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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
- Pyecharts数据可视化大屏:打造沉浸式数据分析体验
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信息可视化数据分析数据挖掘运维开发技术共享
Pyecharts数据可视化大屏:打造沉浸式数据分析体验在当今这个数据驱动的时代,如何将海量数据以直观、生动的方式展现出来,成为了数据分析师和企业决策者关注的焦点。Pyecharts,作为一款基于Python的开源数据可视化库,凭借其丰富的图表类型、灵活的配置选项以及高度的定制化能力,成为了构建数据可视化大屏的理想选择。本文将深入探讨如何利用Pyecharts打造数据可视化大屏,并通过实际代码案例
- Google earth studio 简介
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GoogleEarthStudio是一个基于Web的动画工具,专为创作使用GoogleEarth数据的动画和视频而设计。它利用了GoogleEarth强大的三维地图和卫星影像数据库,使用户能够轻松地创建逼真的地球动画、航拍视频和动态地图可视化。网址为https://www.google.com/earth/studio/。GoogleEarthStudio是一个基于Web的动画工具,专为创作使用G
- pyecharts——绘制柱形图折线图
2224070247
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一、pyecharts概述自2013年6月百度EFE(ExcellentFrontEnd)数据可视化团队研发的ECharts1.0发布到GitHub网站以来,ECharts一直备受业界权威的关注并获得广泛好评,成为目前成熟且流行的数据可视化图表工具,被应用到诸多数据可视化的开发领域。Python作为数据分析领域最受欢迎的语言,也加入ECharts的使用行列,并研发出方便Python开发者使用的数据
- 高级 ECharts 技巧:自定义图表主题与样式
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ECharts是一个强大的数据可视化库,提供了多种内置主题和样式,但你也可以根据项目的设计需求,自定义图表的主题与样式。本文将介绍如何使用ECharts自定义图表主题,以提升数据可视化的吸引力和一致性。1.什么是ECharts主题?ECharts的主题是指定义图表样式的配置项,包括颜色、字体、线条样式等。通过预设主题,你可以快速更改图表的整体风格,而自定义主题则允许你在此基础上进行个性化设置。2.
- nosql数据库技术与应用知识点
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Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- JAVA·一个简单的登录窗口
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文章目录概要整体架构流程技术名词解释技术细节资源概要JavaSwing是Java基础类库的一部分,主要用于开发图形用户界面(GUI)程序整体架构流程新建项目,导入sql.jar包(链接放在了文末),编译项目并运行技术名词解释一、特点丰富的组件提供了多种可视化组件,如按钮(JButton)、文本框(JTextField)、标签(JLabel)、下拉列表(JComboBox)等,可以满足不同的界面设计
- GenVisR 基因组数据可视化实战(三)
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3.genCov画每个突变位点附件的coverage,跟igv有点相似。这个操作起来很复杂,但是图还是挺有用的。可以考虑。由于我的referencegenomebuild是hg38BiocManager::install(c("TxDb.Hsapiens.UCSC.hg38.knownGene","BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg38"))library(TxDb.Hsapien
- Python数据分析与可视化
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Python数据分析与可视化是一个涉及数据处理、分析和以图形化方式展示数据的过程,它对于数据科学家、分析师以及任何需要从数据中提取洞察力的专业人员来说至关重要。以下将详细探讨Python在数据分析与可视化方面的应用,包括常用的库、数据处理流程、可视化技巧以及实际应用案例。一、Python数据分析与可视化的重要性数据可视化是将数据以图形或图像的形式表示出来,以便人们能够更直观地理解数据背后的信息和规
- python之pyecharts制作可视化数据大屏
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大数据
