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皆过客,揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
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)
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罔闻_spider
python进阶python
定义:Tushare是一个为金融量化分析师和数据爱好者设计的开源工具,提供从数据采集、清洗加工到数据存储的全流程服务。它能够实时抓取沪深两市的股票和期货市场数据,包括交易价格、成交量、市值、市盈率等关键指标,同时也提供历史数据的采集。Tushare的数据采集功能是其核心优势之一,它支持多种数据类型,包括日K线数据和分钟级数据,满足不同分析需求。Tushare的数据清洗与加工功能提供了强大的工具集,
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GeoSaaS
地理信息智慧城市数据库人工智能大数据gis
在地理信息与遥感技术的广阔天地间,数据处理软件如同一座桥接驳岸的智慧引擎,将海量的原始数据转化为决策的金矿,推动着城市规划、环境保护、灾害管理、资源开发等领域的深度变革。本文将深入解析其核心功能、技术前沿、应用实例及未来展望,探析数据处理软件如何为地理信息与遥感技术插上智慧的翅膀。数据处理软件的核心技术与功能矩阵数据清洗与格式转换:自动去除冗余杂乱码、异常值,格式标准化数据,确保后续处理的准确性与
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北京天拓四方
边缘计算物联网iot
工业数据采集网关是一种专门用于采集、处理、传输工业现场数据的设备。它能够实时收集来自各种传感器、仪表和设备的数据,并通过网络将这些数据传输到云端或数据中心。同时,数据采集网关还具备数据清洗、转换和压缩等功能,确保数据的质量和传输效率。随着工业4.0时代的来临,数字化转型已成为工业发展的必然趋势。工业数据采集网关作为连接物理世界与数字世界的桥梁,其在工业数字化转型中发挥着至关重要的作用。本文将详细探
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旦莫
PythonPandaspythonpandas数据分析
目录1.引言2.Pandas基础2.1安装与导入2.2创建一个复杂的DataFrame3.数据清洗流程3.1处理缺失值3.1.1删除缺失值3.1.2填充缺失值3.2数据去重3.3数据类型转换4.数据处理与变换4.1添加与删除列4.2数据排序5.数据分组与聚合6.其他数据清洗方法6.1字符串处理6.2时间序列处理6.3数据类型转换1.引言数据清洗是数据科学和数据分析中的一个重要步骤,旨在提升数据的质
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数仓开发之DWD层完整使用一、流量域未精加工的事务事实表1、主要任务1)数据清洗(ETL)2)新老访客状态标记修复3)分流2、思路1)数据清洗(ETL)2)新老访客状态标记修复(1)前端埋点新老访客状态标记设置规则(2)新老访客状态标记修复思路3)利用侧输出流实现数据拆分(1)埋点日志结构分析(2)分流日志分类(3)分流思路3、图解4、代码1)在KafkaUtil工具类中补充getKafkaPro
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离线数据仓库(OfflineDataWarehouse)和实时数据仓库(Real-timeDataWarehouse)的实施有一些相似之处,但也存在显著的差异。以下是两者在几个关键方面的对比:相同点:数据集成:都需要从多个数据源提取、转换和加载数据(ETL/ELT)。都需要处理数据清洗、去重和规范化,以保证数据的一致性和准确性。数据建模:都需要进行数据建模,设计数据仓库的星型或雪花模型,定义事实表
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机器学习ui
题目:步骤:系统登录、容错判断、数据抓取、数据清洗、数据筛选、数据表、信息录入、容错判断运行结果关注公众号:auto__BOT,输入:订单录入,获取源码
- 亦菲喊你来学机器学习(21) --数据清洗
方世恩
机器学习人工智能python算法
数据清洗在数据分析和机器学习项目中,数据清洗(DataCleaning)是一个至关重要的步骤,它涉及到处理原始数据中的错误、缺失值、异常值、重复记录以及不一致的格式等问题。data.fillna()是Pandas库中用于处理缺失值(NaN值)的一个非常有用的方法。1.读取数据importpandasaspddata=pd.read_excel('矿物数据.xlsx')data=data[data[
- 数据分组还在手忙脚乱?Python groupby一招搞定,效率翻倍!
