数据分析入门书籍

基于Python的健身数据分析工具的搭建流程day1 weixin_45677320 python 开发语言数据挖掘爬虫
基于Python的健身数据分析工具的搭建流程分数据挖掘、数据存储和数据分析三个步骤。本文主要介绍利用Python实现健身数据分析工具的数据挖掘部分。第一步：加载库加载本文需要的库，如下代码所示。若库未安装，请按照python如何安装各种库（保姆级教程）_python安装库-CSDN博客https://blog.csdn.net/aobulaien001/article/details/133298
数据分析常用指标名词解释及计算公式走过冬季学习笔记数据分析大数据
数据分析中有大量常用指标，它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。下面是一些核心指标的名词解释及计算方式，按常见类别分类：一、流量与用户规模指标页面浏览量名词解释：用户访问网站或应用时，每次加载或刷新一个页面就算一次PV。它衡量的是页面被打开的总次数。计算方式：PV=∑(所有页面被加载的次数)(通常由埋点或日志直接统计)独立访客数名词解释：在特定时间范围内（如一天、一周、一月），访问网站
24GB GPU 中的 DeepSeek R1：Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 deepseek ollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型，UnslothAI团队对其进行了动态量化，将模型大小减少了80%（从720GB减少到131GB），同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时，该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装，使用PandasAI和Ollama进行数据分析，用自然语言向你公司的数据提问为决策
Elasticsearch搜索引擎存储：从原理到实践的全景解析 Python×CATIA工业智造搜索引擎 elasticsearch 大数据
引言在大数据时代，数据规模呈指数级增长，传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch（简称ES）凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力，成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年，ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度，深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
python-pandas数据分析+案例分析
文章目录前言一、汽车销售数据可视化分析1.各年度汽车总销量及环比，各车类、级别车辆销量及环比2.车辆销售规模及环比、不同价位车销量及环比3.各车系、厂商、品牌车销量及环比，市占率及变化趋势4.品牌、车类、车型、级别的各top销量二、地质灾害航空公司客户价值分析1.原始数据存在少量的缺失值和异常值前言一、汽车销售数据可视化分析1.各年度汽车总销量及环比，各车类、级别车辆销量及环比importnump
数据分析案例-电脑笔记本价格数据可视化分析3 艾派森数据分析信息可视化 python 数据分析数据挖掘电脑
‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具
用Python做数据分析之数据统计学掌门 Python 数据分析大数据 python 数据分析人工智能
接下来说说数据统计部分，这里主要介绍数据采样，标准差，协方差和相关系数的使用方法。1、数据采样Excel的数据分析功能中提供了数据抽样的功能，如下图所示。Python通过sample函数完成数据采样。2、数据抽样Sample是进行数据采样的函数，设置n的数量就可以了。函数自动返回参与的结果。1#简单的数据采样2df_inner.sample(n=3)3、简单随机采样Weights参数是采样的权重，
pandas销售数据分析
pandas销售数据分析数据保存在data目录消费者数据：customers.csv商品数据：products.csv交易数据：transactions.csvcustomers.csv数据结构：字段描述customer_id客户IDgender性别age年龄region地区membership_date会员日期products.csv数据结构：字段描述product_id产品IDcategory
Python数据分析：从入门到精通
引言在当今数据驱动的时代，数据分析已成为企业和组织做出明智决策的关键。Python作为一种强大的编程语言，因其简洁性和丰富的数据分析库而成为数据科学领域的首选工具。无论你是初学者还是有一定经验的数据分析师，本指南都将带你从入门到精通Python数据分析，掌握必备技能和最佳实践。数据分析的重要性与Python的角色数据分析涉及收集、处理和解释数据，以揭示模式、趋势和见解。它有助于解决复杂问题，优化业
数据分析框架和方法 XiaoQiong.Zhang 人工智能
一、核心分析框架(TheBigPictureFrameworks)描述性分析(WhatHappened?)目的：了解过去发生了什么，描述现状，监控业务健康。核心工作：汇总、聚合、计算基础指标(KPI)，生成报表和仪表盘。常用方法/指标：计数/求和/平均值/中位数：DAU/MAU，总销售额，客单价等。比率：转化率，点击率，流失率，毛利率等。分布：用户活跃度分布、订单金额分布、地域分布等。常用于理解群
python基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化系统
目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理，难度适中，本选题是学生所学专业知识的延续，符合学生专业发展方向，对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
【数据分析】多数据集网络分析：探索健康与退休研究中的变量关系生信学习者1 数据分析 (2025版)数据分析 r语言数据挖掘数据可视化
禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理函数网络分析画图保存图片总结系统信息介绍在医学和社会科学研究中，理解多个变量之间的复杂关系对于揭示潜在的病理生理机制和社会行为模式至关重要。本文介绍了一种基于R语言的网络分析方法，用于探索HRS（健康与退休研究）及其类似研究（CHARLS、ELSA、MHAS、SHARE）中的变
基于Python的旅游数据可视化应用
摘要本文详细介绍了一个功能完善的基于Python语言开发的旅游行业数据可视化分析应用系统。该系统采用Pandas这一强大的数据处理库进行数据清洗、转换和预处理工作，确保数据质量可靠。在可视化展示方面，系统整合了Matplotlib和Seaborn两大主流可视化库，通过丰富的图表类型直观呈现数据分析结果。特别值得一提的是，所有可视化图表均采用统一的绿色主题配色方案，这种设计不仅美观大方，更能突出体现
Pandas 学习教程 _pass_ Data-Alaysis pandas 信息可视化
目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称：'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用：数据清洗：处理缺失数据、重复数据等数据转换：改变数据的
【kafka】在Linux系统中部署配置Kafka的详细用法教程分享景天科技苑 linux基础与进阶 shell脚本编写实战 kafka linux 分布式 kafka安装配置 kafka优化
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯，先赞后看哦~作者简介：景天科技苑《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。《博客》：Python全栈，PyQt5和Tkinter桌面应用开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，云原生K8S，Prometheus监控，数据分析，Django
动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）介绍 EmorZhong 机器学习人工智能深度学习数据结构算法
在时序数据分析中，动态时间规整（DynamicTimeWarping，DTW）是一种经典的用于度量两个时间序列相似度的算法。它的核心价值在于解决了传统距离度量（如欧氏距离）在处理时间序列时的局限性——尤其是当序列存在时间错位（如节奏快慢不同）或长度差异时，仍能准确捕捉它们的“形状相似性”。一、为什么需要DTW？传统的距离度量（如欧氏距离）要求两个时间序列必须长度相同且时间点严格对齐。但实际场景中，
python 计算生态概览的概述
文章目录前言python计算生态库的介绍1.网络爬虫2.数据分析3.文本处理4.数据可视化5.机器学习6.图形用户界面7.游戏开发8.网络应用开发前言python计算生态概览的解释Python计算生态概览是对Python作为一门强大而广泛使用的编程语言所拥有的庞大软件集合的整体描述和概述。这个生态体系不仅包含了Python的标准库（stdlib），即随Python解释器安装的基本模块，还涵盖了极其
一文搞懂怎么入门大模型
在人工智能飞速发展的当下，大模型已然成为推动众多领域创新变革的核心力量。无论是在智能客服、内容创作，还是数据分析、科学研究等方面，大模型都展现出了令人瞩目的能力。对于渴望踏入大模型领域的初学者而言，构建一个系统且全面的入门路径至关重要。接下来，我们将以DeepSeek为例，详细阐述如何系统地入门大模型。一、理论基础：搭建认知框架在深入实践之前，理解大模型的基础理论是关键。大模型，通常指具有海量参数
从零到一：王者荣耀英雄数据采集与技能图谱异步爬虫实战程序员威哥爬虫 python 开发语言自动化 scrapy
引言：随着游戏行业的迅猛发展，王者荣耀作为一款深受玩家喜爱的手游，其英雄数据和技能信息成为了爬虫开发者研究的热点之一。通过抓取英雄数据并对技能图谱进行可视化，我们不仅能够更好地理解游戏数据，还可以为游戏爱好者或数据分析师提供一个有价值的数据分析平台。本篇文章将带你一步步实现王者荣耀英雄数据的采集与技能图谱的可视化，并使用异步爬虫技术提高爬取效率。我们将结合实际开发中的需求，深入讲解如何使用异步爬虫
【HTML网页】智能健康监测——全方位健康管理专家（包含网页源代码）
智能健康监测分析系统智能健康监测分析系统是一种基于物联网、大数据、人工智能等技术的综合性健康管理解决方案。它具有以下六大核心功能：实时监测系统通过智能传感器和可穿戴设备，实时采集用户的生理数据，例如心率、血压、血氧饱和度、血糖水平和睡眠质量等，确保用户随时掌握自己的身体状况。健康数据分析利用人工智能和大数据分析技术，系统对采集到的数据进行处理和分析，提取有价值的健康信息，如心率变异性、呼吸频率等，
【字节跳动】数据挖掘面试题0010：解释全国人均收入下降，各省份人均收入增加的现象，属于辛普森悖论（开放性问题）言析数智数据挖掘常见面试题辛普森悖论局部与整体分析差异归因数据分析面试题
文章大纲一、辛普森悖论的核心定义二、现象成因：加权平均中的“权重偏移”三、数学逻辑与案例说明1.数学表达式2.具体案例四、辛普森悖论的本质：忽略“混杂因素”的影响五、生活中常见的辛普森悖论案例及应对策略1.医疗疗法效果评估2.大学录取率的性别偏差3.篮球运动员投篮效率4.公司员工绩效与部门规模如何利用辛普森悖论？（数据分析中的价值）六、总结全国人均收入下降而各省份人均收入增加的现象，确实属于辛普森
大模型学习应用 6: Vercel 部署自动获取微信公众号文章获取项目大地之灯大模型应用与学习学习微信大模型应用开发 python github flask
大模型落地开发实战指南！请关注微信公众号：「AGI启程号」深入浅出，助你轻松入门！数据分析、深度学习、大模型与算法的综合进阶，尽在CSDN博客主页本文将详细介绍如何在Vercel平台上部署自动微信公众号文章获取项目，包括项目结构、代码实现、部署流程以及常见问题的解决方案。注意：本项目源代码github链接，可自行克隆到自己的代码仓库完成vercel部署，注意需要稳定ip输出（微信白名单需求），免费
ChatGPTNextChat项目重构计划（九）：NextChat 解析API路由处理逻辑 stream.ts
大模型落地开发实战指南！请关注微信公众号：「AGI启程号」深入浅出，助你轻松入门！数据分析、深度学习、大模型与算法的综合进阶，尽在CSDN博客主页目录一、文件作用概述二、导入模块与类型定义三、核心函数详细解析`fetch(url,options)`四、`fetch`函数详细步骤解析步骤1:检测Tauri环境并准备请求参数步骤2:创建数据流(`TransformStream`)步骤3:定义关闭数据流
x86架构CPU市场格局 InnoLink_1024 芯片架构硬件架构
x86架构的CPU市场是全球处理器市场的核心，涵盖PC（桌面端与移动端）、服务器和超算等领域，主要玩家为英特尔（Intel）和AMD。以下基于最新数据分析市场格局及各领域份额，辅以国产厂商动态。1.总体市场概况x86架构因其成熟的生态系统和强大的兼容性，在PC和服务器市场占据主导地位。根据2024年数据，x86架构在服务器CPU市场占约91%的份额，而ARM等其他架构（如华为鲲鹏、飞腾）占约8%，
Julia爬取数据能力及应用场景 q56731523 julia 开发语言
Julia是一种高性能编程语言，特别适合数值计算和数据分析。然而，关于数据爬取（即网络爬虫）方面，我们需要明确以下几点：虽然它是一门通用编程语言，但它的强项不在于网络爬取（WebScraping）这类任务。而且Julia的生态系统在爬虫方面还不够成熟和丰富。所以说Julia爬取数据后立即进行高性能的数据分析这点还是有一些优势。Julia虽然以高性能数值计算和数据分析见长，但它同样具备网络爬取（We
用Python的Chartify库，商业数据可视化效率提升13倍！忆愿 Python编程的脉动之声 python opencv 人工智能计算机视觉深度学习神经网络机器学习
文章目录为啥要用Chartify？安装那些事儿从零开始画图基础柱状图进阶折线图散点图与气泡图专业数据分析必备技能多维度分析时间序列分析高级可视化技巧自定义主题交互式特性批量图表生成性能优化技巧大数据集处理内存优化实战案例：销售数据分析系统数据可视化这事儿，搞过的都知道有多费劲。用matplotlib画个图要调半天参数，才能让图表看起来稍微顺眼一点；seaborn虽然画出来的图确实好看，但是配置项太
Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 8 - 数据建模与分析项目实战预备：项目规划与需求拆解蓝婷儿 python python 机器学习开发语言
✅今日目标理解数据分析/建模项目的一般流程练习项目需求理解与目标拆解明确后续模型评估指标与预期交付成果起草项目计划文档（可选写为Markdown）一、项目背景与题目建议（可选方向）项目名称简介学生成绩预测分析系统根据历史表现预测成绩是否达标、学科薄弱点等求职者简历筛选模型根据简历信息预测是否通过初筛电商用户购买预测系统分析用户行为数据预测是否购买公司销售数据趋势分析可视化+聚合分析：月销售趋势、区
从零开始：使用Python进行数据分析的基础指南热爱分享的博士僧 python 数据分析开发语言
引言在当今数据驱动的世界中，数据分析已成为各行各业不可或缺的技能。无论是商业决策、科学研究还是产品优化，掌握数据分析都能帮助我们更好地理解问题、发现规律并做出明智的判断。而Python作为一门简洁、强大且生态丰富的编程语言，已经成为数据分析领域的首选工具之一。本篇文章将带你从零开始，逐步了解如何使用Python进行基础的数据分析。无论你是完全没有编程经验的新手，还是有一定基础但想系统学习数据分析的
TensorBase开发者快速入门指南宗隆裙
TensorBase开发者快速入门指南tensorbasetensorbase/tensorbase:是一个现代的GPU加速的张量数据库。适合用于大规模数据分析和机器学习。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorbase前言TensorBase是一个基于Rust构建的高性能时序数据库，专为大规模数据分析场景设计。本文将详细介绍如何搭建TensorB
R 语言数据框连接操作详解：join 与 merge 方法对比晚风keeper r语言开发语言学习笔记学习方法
在数据分析工作中，我们经常需要将多个数据集按照某些条件进行合并。R语言提供了多种数据框连接方法，本文将详细介绍如何使用dplyr包的join系列函数和基础R的merge函数进行数据框的各种连接操作，并对比它们之间的差异。一、数据框连接操作概述数据框连接是将两个或多个数据框按照某些共同的列或条件组合成一个新的数据框的过程。常见的连接类型包括：左连接（LeftJoin）：保留左数据框的所有行，匹配右数
关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题何必如此文件下载压缩 jsp 文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\"; 下载路径 string tmpfileName=jar.zip; &n
【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
spark master web ui 端口8080被占用解决方法 daizj 8080 端口占用 spark master web ui
spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法： 1、cd SPARK_HOME/sbin 2、vi start-master.sh 3、定位到下面部分
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取周凡杨 oracle 执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上) 一：简要说明在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
spring中datasource配置 g21121 dataSource
datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm  <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三）老A不折腾 finereport FAQ 报表软件
这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、repeated column width is largerthan paper width：这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
mysql 用户管理墙头上一根草 linux mysql user
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans spring Spring 入门 Spring 实例 Spring3 Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
百度词库联想 annan211 百度
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>RunJS</title&g
int数据与byte之间的相互转换实现代码百合不是茶位移 int转byte byte转int 基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来; 主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029 int转byte; byte转int; /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
简单模拟实现数据库连接池 bijian1013 java thread java多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池实例1： package com.bijian.thread; public class DB { //private static final int MAX_COUNT = 10; private static final DB instance = new DB(); private int count = 0; private i
一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 java weblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下： String vuser_id = "weblogic"; String vuse
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。 1. 定义三个POJO Person类 package com.tom.hes
【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
1. hadoop-daemon.sh 1.1 启动HDFS ./hadoop-daemon.sh start namenode ./hadoop-daemon.sh start datanode 通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNa
中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理灰度
中国互联网走在“灰度”上（转）文/孕峰第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 bylijinnan java
public class PrintMatrixClockwisely { /** * Q51.输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。例如：如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9
mongoDB 用户管理开窍的石头 mongoDB用户管理
1:添加用户第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin） db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]}); 第一个参数用户的名字第二个参数
[游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题 comsci 生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气 &nb
java 二维数组如何存入数据库 cuiyadll java
using System; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Xml; using System.Xml.Serialization; using System.IO; namespace WindowsFormsApplication1 {
本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA) darrenzhu java spring local global transaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/ Spring doc -Transaction Management http://docs.spring.io/spri
Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练 dcj3sjt126com linux alias
用途说明设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。常用参数格式：alias 格式：ali
yii2 restful web服务[格式响应] dcj3sjt126com PHP yii2
响应格式当处理一个 RESTful API 请求时，一个应用程序通常需要如下步骤来处理响应格式：确定可能影响响应格式的各种因素，例如媒介类型，语言，版本，等等。这个过程也被称为 content negotiation。资源对象转换为数组，如在 Resources 部分中所描述的。通过 [[yii\rest\Serializer]]
MongoDB索引调优（2）——[十] eksliang mongodb MongoDB索引优化
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述上一篇文档中也说明了，MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样，优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB，所有这里只讲MongoDB需要注意的地方二、索引内嵌文档可以在嵌套文档的键上建立索引，方式与正常
当滑动到顶部和底部时，实现Item的分离效果的ListView gundumw100 android
拉动ListView，Item之间的间距会变大，释放后恢复原样； package cn.tangdada.tangbang.widget; import android.annotation.TargetApi; import android.content.Context; import android.content.res.TypedArray; import andr
程序员用HTML5制作的爱心树表白动画 ini JavaScript jquery Web html5 css
体验效果：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" > <ti
预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版 kakajw ThinkPad 预装改装 windows 7 windows 8
该教程具有普遍参考性，特别适用于联想的机器，其他品牌机器的处理过程也大同小异。该教程是个人多次尝试和总结的结果，实用性强，推荐给需要的人！缘由小弟最近入手笔记本ThinkPad T440，但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统，而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件，消耗不少的系统资源（本本的内存为4G，系统启动完成时，物理内存占用比
Nginx学习笔记 mcj8089 nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包，下载地址是： http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz 2、WinSCP(ftp上传工
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/* 18 */ { "_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"), "msgType" : "text", "sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
java术语（PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO） Luob. DAO POJO DTO po VO BO
PO(persistant object) 持久对象在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO(value object) 值对象通
算法复杂度 Wuaner Algorithm
Time Complexity & Big-O： http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o http://bigocheatsheet.com/ http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/

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