- 竞赛保研 大数据疫情分析及可视化系统
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文章目录0前言2开发简介3数据集4实现技术4.1系统架构4.2开发环境4.3疫情地图4.3.1填充图(Choroplethmaps)4.3.2气泡图4.4全国疫情实时追踪4.6其他页面5关键代码最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是大数据疫情分析及可视化系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分更多资
- FineBI05:【案例】综合案例:疫情分析01:全国疫情表以及地图
做一个有趣的人Zz
FineBI数据分析
一、目标根据给的数据实现如下:二、数据准备下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1gGQOg0ZkthdmI22Y3OQOQw?pwd=7468提取码:7468三、导入数据三、全国疫情分析1、创建自助数据集选择疫情信息-每日各省市现有疫情状况这个数据,重命名表名,全选所有字段,最后点击保存更新。如下,这个自助数据集就创建好了。2、创建组件3、首先大致浏览下数据4、重新再创
- 齐心抗疫: 南京扬州疫情分析(数据截至20210808)
小刺猬乖乖
统计分析/图表制作:吾忘本文处理与分析的疫情数据是基于“南京发布”和“扬州发布”两个公众号所发布的公开信息。南京疫情拐点已出现,曙光就在前头。最近9日未隔离人群新增确诊为3个小小孩。未隔离人群新增确诊人数已基本降到零。扬州疫情已初见曙光。未隔离人群新增确诊人数已显著下降。但离降到零的目标还有距离。当前防疫细节漏洞仍有不少,需尽快堵上。注:1.隔离当日确诊算作来自未隔离人群。2.隔离次日及之后确诊均
- 大数据疫情分析及可视化系统 计算机竞赛
Mr.D学长
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- 竞赛选题 大数据疫情分析及可视化系统
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- 竞赛 大数据疫情分析及可视化系统
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- 计算机竞赛 大数据疫情分析及可视化系统
Mr.D学长
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- 【香瓜说职场】疫情期间(2020.04.16)
甜甜的大香瓜
香瓜说职场创业创新
一、疫情分析也许是因为创业了一段时间,习惯了对产品和行业前景的分析与预测,在新冠肺炎爆发后,我在家对当前疫情进行了分析与自我预防。在新冠肺炎爆发后,我首先去百度搜索了“非典”的历史,惊讶地发现“非典”是12月开始、夏天结束。并不是人类研发了疫苗,而是夏天的热杀死了“非典”。所以我在1月底即做好了3~6个月长期抗疫的心理准备。还记得当年的醋大涨至100元的天价,于是我去超市买了几瓶醋备用,事实证明我
- 疫情数据分析
H__R__
本文简要地分析了目前全球疫情,希望能为读者提供一二。数据来源:data.world:https://data.world/covid-19-data-resource-hub/OurWorldinData:https://ourworldindata.org/coronavirus-testing目录一、全球疫情分析二、形势严峻的国家分析三、美国疫情分析1.美国总体防控情况2.蓝州与红州的对比一、
- 留有余绪
淄衣不染尘埃
【壹】自行隔离的日子没有感觉在家闷的无聊,每天都有事做,刷新闻,看书,做瑜伽,练琴,折腾好吃的。但也高兴不起来,疫情严峻,更多的是担心不在身边的孩子和家人们。还在拔去年插的小旗儿——概读一遍《黄帝内经》。时下这等状况,这本书读的心里五味杂陈,心口有呼之欲出的迫切。这次新冠肺炎的疫情中中西医结合的诊疗方法起到了非常重要的作用,甚感欢喜。在朋友圈发过两三条有关于从易经角度对疫情分析的内容,还有一些中医
- 《十条惜命法宝》
JingJing_285c