图灵学者
Python库pythonwindows开发语言
目录1、初识groupby:基础用法1.1groupby函数简介1.2准备数据与分组2、按键分组2.1使用lambda表达式2.2自定义key函数3、连续元素分组3.1不连续元素处理3.2连续性与排序4、组合其他itertools模块4.1itertools.chain与groupby4.2itertools.repeat与分组5、实战演练:数据分析应用5.1数据清洗5.2统计分析6、性能优化:高
- 【题目】数据分析与数据思维选择题
天启和风
大数据题目数据分析数据挖掘大数据
1.以下选项中不属于数据预处理的是()A.数据清理B.数据可视化C.数据变换D.数据集成解析:选B。数据清洗指对数据集中的不完整、不合理或不准确的数据进行修补、去重、纠错、修补或删除数据变换将原始数据变换成符合目标算法要求的数据数据集成指对来自不同的数据源的数据进行集成处理2.用来描述访问了某个项目一次就退出的次数和这个项目总访问的次数的比率的基础指标是_?A.跳失率B.费效比C.渠道转换率D.访
- 第三章-数据预处理
moke冲冲
数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。3.1数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据,重复数据,平滑噪声数据,筛选掉与挖掘主题无关的数据,处理缺失值,异常值等。3.1.1缺失值处理处理缺失值的方法可分为三类:删除记录、数据插补和不处理常用的插补方法如下图插值法:拉格朗日插值法,牛顿插值法拉格朗日插值法详解:https://www.zhihu.com/questio
- 数据清洗:信息时代的黄金前奏
ShiTuanWang
数据挖掘数据分析人工智能数据治理数据清洗
数据清洗:信息时代的黄金前奏在当今这个数据驱动的时代,信息已成为社会发展的重要资源。企业、政府乃至个人,都依赖于数据分析来指导决策、优化流程、预测趋势。然而,在数据从产生到应用的整个链条中,一个至关重要的环节往往被忽视或低估,那就是数据清洗(DataCleaning)。数据清洗,作为数据预处理的核心步骤,其重要性不言而喻,它是确保数据质量、提升数据分析准确性与效率的关键所在。一、数据清洗的定义与意
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Python超入门指南全册Matplotlibmatplotlib开发语言python
使用Pandas和Matplotlib进行数据清洗与可视化在数据科学领域,数据清洗和可视化是构建数据驱动解决方案的重要步骤。本文将详细介绍如何使用Pandas进行数据清洗,并结合Matplotlib进行可视化。通过实际代码示例,我们将处理一个包含缺失值、不一致格式和噪声数据的示例数据集,最终将其转换为可视化友好的形式。1.准备工作在开始之前,我们需要安装必要的Python库。如果尚未安装,可以使用
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一、抓取详细的职位描述信息详情页分析Python学习资料或者需要代码、视频加Python学习群:960410445在详情页中,比较重要的就是职位描述和工作地址这两个由于在页面代码中岗位职责和任职要求是在一个div中的,所以在抓的时候就不太好分,后续需要把这个连体婴儿,分开分析。爬虫用到的库使用的库有:requestsBeautifulSoup4pymongoPython代码代码easy,初学者都能
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搜索引擎设计:如何避免大海捞针般的信息搜索随着互联网的发展,信息的数量呈爆炸式增长。如何在海量信息中快速、准确地找到所需信息,成为了搜索引擎设计中的核心问题。本文将详细探讨搜索引擎的设计原理和技术,从信息获取、索引建立、查询处理、结果排序到性能优化,全面解析如何避免大海捞针般的信息搜索。目录引言信息获取网页抓取数据清洗索引建立倒排索引正排索引查询处理查询解析词法分析与分词查询扩展结果排序相关性评分
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AI基础数据服务是针对人工智能(AI)领域提供的一项服务,它包括数据采集、数据清洗、信息抽取和数据标注等服务。AI基础数据服务旨在为AI算法的训练和优化提供必要的数据支持,为AI算法的性能提供保障。标贝科技提供专业的数据采集、数据标注、训练数据集等AI基础数据服务内容,在基础数据行业拥有丰富的落地实践经验,据标贝科技的市场调研统计,2020中国AI行业核心产业市场规模将超过1500亿元,市场发展向
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C题农作物种植策略完整论文摘要一、问题重述1.1问题背景1.2问题回顾问题1:问题2:问题3:模型的建立与求解数据清洗问题一的建模与求解问题二的建模与求解问题三的建模与求解代码第一问完整论文39页,22648字摘要随着农业生产向集约化和智能化方向发展,优化种植策略以最大化经济收益成为当前农业研究中的重要问题。本文研究了农作物种植过程中,如何在满足轮作、避免重茬种植等约束条件下,通过合理分配农作物和
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智能数据挖掘系统是利用机器学习、统计分析等技术从大量数据中自动或半自动地发现模式和知识的系统。Java作为一种流行的编程语言,因其强大的性能和丰富的生态系统,在智能数据挖掘领域的应用非常广泛。本文将探讨Java在智能数据挖掘系统中的应用,并提供示例代码。智能数据挖掘系统概述智能数据挖掘系统通常具备以下功能:数据预处理:包括数据清洗、归一化、特征选择等。模式识别:识别数据中的模式,如分类、聚类、关联
