及《Python!实战!》正式启动啦!这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
- Python数据可视化——Matplotlib的基本绘图:图形、轴、标签
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Matplotlib的绘图系统是由多个层次组成的,它的基本结构包括图形(Figure)、坐标轴(Axes)、刻度(Ticks)、标签(Labels)等多个部分。理解这些基本组件,有助于更好地使用Matplotlib绘制和优化图表。在本节中,我们将结合NumPy数组,详细讲解Matplotlib的基本结构,并展示它们在实际项目中的应用。图形(Figure):整个绘图的容器在Matplotlib中,图
- 解锁数据之美:Python 创意可视化的 10 种高阶玩法与技术深度解析
tekin
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在数据爆炸的时代,静态图表已难以满足信息传递的需求。本文深入剖析Python数据可视化的前沿技术与创意方向,结合Matplotlib、Plotly、Dash等主流库,通过交互式仪表盘、3D动态图形、地理信息融合等案例,展示如何将冰冷的数据转化为具有故事性的视觉叙事。文章不仅提供代码实现,还探讨技术原理与设计思维,帮助读者构建从数据到洞察的完整能力链。目录一、交互式仪表盘:动态数据的实时对话技术核心
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在数据科学的广阔天地里,数据可视化是不可或缺的一环,它让复杂的数据变得易于理解。对于Python初学者而言,掌握Matplotlib和Seaborn这两个强大的库,无疑能让你的分析报告更加生动有趣。本文专为渴望提升数据可视化技能的你设计,通过15个实用技巧,带你从基础走向高级,探索数据背后的精彩故事。1.基础条形图-简单入手Matplotlib示例:import matplotlib.pyplot
- Python数据可视化——Seaborn的基本用法(2)
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Seaborn库的安装与导入Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库,在使用前需要确保正确安装。通过以下命令可以安装最新版本的Seaborn:#使用pip包管理工具进行安装pipinstallseaborn安装完成后,在Python脚本中需要先导入相关库。建议同时导入Matplotlib以配合可视化输出:importseabornassns#导入Seaborn库并简写为snsim
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Python数据可视化利器——Matplotlib绘图详解Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图函数和高度可定制的图形展示方式。本文将详细介绍Matplotlib的基础知识、常用的绘图函数、样式美化、子图绘制等内容,帮助读者快速掌握Matplotlib的使用技巧,轻松实现高质量的数据可视化。Matplotlib基础知识Matplotlib的基础是Figur
- Python数据可视化 Pyecharts 制作 Scatter3D 3D散点图
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三维散点图是展示具有三个维度数据的有效工具,通过对数据点在三维空间中的分布进行可视化,可以直观地观察数据间的关系与趋势。借助pyecharts库的Scatter3D类,用户能够快速生成3D散点图,并自定义图表的各项参数,使图表更加符合展示需求。结合强大的视觉映射和交互功能,三维散点图不仅提升了数据分析的精度,还增强了用户与数据之间的互动性。文章目录Scatter3D:3D散点图Demo总结Scat
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pyecharts是一个基于ECharts的Python数据可视化库,它允许用户使用Python语言生成各种类型的交互式图表和数据可视化。ECharts是一个使用JavaScript实现的开源可视化库,而Pyecharts则是ECharts的Python封装,使得在Python中使用ECharts变得更加方便。pyecharts提供了一组简单而灵活的API,使用户能够轻松地创建各种图表,包括但不限
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- Python数据可视化工具库之lux使用详解
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概要数据可视化在数据科学和分析中扮演着重要的角色。它可以更好地理解数据、发现模式、传达见解,并支持数据驱动的决策。PythonLux(简称Lux)是一个强大的数据可视化工具,它旨在简化数据可视化的过程,使数据探索更加容易和高效。本文将介绍Lux的基本概念、安装和配置、常见用例以及丰富的示例代码,帮助大家掌握这一有用的Python库。什么是PythonLux?PythonLux是一个Python库,
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- Python数据可视化:用Matplotlib和Seaborn绘制精美图表
清水白石008
python开发语言开源软件信息可视化pythonmatplotlib
Python数据可视化:用Matplotlib和Seaborn绘制精美图表数据可视化是数据分析中的重要环节,它能够帮助我们以直观的方式理解数据和分析结果。Python中的Matplotlib和Seaborn库是两个非常强大的数据可视化工具,它们提供了丰富的功能来创建各种精美图表。本文将详细介绍如何使用这两个库来绘制常见的数据可视化图表。Matplotlib:Python的绘图库Matplotlib
- 【漏斗图】——4
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IT古董
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Matplotlib是一个强大的Python数据可视化库,用于绘制各种图形。以下是Matplotlib常用方法的详细说明及示例,帮助你快速上手。1.安装和导入Matplotlib安装Matplotlib:pipinstallmatplotlib导入Matplotlib:importmatplotlib.pyplotasplt2.基本绘图绘制简单折线图importmatplotlib.pyplota
- Python数据可视化 Pyecharts 制作 Sankey 桑基图
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桑基图作为一种强大的数据可视化工具,常用于展现不同节点之间的流动关系及其数量分布。其通过直观的连线展示,帮助用户理解复杂系统中各个部分的连接和交互。Python的pyecharts库提供了Sankey类,支持用户灵活创建各种桑基图,不仅能够展示流动数据,还能根据节点层级及连线样式进行高度定制,使得桑基图在信息传达和视觉表现上更具表现力。文章目录Sankey:桑基图Demo总结Sankey:桑基图桑
- Python数据可视化 Pyecharts 图表的渲染
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本教程将介绍如何使用Python中的pyecharts库生成图形,并结合snapshot-selenium、snapshot-phantomjs和snapshot-pyppeteer库生成这些图形的截图。通过实际案例,展示如何在自动化工具的帮助下进行高效的图形渲染,适合自学编程、需要生成图片输出的用户。文章目录安装与配置图形渲染与截图总结安装与配置在安装与配置这些工具时,用户需要根据具体的环境选择
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Python数据可视化,作为数据常用的必备技能,是目前大数据和数据分析的一个热门,而matplotlib库作为Python中最为常用和经典的二维绘图库,受到了很多人的青睐,最近已经和大家共同探讨了多种类型的图表的绘制,其中关于误差棒图,咱们已经在上次一起讨论过了,今天咱们继续深入研究误差棒图相关的知识。那今天咱们聊点什么呢?咱们一起探讨一下如何在Python中绘制带误差棒的柱状图和条形图吧!首先,
- [Python数据可视化] Plotly:交互式数据可视化的强大工具
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引言:在数据分析和可视化的世界中,Plotly是一颗耀眼的明星。它是一个开源的交互式图表库,支持多种编程语言,包括Python、R和JavaScript。Plotly的强大之处在于它能够创建出既美观又具有高度交互性的图表,使得数据探索和分析变得更加直观和有趣。本文将详细介绍Plotly的功能,并通过实际示例展示其在数据可视化中的应用。Plotly的优势:交互性:Plotly图表具有丰富的交互功能,
- Python数据可视化:25年GDP之变_基于d3
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同时还需要注意一下编码问题,这里的CSV文件需要用gbk编码。下面是从统计局下载下来的CSV数据。我偷了个懒,直接就先在表格里删除了前三行,如下。接下来便是用Python对数据进行规整,代码如下。 importpandasaspd#读取数据df=pd.read_csv(gdp.csv,encoding=utf-8)(names,values,dates)=([],[],[])#记得去除地区这个列名
- Pyecharts可视化数据大屏
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Pyecharts是一个非常强大的Python数据可视化库,它可以用来创建各种图表,并通过配置参数将这些图表组合成数据大屏。以下是创建一个简单的数据大屏的步骤和示例代码。1.安装pyecharts首先,你需要安装pyecharts:pipinstallpyecharts2.创建图表使用pyecharts创建多个图表,如柱状图、折线图等。下面是一些示例:frompyecharts.chartsimp
- 揭开数据可视化的神秘面纱:《Python数据可视化:科技图表绘制》深度解析
