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tenderjets
利用python进行数据分析pandas
之前看的pandas的教材和课程里,内容参差不齐,实际使用很少的方法的内容有点多,导致很乱而且记不住那么多,这个帖子尽量用最少的文字,最精炼的语言来总结比较实用的方法,内容主要来源于《利用python进行数据分析》。1.创建Series直接给列表,加index。obj=pd.Series([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e'])也可以用字典sdata={'O
- 《利用python进行数据分析》——3.1数据结构和序列——元组、列表、字典、集合——读书笔记
pillow_L
python数据分析
第3章Python的数据结构、函数和文件3.1数据结构和序列Python中常见的数据结构可以统称为容器。序列(如列表和元组)、映射(如字典)以及集合(set)是三类主要的容器。1.元组——tuple元组是一个固定长度,不可改变的Python序列对象。元组与列表一样,也是一种序列,唯一不同的是元组不能被修改(字符串其实也有这种特点)元组Tuple,一经初始化,就不能修改,没有列表List中的appe
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Oliveee
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- 《利用Python进行数据分析》 附录 A.3 广播
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附录A高阶NumpyA.3广播广播描述了算法如何在不同形状的数组之间进行运算。它是一个强大的功能,但可能会导致混淆,即使对于有经验的用户也是如此。1.最简单的广播示例发生在将标量值与数组组合的时候(见图A-1)图A-1:简单广播注:有关此操作的说明,请参见图A-2。对行进行减均值的广播需要更小心。幸运的是,只要遵循规则,就可以在数组的任何维度上对潜在较低维度值进行广播(例如从二维数组的每一列中减去
- Week 02 Python初步
图小加
本周是Python的基本使用,从真正小白零接触,跟着大神们开始学习参考书:利用Python进行数据分析(原书第2版)中第三章和第五章一、Python基础1)Python环境安装(1)下载anaconda是python的包管理器和环境管理器,是在conda(一个包管理器和环境管理器)上发展出来的。在数据分析中,将会用到很多第三方的包,而conda(包管理器)可以很方便地在计算机上安装和管理这些包,包
- 《利用Python进行数据分析》 14.2 MovieLens 1M数据集
CCC考研
第十四章数据分析示例注:本章示例数据集可在附带的GitHub仓库(http://github.com/wesm/pydata-book)中找到14.2MovieLens1M数据集GroupLens实验室(http://www.grouplens.org/node/73)提供了一些从MovieLens用户那里收集的20世纪90年代末和21世纪初的电影评分数据的集合。这些数据提供了电影的评分、电影的元
- 2018-11-28
wangyou2550
python书籍入门:python基础教程第二版,笨方法学python进阶:流畅的python,effictivepython,Python编程实战,编写高质量代码:python,python核心编程第三版,PythonCookbook中文版第3版计算:python科学计算,利用Python进行数据分析前端:FlaskWeb开发:基于Python的Web应用开发实战,DjangoWeb开发指南网络
- 【读书笔记】《利用Python进行数据分析》第2版_第二章:Python语言基础、IPython及Jupyternotebook
is_colorful
pythonpythonpytorch深度学习
推荐使用IPython命令行和Jupyternotebook来实验代码示例,以及探索各种类型、函数和方法的文档。和其他键盘控制的命令行环境一样,练就常用命令的肌肉记忆也是学习曲线的一部分。优秀Python书籍推荐《PythonCookbook》(第3版),作者为DavidBeazley和BrianK.Jones(O’Reilly)《FluentPython》,作者为LucianoRamalho(O
- 利用python进行数据分析(第二版)_第十四章
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本书正文的最后一章,我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集,我们会用之前介绍的方法,从原始数据中提取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集,也包括你的。本章包含了一些各种各样的案例数据集,可以用来练习。案例数据集可以在Github仓库找到,见第一章。#14.1来自Bitly的USA.gov数据2011年,URL缩短服务Bitly跟美国政府网站USA.gov合作,提供了一份从生成.gov或.
