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William数据分析
pythonpython数据
在数据驱动的时代,Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区,成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例,带领大家学习如何使用Python进行数据分析,并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前,我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
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换个网名有点难
python开发语言
Python是一门功能强大的编程语言,拥有丰富的第三方库,这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库,涵盖了多个领域:1、NumPy,用于科学计算的基础库。2、Pandas,提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib,一个绘图库。4、Scikit-learn,机器学习库。5、SciPy,用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow,由Google开发的开源机
- 推荐算法_隐语义-梯度下降
_feivirus_
算法机器学习和数学推荐算法机器学习隐语义
importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵,值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
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importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
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Python与遥感
python开发语言
importosfromosgeoimportgdalimportnumpyasnpfromPILimportImage#提取432三波段fromspectralimport*#输入文件夹路径defget_img(dataset_img):width=dataset_img.RasterXSize#获取行列数height=dataset_img.RasterYSizebands=dataset_i
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诺有缸的高飞鸟
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目录写在前面代码完写在前面1、本文内容tiff批量转png2、平台/环境opencv,python3、转载请注明出处:https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/132975023代码importnumpyasnpimportcv2importosdeffindAllFile(base):file_list=[]forroot,ds,fsin
- 遥感影像的切片处理
sand&wich
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在遥感影像分析中,经常需要将大尺寸的影像切分成小片段,以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务,如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程,同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先,确保安装了必要的Python库,包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
- python中zeros用法_Python中的numpy.zeros()用法
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numpy.zeros()函数是最重要的函数之一,广泛用于机器学习程序中。此函数用于生成包含零的数组。numpy.zeros()函数提供给定形状和类型的新数组,并用零填充。句法numpy.zeros(shape,dtype=float,order='C'参数形状:整数或整数元组此参数用于定义数组的尺寸。此参数用于我们要在其中创建数组的形状,例如(3,2)或2。dtype:数据类型(可选)此参数用于
- 【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数
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欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是二七830,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长:我熟练掌握Python编程语言,并深入研究了机
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创建指定数值的数组a=np.full((3,5),np.pi)高级通用函数的特性#1.指定输出x=np.arange(10)y=np.empty(10)np.multiply(x,10,out=y)#2.聚合x=np.arange(10)x_sum=np.add.reduce(x)#类似的可用于logical_and等np.logical_and([condition1,condition2,co
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本文研究的主要是pandas常用函数,具体介绍如下。1import语句importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportdatetimeimportre2文件读取df=pd.read_csv(path='file.csv')参数:header=None用默认列名,0,1,2,3...names=['A','B','C'
- python画出分子化学空间分布(UMAP)
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利用umap画出分子化学空间分布图安装pipinstallumap-learn下面是用一个数据集举的例子importtorchimportumapimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.manifoldimportTSNEfromrdkit.Chemimport
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夜清寒风
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图像旋转在图像处理中,rotate和rot90是两种常见的图像旋转方法,它们在功能和使用上有一些区别。下面我将分别介绍这两种方法,并解释它们的主要区别rot90方法rot90方法是NumPy提供的一种数组旋转函数,它主要用于对二维数组(如图像)进行90度的旋转。这个方法比较简单,只支持90度的倍数旋转,不支持任意角度旋转。使用NumPy进行旋转使用NumPy的rot90函数对模板图像进行旋转操作。
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importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-5,6,210)y=np.linspace(-5,6,210)x,y=np.meshgrid(x,y)z=(1-x/2+x**5+y**4)*np.exp(-x**2-y**2)plt.contour(x,y,z,levels=9,colors='black')plt.show()i
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版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高,否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy,因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限,需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
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Python数据分析知识点大全可以归纳为以下几个主要方面:一、基础概念与目的数据分析定义:数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论,对数据加以详细研究和概括总结的过程。其目的在于从数据中挖掘规律、验证猜想、进行预测。Python在数据分析中的优势:Python因其易学性、快速开发、丰富的扩展库(如NumPy、Pandas等)和成熟的框架,成为数据分析领域的
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本文通过函数原理和运行示例,对np.hstack()和np.vstack函数进行详解,以帮助大家理解和使用。更多Numpy函数详解和示例,可参考【Python】Numpy库近50个常用函数详解和示例,可作为工具手册使用目录np.hstack()函数解析运行示例一维数组二维数组np.vstack()函数解析运行示例np.hstack()np.hstack()是NumPy库中的一个函数,用于将两个或更
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Python库之Numpy的简介、安装、使用方法详细攻略引言在Python的数据处理和科学计算领域,Numpy库无疑是最核心的库之一。它提供了高性能的多维数组对象和一系列用于操作这些数组的工具。本篇文章将详细介绍Numpy的基本概念、安装方法以及如何使用Numpy进行数据处理。一、Numpy简介1.1什么是NumpyNumpy(NumericalPython)是一个开源的Python科学计算库,它
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在循环时调用tqdm显示进度已经是一个常规操作,常见的方式是foriiintqdm(...):...while循环的情况类似,whileicntintqdm(range(n)):...icnt+=1这里记录没有显式循环时,在groupby中的用法:importpandasaspdimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmdf=pd.DataFrame(np.random.r
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访问同一个excel表格(含有多个sheet)importnumpyasnpimportpandasaspdimportxlrd#读取excel的库importxlwt#写excel的库data=xlrd.open_workbook('./161005.xlsx')#打开excel文件读取数据table=data.sheets()[0]#读取sheet1h=table.ncols#获得列表数目a1
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【已解决】ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘numpy’在Python编程中,遇到“ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘numpy’”这样的错误提示并不罕见。这个错误意味着Python解释器无法在你的环境中找到名为numpy的模块。numpy是Python中一个非常重要的库,广泛用于科学计算。本文将深入探讨此错误的根源、解决思路、具
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3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络,我们通常会处理MNIST数据集,这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集。但是,完全用NumPy来实现神经网络(包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新)是一个相当复杂的任务,因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法(
- python的pandas库
帅维维
pythonpandas开发语言
什么是pandasPandas是一个开源的第三方Python库,它从Numpy和Matplotlib的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名。Pandas已经成为Python数据分析的必备高级工具,目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具。数据结构Pandas中除了Panel数据结构,还引入了两种新的数据结构——Series和DataFrame,这两种数据结构都建立在Nu
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NumPy下载与安装NumPy是Python的第三方扩展包,但它并没有包含在Python标准库中,因此您需要单独安装它。本节介绍如何在不同的操作系统上安装NumPy。Windows系统安装在Windows系统下安装NumPy有两种常用方式,下面分别对其进行介绍。使用Python包管理器pip来安装NumPy,是一种最简单、最轻量级的方法。只需执行以下命令即可:pipinstallnumpy在实际项
- Python数据分析及可视化教程--商城订单为例-适用电商相关进行数据分析---亲测可用!!!!
Dreams°123
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前言:Python是进行数据分析和可视化的强大工具,常用的库包括Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn。以下是一个基本的教程概述,介绍了如何使用这些库来进行数据分析和可视化:Python数据分析及可视化教程1、环境准备2、数据准备3、开始数据分析3.1、导入库3.2、加载数据3.3、数据预处理3.4、数据分析3.5、数据可视化4、总结解释使用方法:5、错误处理和异常判断说明
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weixin_39735247
进入pypi.python.org,搜索你要安装的库的名字,这时候有3中可能:第一种是exe文件,这种最方便,下载满足你的电脑系统和python环境的对应的exe,再一路点击next就可以安装。第二种是.whl类文件,好处在于可以自动安装依赖包。第三种是源码,大概都是zip、tar.zip、tar.bz2格式的压缩包,这个方法要求用户已经安装了这个包所依赖的其他包。例如pandas依赖于numpy
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1问题描述很多时候在处理数据时,样本数据与标签值是放在两个数据结构中存储的。当样本数据顺序发生变化时,我们需要保证其对应的标签顺序也同时发生变化。2解决方法思想很简单,由于样本数据的变化是未知的,想要标签数据随着样本数据的变化而变化,最简单的方法就是将标签和样本融合在一起。例如,在python中,我们可以这样做:importnumpyasnpdata=[[1,2,3,1],[2,1,2,3],[1
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ModelNet40数据集可视化:importopen3daso3dimportnumpyasnpfromplyfileimportPlyDatafromPILimportImage#读取PLY文件内容defread_ply_file(file_path):try:ply_data=PlyData.read(file_path)print("PLY文件内容成功读取")returnply_datae
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可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机(SVM)、逻辑回归和k近邻(k-NN)等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
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使用pipinstallnumpy时报以下错:翻译红色英文后:错误:找不到满足numpy要求的版本(来自版本:无)错误:找不到与numpy匹配的发行版遇到这样的报错,····要么降低python版本,要么升级pip一般来说肯定是升级pip
- Linux的Initrd机制
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Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
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ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key