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liuweidong0802
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weixin_33984032
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一一代码
python
核心数据结构创建DataFrame```pythonimportpandasaspd#从字典创建DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'City':['NewYork','LosAngeles','Chicago']}df=pd.DataFrame(data)print(df)```输出:```NameAg
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统讲解数据预处理的核心技术体系,通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示,结合特征工程优化实验,深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。一、数据预处理技术全景图graphTDA[原始数据]-->B{数据清洗}B-->B1[缺失值处理]B-->B2[异常值检测]B-->B3[重复值删除]A-->C{特征工程}C-->C1[标准化/归一化]C-->C2[离散化分箱]C--
- Python连接StarRocks全流程实践: SQL文件调用与Pandas混合优化
ToreanonyTang
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- 【Pandas】pandas Series plot.bar
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- 源码篇:python生成《蔬菜店销售数据分析报告》案例
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本文将通过Python实现一个完整的蔬菜销售数据分析项目,涵盖数据生成、清洗、分析及可视化全流程。我们将利用模拟数据生成技术创建90天的销售记录,通过Pandas进行数据处理,结合Matplotlib和Seaborn实现多样化的可视化图表,并最终生成动态交互报告。一、数据生成:模拟真实销售场景为了模拟真实的蔬菜销售数据,我们设计了包含10种蔬菜(白菜、土豆、西红柿等)的90天销售记录。数据生成逻辑
- Flink启动任务
swg321321
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Flink以本地运行作为解读例如:第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
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一、实验2-2,线性回归模型,计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码:#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- 基于Wasm的边缘计算Pandas:突破端侧AI的最后一公里——让数据分析在手机、IoT设备上飞驰
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引言:边缘计算的算力觉醒在智能家居设备每秒产生数万条传感器数据、手机App需要实时分析用户行为的今天,传统云计算模式面临高延迟、隐私风险、带宽成本三大挑战。本文将揭示如何通过WebAssembly(Wasm)+Pandas的技术组合,在边缘设备上实现零云端依赖的实时数据分析,并通过智慧工厂设备预测性维护案例,展示从理论到工程的全链路实现。一、技术架构设计1.1边缘计算范式演进mermaid:gra
- excel文件有两列,循环读取文件两列赋值到字典列表。字典的有两个key,分别为question和answer。将最终结果输出到json文件
大霞上仙
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importpandasaspdimportjson#1.读取Excel文件(假设列名为question和answer)try:df=pd.read_excel("input.xlsx",usecols=["question","answer"])#明确指定列exceptExceptionase:print(f"读取文件失败:{str(e)}")exit()#2.转换为字典列表result=[{"
- 「Python数据分析」Pandas基础,筛选数据利器:布尔索引
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我们在处理数据的时候,数据筛选是一个重要的过程。利用布尔索引,我们可以选择需要的数据区间。布尔索引,是利用各种不等式,以及与或非操作,来对数据区间进行选择。在pandas中,与操作,对应的是&这个符号,表示选取两个数据集重合的部分。或操作,对应的是|这个符号,表示选择两个数据集中,只要在一个数据集中出现的部分。非操作,对应的是~这个符号,表示选取一个数据集中,相反的部分。我们下面通过具体的例子,来
- 数据分析_python进行数据筛选1_行筛选
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以titanic的训练数据为例进行展示,为了简化取前十行为例首先导入模块,导入数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv(r"C:\Users\admin\Desktop\train.csv")df=df.head(10)df.index=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g']筛选单行1.利用df[行索
- Linux安装Anaconda和Jupyter
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一、了解Anaconda和Jupyter引言:Anaconda是一个流行的开源数据科学平台,广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的Python和R编程语言环境。Anaconda的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程,提供一个易于安装和管理的环境。而预装了大量常用的Python和R库,这些库涵盖了数据科学的各个方面,包括:数据分析:Pandas、
- python pandas 读取excel单元门公式值_Python pandas对excel的操作实现示例
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pythonpandas读取excel单元门公式值
最近经常看到各平台里都有Python的广告,都是对excel的操作,这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍pandas的DataFrame对列(Column)的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。增加计算列pandas的DataFrame,每一行或每一列都是一个序列(Series)。比如:importpandasaspddf1=pd.read_e
- pandas整表写入excel指定位置_pandas操作Excel的常用场景及问题
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很多场景下使用pandas就能够胜任手上的excel处理任务,之前写的用python操作具体到excel单元格的方法参考:贺霆:python操作Excel实现自动化报表zhuanlan.zhihu.com现在主要介绍使用pandas读取excel的几种常用场景:一、常规读取importpandasaspdfrompandasimportDataFrame,Seriesimportosos.chdi
- pandas 读取某一单元格的值_07-Pandas Excel新建/读取/填充(一)
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Excel是微软的经典之作,几乎可以满足我们日常工作的所有需求,但是在处理海量数据时,Excel在效率及性能方面就显得很吃力。正因为Pandas在数据处理方面有着独特的优势,所有掌握pandas库处理excel格式的数据就显得十分必要。目录excel文档新建读取excel文档行列操作空值自动填充行列函数运算excel数据排序excel数据按条件筛选#1.创建excel文件在jupyter中导入pa
- 如何用Python批量将CSV文件编码转换为UTF-8并转为Excel格式?