张文宏:虽然我不愿意说出事实,但又不得不说,接下来的国内外形势会更复杂。在第二届新冠肺炎多学科论坛上,复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏对国际疫情分析时表示:正如我们所知:核酸检测也不是百分百准确,已经有媒体公开报道过:一位病人出院前,两次核酸检测阴性,她高高兴兴回家等待第三次结果,然而等来的是第三次为阳性。这说明病毒并未清除,而是在体内继续增长,到了一定的量级才能被检测出阳性。所以,我们该怎么
- 张文宏:虽然我不愿意说出事实,但又不得不说,接下来形势会更复杂(转)
金生馨
在第二届新冠肺炎多学科论坛上,复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏对国际疫情分析时表示:正如我们所知:核酸检测也不是百分百准确,已经有媒体公开报道过:一位病人出院前,两次核酸检测阴性,她高高兴兴回家等待第三次结果,然而等来的是第三次为阳性。这说明病毒并未清除,而是在体内继续增长,到了一定的量级才能被检测出阳性。所以,我们该怎么办?总结了一下,这几条一定要注意:01首先,不要放松警惕听过一句话:“疫
- Python疫情数据可视化
二壳
pythonspringbootvue.jsmysql
1课题介绍全球Covid-19大危机影响我们的生活,我们的出行、交流、教育、经济等都发生了巨大的变化,全球疫情大数据可视化分析与展示,可用于社会各界接入疫情数据,感知疫情相关情况的实时交互式态势,是重要的疫情分析、防控决策依据。我国爆发的疫情,对我们的日常生活带来了极大的影响,疫情严重期间,大家都谈“疫”色变,大家对于了解疫情的情况具有巨大的需求;代码在最下面(要的请私)Python+Spring
- 毕设 大数据疫情分析及可视化系统
DanCheng-studio
毕设选题计算机专业毕业设计系列大数据python毕业设计数据分析
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weixin_39787826
droptable可以删除多张表吗
点击蓝字关注!设置星标!每天都有进步作者:数据小斑马|数据分析师CSDN博客专家本文通过python,对全球疫情进行分析,除了总结疫情现状外,重点讲解串联爬虫、数据库和数据分析的基础知识点,让你以此为模板,举一反三。如果你深入理解了此文,我相信你也可以对感兴趣的领域进行这样一次探索。文章目录如下,文末有超大福利赠送:API爬虫数据库存储和读取数据预处理数据分析及可视化利用request&API爬取
- 【大数据】美国新冠肺炎疫情分析——错误版(QDU)
不牌不改
【大数据】bigdata人工智能数据挖掘
这个版本有些错误,整体思路上的错误,正确的版本中会直接使用该错误版本中的一些细节思路,所以还是建议先理解该错误版本,再看正确版本(其实是当时老师觉得我们做的太拉了,所以让我们重做,我才有机会重新思考,比较高质量的完成)【大数据】蔬菜价格分析(QDU)【大数据】美国新冠肺炎疫情分析——错误版(QDU)【大数据】美国新冠肺炎疫情分析——正确版(QDU)【大数据】乳腺癌预测——老师给的链接(QDU)由于
- 【大数据】《红楼梦》作者分析(QDU)
不牌不改
【大数据】聚类机器学习算法
【大数据】蔬菜价格分析(QDU)【大数据】美国新冠肺炎疫情分析——错误版(QDU)【大数据】美国新冠肺炎疫情分析——正确版(QDU)【大数据】乳腺癌预测——老师给的链接(QDU)由于kaggle上“猫狗大战”的测试集标签是错的,所以没做出来,用的github上的代码【大数据】《红楼梦》作者分析(QDU)问题分析《红楼梦》是我国著名的四大名著之一,一般的认为《红楼梦》的前八十回为曹雪芹撰写,后四十回
- 【大数据】蔬菜价格分析(QDU)
不牌不改
【大数据】大数据python数据分析
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- 【大数据】美国新冠肺炎疫情分析——正确版(QDU)
不牌不改
【大数据】人工智能bigdata算法
这个版本是正确的,但一些细节上的思路还是在错误版本中体现的,所以建议先阅读错误版本【大数据】蔬菜价格分析(QDU)【大数据】美国新冠肺炎疫情分析——错误版(QDU)【大数据】美国新冠肺炎疫情分析——正确版(QDU)【大数据】乳腺癌预测——老师给的链接(QDU)由于kaggle上“猫狗大战”的测试集标签是错的,所以没做出来,用的github上的代码【大数据】《红楼梦》作者分析(QDU)问题分析已知从
- [计算机毕业设计]大数据疫情分析与可视化系统
HaiLang_IT
大数据毕业设计大数据
前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学长哦!本次分享的课题是大数据疫情分析