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调停者จุ๊บ
笔记python开发语言后端
时间序列日期和时间数据类型及工具fromdatetimeimportdatetimenow=datetime.now()nowdatetime.datetime(2022,3,4,8,23,31,842698)now.year,now.month,now.day(2022,3,4)#时间差delta=datetime(2022,3,3)-datetime(1998,10,20,8,10)delta
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Doter
第一章一.数据的类型表格数据多维数据(矩阵)多张表数据(主外键关联)时间序列二.重要的Python库NumPy基础数据结构和函数pandas高级数据结构和函数matplotlib二维数据可视化IPython和Jupyter交互Scipy科学计算领域scikit-learn机器学习包statsmodels统计分析包第二章Python基础略第三章NumPy菜鸟教程比书详细第四章pandas易百教程最简
- 学习python数据分析必看,《利用Python进行数据分析》
新潮看世界
利用Python进行数据分析pdf:讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。
- NumPy教程(一)—— ndarray:多维数组对象
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前言该numpy学习笔记参考了菜鸟教程网、b站up主孙兴华zz的《孙兴华中文讲python数据分析三部曲》以及《北理-python数据分析与展示》,课本推荐使用《利用python进行数据分析》Numpy简介:NumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。1.数组(array)的介绍数组是相同数据
- 字符串与正则表达式python实验报告分析_《利用Python进行数据分析》第7章 字符串操作与正则表达式...
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字符串操作Python有简单易用的字符串和文本处理功能,大部分文本运算都直接做成了字符串对象的内置方法。对于更为复杂的模式匹配和文本操作,则可能需要用到正则表达式。字符串对象方法以逗号分隔的字符串可以用split拆分成数段In[4]:val='a,bc,c,gudio'In[5]:val.split(',')Out[5]:['a','bc','c','gudio']In[6]:val='a,bc,
- chatgpt赋能python:Python统计总分——利用Python进行数据分析
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Python统计总分——利用Python进行数据分析Python是一门流行的编程语言,有着广泛的应用领域。其中,Python在数据分析和统计领域也发挥着重要作用。本文将介绍如何利用Python进行数据分析,进而实现统计总分的功能。什么是数据分析?数据分析是指用各种统计方法对数据进行处理和分析,以获取数据中的信息和规律,并进行有效的决策。在现代社会中,数据分析已经成为了各行各业必备的技能之一。而Py
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第五章——pandas入门第二部分:pandas主要功能(四)http://nbviewer.jupyter.org/github/qiebuliaoliao/data_analysis_python/blob/master/ch5/20180403.ipynb
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第7章——数据规整化:清理、转换、合并、重塑字符串处理http://nbviewer.jupyter.org/github/qiebuliaoliao/data_analysis_python/blob/master/ch7/20180406.ipynb
- 《利用Python进行数据分析》 13.1pandas与建模代码的结合
CCC考研
第十三章Python建模库介绍13.1pandas与建模代码的结合使用pandas用于数据载入和数据清洗,之后切换到模型库去建立模型是一个常见的模型开发工作流。在机器学习中,特征工程是模型开发的重要部分之一。特征工程是指从原生数据集中提取可用于模型上下文的有效信息的数据转换过程或分析,书中会展示一些可以在利用pandas进行数据操作和建模之间无痛切换的方法。1.panas和其他分析库的结合点通常是
- 利用python进行数据分析 第十四章 14.3 1880-2010年间全美婴儿姓名
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
14.31880-2010年间全美婴儿姓名美国社会保障总署(SSA)ᨀ供了一份从1880年到现在的婴儿名字频率数据。HadleyWickham(许多流行R包的作者)经常用这份数据来演示R的数据处理功能。我们要做一些数据规整才能加载这个数据集,这么做就会产生一个如下的DataFrame:In[4]:names.head(10)Out[4]:namesexbirthsyear0MaryF7065188
- 利用python进行数据分析 第十四章 14.5 2012联邦选举委员会数据库
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利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
14.52012联邦选举委员会数据库美国联邦选举委员会发布了有关政治竞选赞助方面的数据。其中包括赞助者的姓名、职业、雇主、地址以及出资额等信息。我们对2012年美国总统大选的数据集比较感兴趣(http://www.fec.gov/disclosurep/PDownload.do)。我在2012年6月下载的数据集是一个150MB的CSV文件(P00000001-ALL.csv),我们先用pandas
- 利用python进行数据分析 第十章 数据聚合与分组运算
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
对数据集进行分组并对各组应用一个函数(无论是聚合还是转换),通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后,通常就是计算分组统计或生成透视表。pandasᨀ供了一个灵活高效的gruopby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。关系型数据库和SQL(StructuredQueryLanguage,结构化查询语言)能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数