文章目录前言一、安装Pyecharts二、创建Pyecharts图表三、设计大屏布局四、实时数据更新五、部署和展示总结前言使用Pyecharts制作可视化数据大屏是一个复杂但有趣的过程,因为Pyecharts本身是一个用于生成Echarts图表的Python库,而Echarts是由百度开发的一个开源可视化库,支持丰富的图表类型和高度自定义。然而,Pyecharts本身并不直接提供“大屏”的解决方案
- 【Python】tkinter及组件如何使用
小九不懂SAP
我的Python日记python开发语言tkinter
一、tkinter的应用场景tkinter是Python的标准GUI(图形用户界面)库,它提供了丰富的控件和工具,使得开发者能够轻松创建跨平台的桌面应用程序。以下是一些tkinter的常见应用场景:桌面应用程序开发:开发者可以使用tkinter来创建各种桌面应用程序,如文本编辑器、计算器、图片查看器、游戏等。这些应用程序可以具有复杂的用户界面,包括窗口、按钮、文本框、下拉菜单、滚动条等。数据可视化
- python编写直方图和饼图
2301_80421078
python开发语言
1.直方图#直方图的绘制#语法格式:plt.hist(x,bins),其中x:数据集;bins:统计数据的分布区间importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#导入文件excel=pd.read_excel('成绩.xlsx')#print(excel)#避免乱码plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']x=ex
- 机器学习 流形数据降维:UMAP 降维算法
小嗷犬
Python机器学习#数据分析及可视化机器学习算法人工智能
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。个人主页:小嗷犬的个人主页个人网站:小嗷犬的技术小站个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP(UniformManifoldApproximatio
- 运用思维导图进行教学设计
安定区张虎
制作思维导图是一个将碎片化的知识串联起来,形成可视化的图象,抽象化的文字转化具体化的图象,从而使知识点由分散到集中,由碎片化到彼此间建立联系性的过程。思维导图的制作,普遍利用结构性思维,这种思维导图最易掌握,也是最常见的思维导图。当然,人的思维方式多种多样,不仅仅只有结构性思维,如链条思维、逆向思维、创造性思维等等,因此,思维导图是一个极易掌握,又十分有深度的学习工具,它不仅有实用价值,还有研究价
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计算机源码社
Python项目大数据大数据pythonhadoop计算机毕业设计选题计算机毕业设计源码数据分析spark毕设
作者:计算机源码社个人简介:本人八年开发经验,擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等,大家有这一块的问题可以一起交流!学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码,可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
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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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PillowDocumentdataformat-(H,W,C),RGBdatadtype-np.uint8valuerange-(0,255)fromPILimportImage#Readimagesimg=Image.open("img.png").convert('RGB')#读取RGB图像img=Image.open("img.png").convert('L')#读取灰度图像(H,W)u
- 认识世界
陈陈_19b4
9月16日,雨。阅读书目:《真相》。作者:瑞典统计学家和医学教授汉斯·罗斯林,他的儿子奥拉·罗斯林,google公共数据团队的负责人。汉斯·罗斯林还是一位全球知名的教育家,是世界健康组织和联合国儿童基金会的顾问。他与儿子儿媳共同创办了Gapminder基金会,开发了Trendalyzer软件,将国际统计数据转化成交互式的生动有趣的图表,帮助人们以事实为基础来观察世界,被称为“可视化数据之父”。图片
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
亚图跨际
Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- 在服务器计算节点中使用 jupyter Lab
ranshan567
程序人生
JupyterLab是一个基于网页的交互式开发环境,用于科学计算、数据分析和机器学.jupyterlab是jupyternotebook的下一代产品,集成了更多功能,使用起来更方便.在进行数据分析及可视化时,个人电脑不能满足大数据的分析需求,就需要用到高性能计算机集群资源,然而计算机集群的计算节点往往没有联网功能,所以在计算机集群中使用jupyterLab需要进行一些配置。具体的步骤如下:
- 用了这么多年的PCA可视化竟然是错的!!!