- 使用Pandas进行数据分析
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目录简介一.导入Pandas库二.读取数据三.查看数据四.选择数据五.数据清洗六.数据分析七.数据可视化八.导出数据九.实战案例总结简介pandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大
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(一)Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集;(二)使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗,生成最终的.csv文件并上传到hdfs;(三)使用hive数仓技术建表建库,导入.csv数据集;(四)离线分析采用hive_sql完成,实时分析利用Spark之Scala完成;(五)统计指标使用sqoop导入m
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主数据管理可以促进业务经营发展,洞悉业务数据中所隐藏的价值,加强客户互动式的营销和销售管理,提升数据的回报率。将企业组织、人员、客户、供应商等高度共享的数据进行统一管理,对需要的业务系统进行同步分发,提高各业务部门之间的沟通效率,形成企业数据资产。增强IT结构的灵活性,构建覆盖整个企业范围的数据管理基础和相应规范,并且更灵活地适应企业业务需求的变化,同时降低接口成本、数据清洗和维护成本等,帮助企业
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阿里云天池
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日志服务的典型应用场景包括:数据采集与消费、数据清洗与流计算(ETL/StreamProcessing)、数据仓库对接(DataWarehouse)、日志实时查询与分析。云起实验室日志服务体验(活动期完成有机会参与100%中奖):https://developer.aliyun.com/adc/series/activity/sls-1数据采集与消费通过日志服务LogHub功能,可以大规模低成本接
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文章目录数据清洗二次清洗数据上下文情景顺序应该先处算情境批量操作excel数据清洗遍历python脚本所在目录所有excel文件读取所有文件的‘’标注‘’列,遍历读取这一列每行数据,删除所有数据中不包含:1学生回答问题2出声思考3学生举手/提问/建议4学生获得成就时刻5学生与家长互动6家长辅导学生7家长鼓励学生8家长批评/惩罚学生这八条中的数据,如果遇到学生回答问题R1,或者学生回答问题R2学生回
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机器学习基础决策树机器学习随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
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大数据的存储和处理面临以下挑战:数据量巨大:大数据的特点之一是数据量非常庞大,存储和处理这么大规模的数据是一个挑战。传统的数据库系统可能无法满足大数据需求,需要寻找适合大规模数据处理的解决方案。数据异构性:大数据通常来自多样化的数据源,这些数据源可能有不同的格式、结构和类型。存储和处理这些异构数据需要解决数据格式转换、数据集成和数据清洗等问题。数据的实时性:随着数据来源的增加,许多应用程序需要实时
- Shell文本处理(一)
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Shell文本处理一1、cat指令2、find指令3、grep指令4、awk指令5、sed命令文本处理是Shell中的一个重要领域,它允许你从文本数据中提取有用的信息,执行搜索、替换、格式化和过滤等操作。这对于日志分析、数据清洗、配置文件管理等任务非常有用Shell中常用的文本处理工具有:cat、find、grep、sed、awk、sort、uniq、tr、cut、paste、wc等1、cat指令
- Greenplum数据库用正则表达式进行高效数据匹配与处理
中台小A
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利用正则表达式,可以在Greenplum数据库中进行高效的数据匹配和处理。通过正则表达式函数和运算符,可以实现数据的模式匹配、数据提取、数据清洗等操作。这些功能为数据分析、数据清洗和数据转换提供了强大的工具。正则表达式简介正则表达式是一种描述文本模式的字符串。它由各种字符和操作符组成,用于匹配、查找和替换文本中的特定模式。在Greenplum数据库中,可以使用正则表达式进行模式匹配、数据提取、数据
- Python 数据清洗与预处理
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numpy
Python数据清洗与预处理在数据科学和机器学习的项目中,数据清洗与预处理是至关重要的一步。无论数据来源如何,原始数据通常都是不完整、不一致、含有噪声的,甚至可能包含错误。为了从这些原始数据中提取有价值的信息,并进行有效的分析和建模,我们必须首先进行数据清洗与预处理。本文将深入探讨使用Python进行数据清洗与预处理的各种技术和方法。一、数据清洗的概述数据清洗,也称为数据整理或数据清理,是从原始数
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理