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文章目录一、内容简介二、值得一读2.1全面覆盖Python基础与高级可视化技术2.2丰富的实践案例与操作示例2.3视频教学与配套资源文件2.4作者的专业背景与权威性三、适读人群3.1科研人员与工程师3.2数据分析师与从业者3.3大学生与研究生3.4零基础的编程爱好者四、配套资源与学习支持4.1公共数据集与示例代码4.2微信公众号支持与资源下载4.3常见问题与读者互动五、总结一、内容简介在大数据和人
- Pyecharts有哪些常用的图表样式
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Pyecharts是一个强大的Python数据可视化库,它结合了Echarts(由百度开源的可视化库)的功能,通过Python的封装使得在Python环境中能够方便地生成丰富的图表。Pyecharts支持多种常用的图表样式,以下是一些常用的图表样式:柱状图(Bar):用于展示不同类别的数据对比,可以直观地看出各类别间的差异。Pyecharts支持普通的柱状图、堆叠柱状图、分组柱状图等多种形式。折线
- python 计算曲线面积_Python数据可视化----------利用matlibplot做出漂亮的图表(入门篇)...
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众所周知,知乎是一个专业的学习网站。时间不等人,开始今天的学习。今天我们讲python能和matlab媲美的绘图工具包-------Matlibplot。什么?你没学过python?那你点个赞赶紧走吧。首先我们先了解一下,一张美丽的图表(Figure)包括了哪些东西,最基本的是坐标轴,图例,曲线,标题(如下图)。如何利用matlibplot创建一个Figure呢?在你的python编译器里面输入下
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
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nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
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现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
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var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
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通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
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首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
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JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
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工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
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关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
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- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
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- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
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- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
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Spark SQL数据源和表的Schema
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{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
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堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
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- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
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个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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ajax
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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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.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
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- 工作流与自组织的关系?
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设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
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- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
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insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
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- 二叉树:堆
dieslrae
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这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
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为什么需要结构体,看代码
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- centos安装golang
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#在国内镜像下载二进制包
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- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
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- Java父类取得子类类名
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在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
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- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
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@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
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1、首先配置两个数据库
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- 第12章 Ajax(下)
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- BW / Universe Mappings
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- Java开发熟手该当心的11个错误
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#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
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- 推行国产操作系统的优劣
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最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
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