生信宝典
本文启发于上周开的单细胞转录组课程,本次课程由资深单细胞算法研究者戴老师主讲,深入浅出,各部分分析原理从理论到应用层面解释透彻,最新流程,最新代码,绝对值得学习。课程尚未结束,我就迫不及待向一位未能安排出时间参加此课程的老友及时安利了视频课。言归正传,介绍培训课程的一张幻灯片:很多PCA可视化结果都是不合适的。PCA或PCoA是常用的降维工具,之前有几篇文章介绍PCA的原理和可视化。一文看懂PCA
- Axure科技感大屏系统设计:智慧农场管理平台
招风的黑耳
Axureaxure科技感可视化智慧农业智慧农场
在数字化转型的浪潮中,数据可视化作为连接现实世界与数字世界的桥梁,正以前所未有的速度改变着各行各业的面貌。智慧农业作为现代农业的重要发展方向,其管理平台的数据大屏设计尤为重要,它不仅是农场运营状况的直接展示窗口,更是决策支持与分析的强有力工具。AxureRP,作为一款强大的原型设计工具,凭借其高度的自定义能力和丰富的交互设计功能,成为了设计科技感十足的智慧农场管理平台大屏的理想选择。Axure在科
- PCL 点云视窗类CloudViewer
LeonDL168
PCL算法计算机视觉人工智能视觉检测图像处理
点云视窗类CloudViewer是简单显示点云的可视化工具类,可以让用户用尽可能少的代码查看点云。注意:点云视窗类不能应用于多线程应用程序中。简单点云可视化如果用户想用几行代码可视化程序中所对应的地物,可以使用下面的代码:#include//...voidfoo(){pcl::PointCloud::Ptrcloud;//...为cloud添加对应的场景pcl::visualization::Cl
- PCL 怎样可视化深度图像
LeonDL168
PCL计算机视觉人工智能视觉检测图像处理算法
本小节讲解如何可视化深度图像的两种方法,在3D视窗中以点云形式进行可视化(深度图像来源于点云),另一种是,将深度值映射为颜色,从而以彩色图像方式可视化深度图像。代码首先,在PCL(PointCloudLearning)中国协助发行的书提供光盘的第7章例2文件夹中,打开名为range_image_visualization.cpp的代码文件,同文件夹下可以找到相关的测试点云文件room_scan1.
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2401_84572577
程序员大数据hadoop人工智能
做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。(1)Python所有方向的学习路线(
- Day25_0.1基础学习MATLAB学习小技巧总结(25)——四维图形的可视化
非常规定义M
0.1基础学习MATLAB学习matlab开发语言SIMULINK数学建模
利用空闲时间把碎片化的MATLAB知识重新系统的学习一遍,为了在这个过程中加深印象,也为了能够有所足迹,我会把自己的学习总结发在专栏中,以便学习交流。参考书目:1、《MATLAB基础教程(第三版)(薛山)》2、《MATLABR2020a完全自学一本通》之前的章节都是基础的数据运算用法,对于功课来说更加重要的内容是建模、绘图、观察数据趋势,接下来我会结合自己的使用经验,来为大家分享绘图、建模使用的小
- R 数据可视化 —— 韦恩图
名本无名
前言对于数据集之间交叠关系的可视化,通常想到的是绘制韦恩图。韦恩图是一种关系型图表,通过图形之间的重叠来反映数据集之间的相交关系。下面,我们来简单介绍一下如何绘制韦恩图韦恩图绘制韦恩图的包有很多,比如gplots包的venn()函数、limma包的vennDiagram()函数、venneuler包的venneuler()函数。但是这些包绘制出来的图像效果都不是很好,所以我们使用比较成熟的包Ven
- 压测服务器并使用 Grafana 进行可视化
豆瑞瑞
grafana
简介仓库代码GitCode-全球开发者的开源社区,开源代码托管平台参考Welcome!-TheApacheHTTPServerProjectGrafana|查询、可视化、警报观测平台https://prometheus.io/docs/introduction/overview/
- 【QT教程】QT6硬件图形界面编程 QT硬件编程
QT性能优化QT原理源码QT界面美化
qtqt6.3qt5c++QT教程
QT6硬件图形界面编程使用AI技术辅助生成QT界面美化视频课程QT性能优化视频课程QT原理与源码分析视频课程QTQMLC++扩展开发视频课程免费QT视频课程您可以看免费1000+个QT技术视频免费QT视频课程QT统计图和QT数据可视化视频免费看免费QT视频课程QT性能优化视频免费看免费QT视频课程QT界面美化视频免费看1QT6硬件图形界面编程概述1.1QT6硬件图形界面编程简介1.1.1QT6硬件
- python基于django/flask的NBA球员大数据分析与可视化python+java+node.js
QQ_511008285
pythondjangoflaskjavaspringboot数据分析
前端开发框架:vue.js数据库mysql版本不限后端语言框架支持:1java(SSM/springboot)-idea/eclipse2.Nodejs+Vue.js-vscode3.python(flask/django)--pycharm/vscode4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx数据库工具:Navicat/SQLyog等都可以本文针对NBA球员的大数据进行
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
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java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不