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在处理数据时,CSV文件格式常常用作数据的交换格式。不过,很多情况下我们会遇到编码问题,特别是当文件不是UTF-8编码时。为了更好地处理这些文件,可能需要将它们转换为UTF-8编码,并且将其转换为Excel格式,这样可以方便后续的数据分析和使用。今天就来聊聊如何用Python实现这一过程。准备工作:安装必要的库我们需要确保安装了所需的Python库。主要用到的库有pandas和openpyxl。p
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xiaoyu❅
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welding_performance_data.xls数据文件。welding_strengthtoughness5001052012480855015490953013510115401447075601690018600121500139111578115importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttkinterastkfrommatp
- Python常用的库讲解(易懂版)
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NumPy:用于科学计算的基础库,提供多维数组对象、各种派生对象和对数组执行操作的工具。importnumpyasnp#创建一个numpy数组arr=np.array([1,2,3,4,5])print(arr)Pandas:数据处理库,提供数据结构和数据分析工具,特别适合处理结构化数据。importpandasaspd#创建一个Pandas数据帧df=pd.DataFrame({'A':[1,2
- 基于Geopandas的地理空间数据可视化与分析方法研究
一键难忘
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地理空间数据可视化是数据科学中重要的应用之一。通过有效地展示地理信息,我们能够深入理解空间数据的分布和模式。Python的Geopandas库为地理空间数据处理和可视化提供了强大的支持,它基于pandas并集成了shapely、fiona等多个库,能够方便地进行地理数据的读取、处理和展示。本文将介绍如何使用Geopandas进行地理空间数据可视化,示范数据处理的基本流程,并通过具体的代码实例,深入
- 如何用python做一个小程序进行炒股?
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使用Python分析股票的完整程序以下是一个完整的Python程序,展示如何获取股票数据、进行数据清洗、计算技术指标、并进行简单的价格走势分析。1.安装必要的库首先,确保安装了必要的库:bash复制pipinstallrequestspandasmatplotlibyfinance2.获取股票数据使用yfinance库获取股票数据。yfinance是一个流行的库,可以方便地从雅虎财经获取股票数据。
- 批量将将xlsx转为csv,将csv转为csv utf-8
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csv转换为csvutf-8将csv格式文件批量转换为csvutf-8格式文件,以下为使用Python处理的代码:importosimportpandasaspd#存有文件的路径current_path=os.getcwd()#current_path=os.path.dirname('G:/weather_output2')#转换之后存放的路径为“UTF8”,会检查当前路径是否有,没有就创建ut
- csv转为utf8编码_中文的csv文件的编码改成utf8的方法
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直奔主题:把包含中文的csv文件的编码改成utf-8的方法:啰嗦几句:在用pandas读取hive导出的csv文件时,经常会遇到类似UnicodeDecodeError:'gbk'codeccan'tdecodebyte0xa3inposition12这样的问题,这种问题是因为导出的csv文件包含中文,且这些中文的编码不是gbk,直接用excel打开这些文件还会出现乱码,但用记事本打开这些csv则
- 1.4使用pandas读取和写入Excel文件的基本操作
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读取和写入Excel文件是使用Python处理Excel的基本操作。在Python中,可以使用不同的库来实现这些操作,例如pandas、openpyxl等。以下是读取和写入Excel文件的基本操作示例:读取Excel文件使用pandas库读取Excel文件非常方便。下面的示例演示了如何使用pandas读取Excel文件:importpandasaspd#读取Excel文件df=pd.read_ex
- 【Python】爬取高校数据(名字,院校特色,所在地,性质)。可用于判断高校是否为双一流,本科/专科等分析
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源网站:http://college.gaokao.com/schlist/p1利用Python的lxml库进行html解析,源代码:importrequestsfromlxmlimportetreeimportpandasaspdimportcsv#请求URLurl='http://college.gaokao.com/schlist/p'#构建请求头headers={'User-Agent':
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importpandasaspddefcalculate_goods_covariance():#定义商品销售数据字典goods_sales_data={"时期":["一期","二期","三期","四期"],"苹果":[15,16,3,2],"橘子":[12,14,16,18],"石榴":[11,8,7,1]}#将字典转换为DataFrame对象goods_dataframe=pd.DataFra
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在数据分析和机器学习项目中,数据清洗与预处理是不可或缺的重要环节。现实世界中的数据往往是不完整、不一致且含有噪声的,这些问题会严重影响数据分析的质量和机器学习模型的性能。Python作为一门强大的编程语言,提供了多种库和工具来帮助我们高效地完成数据清洗与预处理任务,其中最常用的库包括Pandas、NumPy、SciPy等。本文将详细介绍如何使用Python对Excel和CSV格式的数据文件进行清洗
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生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
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在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
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linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
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java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
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1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
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什么是Hessian
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- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
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- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
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系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
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各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
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sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
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随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
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Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在