- 利用python进行数据分析 第十三章 Python建模库介绍
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
本书中,我已经介绍了Python数据分析的编程基础。因为数据分析师和科学家总是在数据规整和准备上花费大量时间,这本书的重点在于掌握这些功能。开发模型选用什么库取决于应用本身。许多统计问题可以用简单方法解决,比如普通的最小二乘回归,其它问题可能需要复杂的机器学习方法。幸运的是,Python已经成为了运用这些分析方法的语言之一,因此读完此书,你可以探索许多工具。本章中,我会回顾一些pandas的特点,
- 利用python进行数据分析 第九章 绘图和可视化
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
信息可视化(也叫绘图)是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分,例如,帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外,做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化,但我这里重要关注于matplotlib(http://matplotlib.org/)和基于它的库。matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘
- 利用python进行数据分析 第八章 数据规整:聚合、合并和重塑
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析数据挖掘
8.1层次化索引层次化索引(hierarchicalindexing)是pandas的一项重要功能,它使你能在一个轴上拥有多个(两个以上)索引级别。抽象点说,它使你能以低维度形式处理高维度数据。我们先来看一个简单的例子:创建一个Series,并用一个由列表或数组组成的列表作为索引:In[9]:data=pd.Series(np.random.randn(9),...:index=[['a','a'
- 利用python进行数据分析 第七章 数据清洗和准备
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
7.1处理缺失数据在许多数据分析工作中,缺失数据是经常发生的。pandas的目标之一就是尽量轻松地处理缺失数据。例如,pandas对象的所有᧿述性统计默认都不包括缺失数据。缺失数据在pandas中呈现的方式有些不完美,但对于大多数用户可以保证功能正常。对于数值数据,pandas使用浮点值NaN(NotaNumber)表示缺失数据。我们称其为哨兵值,可以方便的检测出来:In[10]:string_d
- 利用python进行数据分析 第六章 数据加载、存储与文件格式
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
访问数据是使用本书所介绍的这些工具的第一步。我会着重介绍pandas的数据输入与输出,虽然别的库中也有不少以此为目的的工具。输入输出通常可以划分为几个大类:读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式,加载数据库中的数据,利用WebAPI操作网络资源。6.1读写文本格式的数据pandasᨀ供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。表6-1对它们进行了总结,其中read_csv和read
- 利用python进行数据分析 第十四章 数据分析案例
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
本书正文的最后一章,我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集,我们会用之前介绍的方法,从原始数据中ᨀ取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集,也包括你的。本章包含了一些各种各样的案例数据集,可以用来练习。案例数据集可以在Github仓库找到,见第一章。14.1来自Bitly的USA.gov数据2011年,URL缩短服务Bitly跟美国政府网站USA.gov合作,ᨀ供了一份从生成.gov或.m
- 2021-07-15
大竹英雄
周四,对目前的项目进展进行一个简单的小结。对于python进行数据处理来说,pandas式一个不得不用的包,它比numpy很为强大。通过对《利用python进行数据分析》这本书中介绍pandas包的学习,再加以自己的理解,写下这篇随笔,与一起喜欢数据分析的朋友分享和相互学习。importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFram
- 利用Python进行数据分析(Ⅰ)
小灵宝
机器学习python机器学习数据分析大数据
利用Python进行数据分析(Ⅰ)本文参考书籍:《利用Python进行数据分析》目录利用Python进行数据分析(Ⅰ)1.准备工作1.1重要的Python库NumPypandasmatplotlibIPython与JupyterSciPyscikit-learnstatsmodels导入约定术语2.Python基础、IPython及Jupyternotebook2.1IPython基础运行IPyt
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
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一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
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linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
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如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
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HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
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json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息