- 打卡第13天:《利用python进行数据分析》学习笔记
且不了了
第7章——数据规整化:清理、转换、合并、重塑数据变换http://nbviewer.jupyter.org/github/qiebuliaoliao/data_analysis_python/blob/master/ch7/20180405.ipynb
- matplotlib和seaborn绘图
Oliveee
https://www.jianshu.com/p/7a0eafdd1340《利用Python进行数据分析·第2版》第9章绘图和可视化matplotlib引入%matplotlibnotebookimportmatplotlib.pyplotasplt简单示例fig=plt.figure()ax1=fig.add_subplot(2,2,1)ax2=fig.add_subplot(2,2,2)ax
- 《利用Python进行数据分析》 附录 A.3 广播
CCC考研
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
shifanfashi
数据分析数据分析
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.
- 利用Python进行数据分析的学习笔记——chap10
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
- 利用python进行数据分析(1)
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
m0_61766362
Numpypython学习笔记numpypython学习方法
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...
weixin_39615257
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
laingziwei
ChatGptpythonchatgpt开发语言计算机
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
- 打卡第11天:《利用python进行数据分析》学习笔记
且不了了
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
- day14:《利用python进行数据分析》学习笔记
且不了了
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
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
14.52012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
- 《利用Python进行数据分析》notebook
solonebaeya
目录Chapter1.准备工作Chapter2.Python语言基础、IPython及JupyternotebookChapter3.内建数据结构、函数及文件【元组、列表、字典、集合】Chapter1.准备工作包括环境搭建,编译器安装,重要python库的初识等入门内容。Chapter2.Python语言基础、IPython及Jupyternotebook2.1Python解释器交互式Python
- 《利用Python进行数据分析》 附录 A.7 使用Numba编写快速NumPy函数
CCC考研
附录A高阶NumpyA.7使用Numba编写快速NumPy函数Numba(http://numba.pydata.org)是一个开源项目,可为使用CPU、GPU或其他硬件的NumPy类型的数据创建快速函数。它使用LLVMProject(http://llvm.org)将Python代码翻译成编译后的机器码。1.让我们考虑一个纯Python函数,该函数使用for循环计算表达式(x-y).mean()
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。