- 疫情分析数据可视化
沃特艾文儿~
数学建模pythonpython数据分析数据挖掘
疫情分析数据可视化(基于百度api,四个国家,古老的代码,放出来记录一下)importrequestsimportjsonimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.tickerastickerimportpandasaspdstartURL=r"https://voice.baidu.com/newpneumonia/getv2?target=tre
- 毕设 - 大数据 疫情可视化分析
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- 大数据疫情分析可视化 - 毕业设计
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- 大数据实战疫情分析项目
罗德拉沃尔
bigdata数据仓库hive数据库hadoop
疫情期间各类政府媒体及社交网站,均发布了相关疫情每日统计数据,下面基于数据仓库工具Hive请你统计分析相关疫情数据。数据字段为:日期、省份、城市、新增确诊、新增出院、新增死亡、消息来源、来源1,来源2,来源3首先启动hdfshadoophive请在hdfs根目录下中创建一个目录,以小组名称英文全拼命名_data,并将以上疫情数据上传到这个目录中,截图成功后结果请你在hive中创建数据库名为:ods
- 【毕业设计】python+大数据构建疫情可视化分析系统
DanCheng-studio
毕业设计系列大数据计算机专业
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- 毕设项目 - 大数据+爬虫 疫情分析可视化
Geiger2_E
爬虫大数据python数据分析
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- Python数据分析:实时更新全国全球疫情分析
北岛末巷
Pythonpython数据分析爬虫
实时更新全国全球疫情分析简介步骤流程准备数据集(获取数据集)国内数据集国外数据集国内分析生成网页版国外分析生成网页版后记简介运用到Python爬虫request库,Excel的库之一的xlwings,pandas以及Python的地图库pyecharts步骤流程准备数据集(获取数据集)首先我们先使用request爬虫:importtimeimportrequestsimportjsonimport
- 疫情分析(4)基于流动模型的SEIR病毒模型
stu2019
机器学习人工智能python
之前我们已经获得了疫情数据和百度迁徙的相关数据。接下来就要针对疫情进行数据建模和数据分析。本次我们使用到的数学模型是SEIR病毒传播动力学的模型,其具体模型的内容不在本次记录中。简而言之SEIR病毒模型就是根据相关参数针对S(易感染者),E(潜伏者),I(感染者),R(康复者)的数据进行数学运算之后得到相关结果。本人针对学习了几个大佬的相关博客后,在SEIR模型的基础上,引入新的参数和新的算法公式
- 疫情分析(5)再改进的SEIR病毒模型
stu2019
数据分析数据挖掘python
上次我们针对武汉当时的情况进行了预测,本次我们将针对本次上海爆发的大规模疫情进行数据分析和预测。首先我们需要对SEIR模型进行改造。对于SEIR普通模型不同的地方,本次新冠疫情即使是普通无症状感染者也就是潜伏携带者具有病毒的传染能力,而无症状感染者可以直接变成治愈者。一:病毒模型的改进为了更贴合新冠的真实转播模型,我们对之前的SEIR模型进行改进:1:添加潜伏者的传染因子2:添加潜伏者的变成治愈者
- 疫情分析(6)添加防疫举措的SEIR模型
stu2019
python
一:添加医院的SEIR模型更改上次我们完成对病毒模型的模拟,本次我们将模拟上海的防疫政策来对SEIR模型再改进。上图是我们之前建立的SEIR病毒模型,这次我们将添加防疫举措。一:添加隔离因素——医院(控制传染源)为了模拟现实,我们添加了医院这个场所,设感染者I会以某速率流动到医院Q中,并且到了Q中的所有I(感染者)都不再具备传染能力,并且在Q(医院)中的人的治愈率和死亡率都和I中的不同(大幅度下降
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla